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

HALCONのanisotropic_diffusion関数は、画像のノイズを除去しながらエッジを保存するためのフィルタリング技術です。異方性拡散は、異なる方向で拡散を制御し、スムージングとエッジ保存のバランスを取ります。画像処理でノイズ除去とエッジ保持を両立したい場合に有効な方法です。

使用例

以下は、anisotropic_diffusion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。

* 異方性拡散フィルタの適用
anisotropic_diffusion(InputImage, &FilteredImage, 'weickert', 5.0, 1.0, 10)

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に保存しています。weickertモードを使用し、コントラストパラメータを5.0、時間ステップを1.0、繰り返し回数を10回と設定しています。

引数

• InputImage
  フィルタを適用する入力画像です。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です。異方性拡散フィルタが適用された結果が保存されます。

• Mode
  拡散のモードを指定します。
  例: 'weickert', 'perona-malik', 'parabolic'

• Contrast
  コントラストパラメータです。このパラメータは、エッジとノイズの区別を判断するために使用されます。

• Theta
  時間ステップサイズです。拡散の速さを制御します。

• Iterations
  フィルタを適用する繰り返し回数です。回数を増やすと、より強力なスムージング効果が得られますが、画像の詳細が失われる可能性があります。

戻り値

anisotropic_diffusion関数は、異方性拡散フィルタが適用された画像を返します。この画像はノイズが除去されつつ、重要なエッジが保持された状態で出力されます。

応用例

異なるモードを使った拡散フィルタの適用

異方性拡散のモードを切り替えることで、画像に適したフィルタリングを実行できます。以下の例は、perona-malikモードを使用して異方性拡散フィルタを適用する方法です。

* 'perona-malik' モードでの異方性拡散
anisotropic_diffusion(NoisyImage, &SmoothedImage, 'perona-malik', 10.0, 0.5, 20)

この例では、perona-malikモードを使用してより強力なノイズ除去を行っています。コントラストパラメータを10.0、時間ステップを0.5、繰り返し回数を20回に設定しています。

注意点

• コントラストパラメータや時間ステップは、画像の特性に応じて適切に調整する必要があります。これらのパラメータは拡散の効果に大きく影響を与えます。
• 繰り返し回数を増やしすぎると、エッジが過度にスムージングされてしまう可能性があります。

まとめ

HALCONのanisotropic_diffusion関数は、ノイズ除去とエッジ保持のバランスを取るための強力なフィルタです。異なる拡散モードを使用することで、画像の特性に応じたフィルタリングを行い、ノイズを効果的に除去することが可能です。