【HALCON】coherence_enhancing_diff 関数について - 画像のコヒーレンス強化フィルタリング

HALCONのcoherence_enhancing_diff関数は、画像のエッジや線状構造を強調し、コヒーレンスを強化するためのフィルタリング処理を提供します。この処理は、ノイズを低減しつつ、重要な構造をより鮮明にするために使用されます。

coherence_enhancing_diff 関数の概要

coherence_enhancing_diff関数は、画像内のコヒーレンスを高めることで、エッジや線状構造を強化します。特に、画像の詳細部分を損なわずにノイズを除去したい場合に適しています。主に医療画像や工業画像など、重要な構造を強調する必要がある場面で利用されます。

使用方法

coherence_enhancing_diff関数の基本的な使用方法は以下の通りです。

coherence_enhancing_diff(Image, FilteredImage, Rho, Sigma, NumberOfIterations)

• Image
  入力画像。
• FilteredImage
  フィルタリングされた出力画像。
• Rho
  フィルタリングの強度を制御するパラメータ。
• Sigma
  ガウスフィルタの標準偏差。
• NumberOfIterations
  フィルタリングの繰り返し回数。

具体例

以下は、coherence_enhancing_diff関数を使用して画像のコヒーレンスを強化する例です。

* 入力画像の読み込み
read_image(Image, 'example_image')

* コヒーレンス強化フィルタリングの適用
coherence_enhancing_diff(Image, FilteredImage, 2.0, 1.0, 10)

* フィルタリング結果の表示
disp_image(FilteredImage, WindowHandle)

この例では、RhoとSigmaを調整して、画像のエッジをより鮮明に強調しています。

応用例

coherence_enhancing_diff関数は、以下のようなシナリオで効果的に使用されます。

• 医療画像処理
  MRIやCTスキャンの画像に対して、組織や臓器の境界を鮮明にするために利用されます。
• 工業画像処理
  機械部品や製品の画像に対して、エッジの識別を容易にし、欠陥検出を改善します。
• デジタル画像の前処理
  画像解析の前段階でノイズを除去し、重要な構造を強調するための前処理として使用されます。

まとめ

HALCONのcoherence_enhancing_diff関数は、画像内の重要な構造を強調し、ノイズを低減するための強力なフィルタリングツールです。医療や工業分野における画像処理で特に有用であり、詳細な画像解析をサポートします。