【HALCON】gray_closing_rect関数ガイド - グレースケールの矩形クロージング処理

HALCONのgray_closing_rect関数は、グレースケール画像に対してクロージング処理を行うために使用されます。この処理は、矩形の構造要素を使用して、画像の明るい領域を平滑化し、ノイズ除去や形状の強調に効果的です。特に、工業用検査や医療画像解析など、グレースケールの処理が求められる場面で役立ちます。

gray_closing_rect関数の概要

gray_closing_rect関数は、画像の平滑化を行うためのクロージング操作をグレースケール画像に適用します。クロージング操作とは、膨張処理（dilation）に続いて収縮処理（erosion）を行うもので、画像の明るい部分を強調し、ノイズを除去する効果があります。

基本構文

gray_closing_rect(Image, ImageClosed, Width, Height)

• Image: 入力となるグレースケール画像。
• ImageClosed: 出力画像。クロージング処理後の画像が格納されます。
• Width: クロージング処理に使用する矩形の幅（x方向のピクセル数）。
• Height: クロージング処理に使用する矩形の高さ（y方向のピクセル数）。

使用例

以下に、gray_closing_rect関数を使用してグレースケール画像の平滑化を行う簡単な例を示します。

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

* クロージング処理の適用
gray_closing_rect(Image, ImageClosed, 10, 5)

* 処理結果の表示
dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'black', WindowID)
disp_image(ImageClosed, WindowID)

この例では、幅10ピクセル、高さ5ピクセルの矩形構造要素を使ってクロージング処理を行い、平滑化された結果を表示します。

実際の応用

ノイズ除去

gray_closing_rectは、画像の明るい領域に存在するノイズを除去するのに適しています。特に、背景が比較的一定で、明るい部分に小さなノイズが含まれている画像に対して効果的です。

形状の強調

クロージング処理によって画像内の物体の形状が強調されるため、物体検出や輪郭抽出の前処理としても使用されます。例えば、製造ラインでの欠陥検出や形状認識に役立ちます。

平滑化処理

画像の明るい部分の境界を滑らかにするため、物体の形状をより見やすくし、後続の画像処理アルゴリズムの精度を向上させます。

gray_closing_rectの応用例

gray_closing_rect関数は、他の画像処理アルゴリズムと組み合わせることで、さらに高度な処理を実現できます。例えば、クロージング処理を行った後にエッジ検出を適用し、より正確な物体の輪郭を得ることが可能です。

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

* クロージング処理の適用
gray_closing_rect(Image, ImageClosed, 10, 5)

* エッジ検出の適用
edges_image(ImageClosed, Edges, 'canny', 1, 20, 40)

* 処理結果の表示
disp_image(Edges, WindowID)

この例では、クロージング処理の後にエッジ検出を行い、ノイズが除去された鮮明なエッジを抽出しています。

まとめ

HALCONのgray_closing_rect関数は、グレースケール画像に対して矩形のクロージング処理を適用するための重要なツールです。ノイズ除去や形状の強調に役立つこの関数は、様々な画像処理アプリケーションにおいて基本的な操作として使用されます。クロージング処理を活用することで、後続の処理の精度を高め、画像解析全体の品質を向上させることが可能です。