【HALCON】gray_dilation_rect 関数について - 矩形構造要素によるグレースケールの膨張処理

HALCONのgray_dilation_rect関数は、矩形構造要素を用いて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、画像内の明るい領域を拡張し、ノイズを埋めたり、対象物の形状を強調するために使用されます。矩形の構造要素は、線状や角のある形状に対して特に効果的です。

gray_dilation_rect 関数の概要

gray_dilation_rect関数は、矩形の構造要素を使用してグレースケール画像に膨張処理を適用します。膨張処理は、画像内の明るい部分を広げることで、ノイズを除去したり、形状を強調するモルフォロジー操作です。矩形構造要素を使用することで、線状や角を持つ形状に対してより効果的に作用し、製造業の検査や画像解析において有効です。

使用方法

基本的な構文は以下の通りです。

gray_dilation_rect(Image, DilationImage, Width, Height)

• 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。
• Width
  矩形構造要素の幅。
• Height
  矩形構造要素の高さ。

具体例

以下に、gray_dilation_rect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')

* 矩形構造要素を使用して膨張処理を適用（幅10ピクセル、高さ5ピクセル）
gray_dilation_rect(Image, DilationImage, 10, 5)

* 結果を表示
disp_obj(DilationImage, WindowHandle)

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画像の膨張処理を行い、画像内の明るい部分を強調しています。

応用例

gray_dilation_rect関数は、次のようなシナリオで特に有用です。

• 形状の強調
  画像内の線状や角を持つ形状を強調し、対象物を背景から際立たせます。
• ノイズ除去
  画像内の小さなノイズを埋めることで、画像の質を向上させます。
• 製造業の検査
  製品の品質検査において、明るい部分を強調して欠陥を検出しやすくするために使用されます。

まとめ

HALCONのgray_dilation_rect関数は、矩形構造要素を使用してグレースケール画像に対して膨張処理を行い、画像の明るい部分を強調し、ノイズを除去するための効果的なツールです。製造業の検査、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活用でき、特に線や角を持つ形状を強調する際に役立ちます。