【HALCON】gray_closing_shape関数ガイド - グレースケールの形状クロージング処理

HALCONのgray_closing_shape関数は、グレースケール画像に対して特定の形状の構造要素を使用してクロージング処理を行うための関数です。クロージング処理は、画像の明るい領域を平滑化し、ノイズ除去や形状の強調を行いますが、この関数では矩形、楕円、菱形などの構造要素を使用でき、さまざまな形状に適した処理が可能です。

gray_closing_shape関数の概要

gray_closing_shapeは、グレースケール画像に対して形状に基づいたクロージング操作を適用します。クロージング操作とは、膨張処理（dilation）に続いて収縮処理（erosion）を行う処理で、特に明るい領域のノイズ除去や物体形状の強調に役立ちます。この関数の特徴は、処理に使用する構造要素の形状を指定できる点です。

基本構文

gray_closing_shape(Image, ImageClosed, Width, Height, Shape)

• Image
  入力となるグレースケール画像。
• ImageClosed
  クロージング処理後の出力画像。
• Width
  構造要素の幅（x方向のピクセル数）。
• Height
  構造要素の高さ（y方向のピクセル数）。
• Shape
  使用する構造要素の形状。‘rectangle’（矩形）、‘ellipse’（楕円）、‘diamond’（菱形）などが指定可能。

使用可能な形状

gray_closing_shape関数では、以下の形状を構造要素として指定できます。

• 'rectangle'
  矩形の構造要素を使用します。基本的なクロージング処理に適しており、一般的なノイズ除去に効果的です。
• 'ellipse'
  楕円形の構造要素を使用します。曲線に沿った滑らかな形状の物体を強調する際に有効です。
• 'diamond'
  菱形の構造要素を使用します。点対称の形状に適した処理が可能です。

使用例

以下に、gray_closing_shape関数を使ってグレースケール画像を矩形構造要素でクロージング処理する例を示します。

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

* 矩形形状を使用したクロージング処理
gray_closing_shape(Image, ImageClosed, 10, 5, 'rectangle')

* 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、平滑化された画像を表示しています。

実際の応用

ノイズ除去

画像の明るい領域に含まれるノイズを除去するために、gray_closing_shapeを使用して特定の形状に基づいたクロージング処理を行うことができます。例えば、矩形形状が適した画像には矩形構造要素を、曲線を強調したい場合は楕円形の構造要素を選ぶことができます。

形状の強調

特定の形状に合わせたクロージング処理により、物体の形状を際立たせることができます。例えば、丸みを帯びた物体には楕円形の構造要素を使い、エッジがはっきりしている物体には矩形や菱形の構造要素を使うことで、検出精度を向上させることが可能です。

カスタマイズされたフィルタリング

gray_closing_shape関数では、目的に応じて構造要素の形状やサイズを自由に調整できるため、異なる画像に対して最適なフィルタリングを実現できます。工業検査や医療画像解析など、さまざまな用途での画像処理に応用できます。

gray_closing_shapeの応用例

次の例では、楕円形の構造要素を使用して、画像内の曲線的な形状を強調します。

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

* 楕円形の構造要素を使用したクロージング処理
gray_closing_shape(Image, ImageClosed, 15, 15, 'ellipse')

* 処理結果の表示
disp_image(ImageClosed, WindowID)

この例では、楕円形の構造要素を使って、曲線的な形状を強調し、ノイズを除去しています。

まとめ

HALCONのgray_closing_shape関数は、グレースケール画像に対して形状を指定したクロージング処理を行うための強力なツールです。特定の形状に基づいた処理が可能なため、ノイズ除去や形状強調の精度が向上します。工業用の画像検査、医療用画像解析など、さまざまな画像処理アプリケーションにおいて柔軟に対応できるこの関数は、効率的な処理フローを提供します。