halcon低对比度污点图像处理，这个方法不太好

halcon低对比度污点图像处理。这个方法不太好，结果不准，有没有好一点的方法？求大神帮忙看下

结果

原图

代码

如何添加预处理让图中9个类似椭圆的轮廓更清晰，求指导

1. read_image (Image10, 'E:/download/10.png')
   
2. rgb1_to_gray (Image10, GrayImage)
   
3. 
   
4. texture_laws(GrayImage, ImageTexture, 'ss', 1, 7)
   
5. 
   
6. median_image (ImageTexture, ImageMedian, 'circle', 21, 'mirrored')
   
7. watersheds_threshold(ImageMedian, Basins, 20)
   
8. cooc_feature_image (Basins, ImageMedian, 6, 0, Energy, Correlation, Homogeneity, Contrast)
   
9. Mask := Energy [<=] 0.03
   
10. select_mask_obj (Basins, Defects, Mask)

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moonwell0106 发表于 2025-11-12 10:05
read_image (Image10, 'E:/download/10.png')
rgb1_to_gray (Image10, GrayImage)

确实比我的简单

1. * 1. 读取彩色图片
   
2. read_image (Image, '你的图.png')
   
3. 
   
4. * 2. 简单降噪一下并转换为HSV颜色空间并提取亮度通道
   
5. gauss_filter (Image, ImageGaussed, 5)
   
6. decompose3(ImageGaussed, ImageR, ImageG, ImageB)
   
7. trans_from_rgb (ImageB, ImageG, ImageB, ImageH, ImageS, ImageV, 'cielab')
   
8. 
   
9. * 3. 获得频谱图
   
10. fft_generic (ImageH, VFFT, 'to_freq', -1, 'none', 'dc_center', 'complex')
    
11. power_ln (VFFT, VFFT_ln)
    
12. 
    
13. * 4. 将频谱图最大最小归一化到0-255，方便后续用图像处理算法处理它
    
14. get_image_size(Image, Width, Height)
    
15. gen_rectangle1(ImageEntireReg, 0, 0, Width, Height)
    
16. min_max_gray(ImageEntireReg, VFFT_ln, 0, Min, Max, Range)
    
17. scale_image_range(VFFT_ln, VFFT_ln_scaled, Min, Max)
    
18. convert_image_type (VFFT_ln_scaled, VFFT_ln_8u, 'byte')
    
19. 
    
20. * 5. 对频谱图简单降噪一下
    
21. gauss_filter (VFFT_ln_8u, GaussFiltered, 3)
    
22. 
    
23. * 6. 自适应阈值处理，得到频谱局部极值点的region，因为图中要增强的网格特征是一种重复纹理，所以频谱图上一定会表现为距离相等的一些极值点
    
24. local_threshold (GaussFiltered, img_thresh, 'adapted_std_deviation', 'light', ['mask_size', 'scale'], [11, 0.05])
    
25. 
    
26. * 7. 对频谱极值点区域进行形态学膨胀
    
27. dilation_circle (img_thresh, Dilated, 1.5)
    
28. 
    
29. * 8. 将区域转换成real类型的蒙版图像，因为后续要将区域作为频域滤波器使用，所以也得做最大最小归一化
    
30. region_to_bin(Dilated, ImageMaskFiltered, 255, 0, Width, Height)
    
31. invert_image(ImageMaskFiltered, ImageMaskFiltered)
    
32. convert_image_type(ImageMaskFiltered, ImageMaskFiltered, 'real')
    
33. scale_image(ImageMaskFiltered, ImageMaskFiltered, 1.0/255, 0)
    
34. 
    
35. * 9. 应用自定义蒙版图像作为滤波器
    
36. convol_fft (VFFT, ImageMaskFiltered, ImageComplex)
    
37. 
    
38. * 10. 逆傅里叶变换得到消除芯片之后的亮度通道
    
39. fft_generic(ImageComplex, ImageResult, 'from_freq', 1, 'none', 'dc_center', 'real')
    
40. 
    
41. * 11. 将傅里叶变换的结果转换回byte格式的图
    
42. min_max_gray(ImageEntireReg, ImageResult, 0, Min, Max, Range)
    
43. scale_image_range(ImageResult, ImageResult_scaled, Min/3, Max)
    
44. convert_image_type (ImageResult_scaled, ImageResult_8u, 'byte')
    
45. 
    
46. * 12. 执行高帽和底帽形态学，并分别进行独立的灰度拉伸，过滤掉比较暗的像素
    
47. gen_disc_se (SE, 'byte', 11, 11, 0)
    
48. gray_bothat (ImageResult_8u, SE, ImageBotHat)
    
49. gray_tophat (ImageResult_8u, SE, ImageTopHat)
    
50. 
    
51. scale_image_range(ImageBotHat, ImageBotHat_scaled, 20, 100)
    
52. scale_image_range(ImageTopHat, ImageTopHat_scaled, 30, 100)
    
53. 
    
54. * 13. 将高帽和低帽形态学的结果加起来，再过滤一次比较暗的像素
    
55. add_image (ImageBotHat_scaled, ImageTopHat_scaled, ImageMoprhAdded, 1, 0)
    
56. scale_image_range(ImageMoprhAdded, ImageMoprhAdded_scaled, 25, 255)
    
57. 
    
58. * 14. 闭操作连接分离的缺陷区域
    
59. gen_disc_se (SE, 'byte', 11, 11, 0)
    
60. gray_closing (ImageMoprhAdded_scaled, SE, ImageClosing)
    
61. 
    
62. * 15. 图像边界附近，傅里叶变换消除芯片图案的时候，有很多残留，所以这里只能通过roi来过滤
    
63. gen_rectangle1(Rectangle, 24, 96, 355, 600)
    
64. reduce_domain (ImageClosing, Rectangle, ImageClosingReduced)
    
65. 
    
66. * 16. 执行经典的半点分析套路，按照面积过滤得到最终结果
    
67. threshold (ImageClosingReduced, Region, 25, 255)
    
68. connection(Region, ConnectedRegions)
    
69. select_shape (ConnectedRegions, SelectedRegions, 'area', 'and', 50, 99999)

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holybang 发表于 2025-11-14 10:07

谢谢，不过我把你的代码复制进去了，运行的结果大不一样。而且代码最后的筛选在裁剪区，裁剪区怎么会筛选到油污区域呢

holybang 发表于 2025-11-14 10:07

原来靠阈值筛选就可以了，牛的！！！

bjlcx125 发表于 2025-11-15 14:57
谢谢，不过我把你的代码复制进去了，运行的结果大不一样。而且代码最后的筛选在裁剪区，裁剪区怎么会筛选 ...

这是输入的你的原图，我又测试了一下，结果还是和我上面贴的一样。


这是ImageClosingReduced，是基于裁剪区域和对图片reduce得到的结果图，reduce_domain的结果可以不实际裁剪图片，所以这个图看起来和reduce前一样。之后再做threshold，进行shape筛选，实际就是在reduce_domain的时候收入的rectangle里面进行了。