【HALCON】anisotrope_diff 関数について - 異方性拡散フィルタ

HALCONのanisotrope_diff関数は、画像処理において異方性拡散フィルタを適用するための強力なツールです。このフィルタは、画像のノイズを除去しながら、重要なエッジや特徴を保持することができます。異方性拡散とは、異なる方向に拡散を制御することにより、ノイズを効果的に減少させる手法です。

使用例

以下は、anisotrope_diff関数を使用して異方性拡散フィルタを画像に適用する具体例です。

* 画像に異方性拡散を適用
anisotrope_diff(InputImage, &FilteredImage, 10, 0.1, 0.05, 'Leclerc', 'moment')

この例では、入力画像InputImageに対して異方性拡散フィルタを適用し、結果をFilteredImageに出力しています。パラメータは、拡散の強さやフィルタリングの特性を設定します。

引数

• InputImage
  フィルタを適用する入力画像。ノイズを除去し、エッジを保持したい画像を指定します。

• FilteredImage
  フィルタ適用後の出力画像。この画像に、異方性拡散フィルタが適用された結果が保存されます。

• Iterations
  フィルタを適用する繰り返し回数。大きな値にするほど、より強いフィルタリング効果が得られます。

• Kappa
  拡散係数。この値が大きいほど、拡散が強くなり、ノイズ除去効果が高まります。

• Gamma
  時間ステップサイズ。数値が大きくなると、拡散速度が増加しますが、画像の安定性が損なわれる可能性があります。

• Function
  拡散フィルタの関数。例えば、'Leclerc'や'Lorentz'などがあり、選択によりフィルタの特性が異なります。

• Scheme
  拡散スキーム。'moment'などが指定され、フィルタリングのスキームを定義します。

戻り値

anisotrope_diff関数は、フィルタ適用後の画像を出力します。この画像は、ノイズが除去されながらもエッジや重要な特徴が保持されています。

応用例

ノイズ除去とエッジ保存

anisotrope_diff関数は、特にノイズの多い画像で効果的です。以下は、その応用例です。

* 高ノイズ画像に対する異方性拡散の適用
anisotrope_diff(NoisyImage, &DenoisedImage, 15, 0.2, 0.1, 'Lorentz', 'moment')

この例では、ノイズが多い画像NoisyImageに対して異方性拡散フィルタを適用し、DenoisedImageとしてノイズを効果的に除去しています。また、エッジがしっかりと保存されています。

注意点

• Iterationsの値が大きすぎると、画像が過度に平滑化され、重要なディテールが失われることがあります。
• KappaやGammaの設定は、画像の特性に合わせて調整する必要があります。これらのパラメータは、フィルタの効果に大きく影響します。

まとめ

HALCONのanisotrope_diff関数は、画像のノイズ除去とエッジ保持のバランスをとるための高度なツールです。異方性拡散フィルタを使用することで、ノイズを効果的に減少させつつ、重要な画像の特徴を維持することができます。