【HALCON】bottom_hat 関数について – ボトムハット変換

HALCONのbottom_hat関数は、形態学的画像処理の一種であるボトムハット変換を適用するために使用されます。この変換は、画像内の暗い領域を強調し、背景とのコントラストを強調することができ、特にノイズ除去や特徴の抽出に役立ちます。

bottom_hat 関数とは

bottom_hat関数は、画像に対して形態学的なボトムハット変換を行います。ボトムハット変換は、画像から開操作の結果を引くことで、暗い領域を強調します。これにより、暗い特徴や影の部分が目立つようになります。ボトムハット変換は、背景が均一な画像において、暗い対象物を背景から分離するために効果的です。

基本的な使用例

以下は、bottom_hat関数を使用して画像にボトムハット変換を適用する基本的な例です。

* 入力画像を読み込み
read_image (Image, 'input_image.png');

* 構造要素の定義
gen_circle (StructElement, 5, 5, 10);

* ボトムハット変換を適用
bottom_hat (Image, BottomHatImage, StructElement);

この例では、read_image関数で入力画像Imageを読み込み、gen_circleで生成した円形の構造要素を使ってbottom_hat関数を適用しています。結果として、BottomHatImageにはボトムハット変換が適用された画像が格納され、暗い領域が強調された画像が得られます。

引数の詳細

• Image
  ボトムハット変換を適用する入力画像
• BottomHatImage
  変換結果が格納される出力画像
• StructElement
  形態学的処理に使用する構造要素（カーネル）

ボトムハット変換の用途

ボトムハット変換は、画像処理において以下のような用途に利用されます。

• 暗い領域の強調
  画像内の暗い領域や影部分を抽出し、背景との差を明確にします。

• ノイズ除去
  形態学的処理を使用して、ノイズを除去しつつ重要な特徴を強調します。

• コントラスト強調
  暗い部分が明るい背景に対して強調され、特定の対象物の検出が容易になります。

応用例: 暗い領域の抽出と強調

次の例では、bottom_hat関数を使用して、暗い領域を強調し、特定の対象物を背景から分離する方法を示します。

* 入力画像を読み込み
read_image (InputImage, 'input_image.png');

* 構造要素を定義してボトムハット変換を適用
gen_rectangle1 (StructElement, 5, 5, 15, 15);
bottom_hat (InputImage, EnhancedImage, StructElement);

この例では、矩形の構造要素を使用して、InputImageに対してボトムハット変換を行っています。この処理により、暗い領域が背景から際立ち、検出や分析がしやすくなります。

bottom_hat 関数の利点

• 暗い特徴の抽出
  背景に対して暗い部分を効果的に抽出し、対象物を明確にします。

• ノイズの抑制
  形態学的処理により、ノイズが抑制され、重要な特徴のみを強調できます。

• コントラストの改善
  背景と対象物のコントラストを強化し、視認性を向上させます。

まとめ

HALCONのbottom_hat関数は、形態学的なボトムハット変換を使用して、画像内の暗い領域を強調するための便利なツールです。この関数を使用することで、画像のコントラストを改善し、特定の特徴を抽出することができます。ノイズ除去や対象物の検出に適しており、効果的な画像処理を実現するために役立ちます。