【HALCON】gray_dilation 関数について - グレースケールの膨張処理

HALCONのgray_dilation関数は、グレースケール画像に対して膨張処理を行うためのモルフォロジー演算です。膨張処理は、画像内の明るい部分を広げ、形状を強調したり、ノイズを除去するために使用されます。この操作により、特に明るい特徴を持つ対象物を背景から際立たせることが可能です。

gray_dilation 関数の概要

gray_dilation関数は、グレースケール画像に対してモルフォロジー的な膨張処理を適用します。膨張処理では、画像内の明るい領域が広がり、細かいノイズが埋められ、対象物がより強調されます。この操作は、特に明るい部分を拡大したい場合や、対象物をはっきりと表示するために使用されます。

使用方法

基本的な構文は以下の通りです。

gray_dilation(Image, DilationImage, StructElement)

• Image
  入力となるグレースケール画像。
• DilationImage
  出力される膨張処理後の画像。
• StructElement
  モルフォロジー操作に使用される構造要素。

具体例

以下に、gray_dilation関数を使用してグレースケール画像に膨張処理を適用する例を示します。

* グレースケール画像を読み込む
read_image(Image, 'example.png')

* 構造要素を生成
gen_circle(StructElement, 5)

* グレースケールの膨張処理を適用
gray_dilation(Image, DilationImage, StructElement)

* 結果を表示
disp_obj(DilationImage, WindowHandle)

この例では、円形の構造要素を使用して画像内の明るい領域を膨張させ、強調しています。

応用例

gray_dilation関数は、次のようなシナリオで特に有用です。

• 形状強調
  画像内の明るい部分を膨張させ、対象物の輪郭や形状を強調します。
• ノイズ除去
  小さなノイズを除去し、画像を滑らかにするために使用されます。
• 製造業の検査
  製品検査や品質管理において、明るい部分を強調して欠陥を検出するために利用されます。

まとめ

HALCONのgray_dilation関数は、グレースケール画像に対して膨張処理を行い、明るい部分を強調するための強力なツールです。この関数を使用することで、形状の強調やノイズ除去が可能になり、製造業や医療画像処理、ロボティクスなど、さまざまな分野での画像解析に役立ちます。