【HALCON】cooc_feature_image 関数について - 画像の共起特徴を計算する

HALCONのcooc_feature_image関数は、画像のグレイレベル共起行列（GLCM）を基に、エネルギー、コントラスト、相関、エントロピーなどの特徴を抽出するために使用されます。この関数は、特にテクスチャ解析や画像分類において効果的であり、画像のパターンやテクスチャ情報を数値化して分析することができます。

cooc_feature_image関数の概要

cooc_feature_image関数は、共起行列を基に、次のようなグレイレベル特徴を抽出します。

• エネルギー
  画像の均一性を示し、値が大きいほど均一な画像を表します。

• コントラスト
  画像内の明暗の違いを表し、値が大きいほどコントラストが強くなります。

• 相関
  画像内の隣接ピクセル間の関連性を表し、テクスチャの滑らかさや粗さを示します。

• エントロピー
  画像の複雑さを示し、複雑なテクスチャの場合に高い値を示します。

関数のシグネチャ

void cooc_feature_image(HTuple : Image, HTuple : Regions, HTuple : GreyLevels, HTuple : Distance, HTuple : Angle, HTuple* : Features);

• Image
  特徴を抽出する対象の入力画像。
• Regions
  計算に使用する領域。
• GreyLevels
  使用するグレイレベルの数。
• Distance
  ピクセル間の距離。
• Angle
  共起行列を計算する角度。
• Features
  抽出された特徴を格納する出力タプル。

使用例

以下のコード例では、HALCONのcooc_feature_image関数を使用して、画像の共起特徴を計算しています。

HObject Image;
HTuple GreyLevels, Distance, Angle, Features;

// 画像の読み込み
read_image(&Image, "example_image.tif");

// パラメータの設定
GreyLevels = 32;
Distance = 1;
Angle = 0.0;

// 特徴の計算
cooc_feature_image(Image, NULL, GreyLevels, Distance, Angle, &Features);

// 結果の表示
printf("特徴: %s\n", Features.S());

このコードでは、画像の共起特徴を計算し、その結果をコンソールに出力しています。cooc_feature_image関数は、テクスチャ解析において効果的に使用されます。

応用例

cooc_feature_image関数は、以下のような応用で使用されています。

• テクスチャ解析
  画像のテクスチャを解析し、パターンの分類や特徴の抽出に利用されます。

• 異常検出
  製造業での検査システムにおいて、正常品と不良品のテクスチャの違いを検出します。

• 医用画像処理
  医用画像におけるテクスチャ解析を行い、疾患の早期発見や診断に役立てられます。

まとめ

HALCONのcooc_feature_image関数は、グレイレベル共起行列を基にした特徴抽出のための強力なツールです。テクスチャ解析やパターン認識に広く利用され、画像処理分野での精密な解析をサポートします。