halcon图像分割之动态阈值分割

前言

传统固定阈值分割只适用于光照均匀的图像，对于光照不均匀导致的图像亮度不一致的场景无法使用，但使用动态阈值分割能够有效解决亮度不一致的问题。

1、动态阈值分割原理

为图像中每个像素或其邻域计算一个"动态"的局部阈值，而不是为整个图像使用单一的全局阈值。它能有效解决光照不均、背景灰度变化等问题。这个动态的局部阈值通常来源于另一个图像，这个图像是原图进行均值滤波等处理后的图像，相当于一个背景图，这个背景图的阈值就是变化的。

2、halcon算子应用

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dev_open_file_dialog ('read_image', 'default', 'default', Selection)
read_image (Image, Selection)
mean_image (Image, ImageMean, 15, 15)
dev_set_color ('red')
threshold (Image, Region, 128, 255)
dyn_threshold (Image, ImageMean, RegionDynThresh, 5, 'light')

动态阈值分割dyn_threshold 算子总共有5个参数，如下：

第1个参数是输入图像

第2个参数是均值滤波后的图像

第3个参数是输出的阈值分割后的区域

第4个参数是偏移量

第5个参数是提取目标的类型

第4、5两个参数的原理如下：

当参数5= 'light' 时（目标比背景亮时使用），提取比背景亮的区域：

如果 Orig >= (Thresh + Offset)，则该像素被选中，属于输出区域，这个条件意味着：原始图像的灰度显著高于（至少高出 Offset）其局部背景估计值。

当参数5 = 'dark' 时（目标比背景暗时使用），提取比背景暗的区域：

如果 Orig <= (Thresh - Offset)，则该像素被选中，属于输出区域，这个条件意味着：原始图像的灰度显著低于（至少低于 Offset）其局部背景估计值