Halcon傅里叶变换，算法加速，格式转换

傅里叶变换常用于缺陷检测项目，对于一些背景偏暗，对比度不明显，有明显周期性背景的场景，傅里叶变换可以起到提升对比度的效果。
傅里叶变换从频域角度来处理，对于一些图像像素尺寸大的图像，算法时间往往时间达到1s以上，对于一些快速检测场景而言，此方法需要进一步改进
算法加速
首先提取ROI区域

1. reduce_domian
   
2. crop_domian

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这样的话ROI区域变成了图像，整体图像尺寸进一步减小
另外，halcon提供了一个针对实值傅里叶变换的算子

1. optimize_rft_speed (700,700, 'standard')

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1. * 优化实值FFT的运行时间
   
2. optimize_rft_speed (700,700, 'standard')
   
3. *生成高斯滤波器，然后相减得到一个滤波器图像
   
4. Sigma1 := 180.0
   
5. Sigma2 :=0.5
   
6. gen_gauss_filter (GaussFilter1, Sigma1, Sigma1, 0.0, 'none', 'rft',680, 680)
   
7. gen_gauss_filter (GaussFilter2, Sigma2, Sigma2, 0.0, 'none', 'rft',680, 680)
   
8. sub_image (GaussFilter1, GaussFilter2, Filter, 1, 0)
   
9. *将图像傅里叶变换，生成一个复杂矩阵图像，to_freq正向转换
   
10. rft_generic (ImagePart, ImageFFT, 'to_freq', 'none', 'complex', 680)
    
11. *将傅里叶变换图像与滤波器图像卷积
    
12. convol_fft (ImageFFT, Filter, ImageConvol)
    
13. *将卷积后的傅里叶变换图像再次变换，from_freq反向转换
    
14. rft_generic (ImageConvol, ImageFiltered, 'from_freq', 'n', 'real', 680)
    
15. ****将灰度在0-255内拉伸变换
    
16. scale_image_max (ImageFiltered, ImageScaleMax)

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傅里叶变换后的图像ImageFiltered并不是常用的灰度在0到255的byte型图像，需要使用scale_image_max转换成常用类型图像，以便后续进一步处理。