【HALCON】gray_dilation_shape 関数について - 形状ベースのグレースケール膨張処理

HALCONのgray_dilation_shape関数は、特定の形状（例: 円形、楕円形、菱形など）の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うためのモルフォロジー演算です。この処理により、画像内の明るい部分を広げ、形状を強調したり、ノイズを除去することができます。形状ベースの膨張処理は、特に特定の形状を持つ対象物を強調したい場合に有効です。

gray_dilation_shape 関数の概要

gray_dilation_shape関数は、指定された形状の構造要素に基づい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拡張することで、形状の強調やノイズ除去を行うモルフォロジー処理です。形状ベースの処理は、円形や楕円形、菱形などの特定の形状を持つ対象物に対して効果的に作用します。

使用方法

基本的な構文は以下の通りです。

gray_dilation_shape(Image, DilationImage, Width, Height, Shape)

• 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
  構造要素の幅。
• Height
  構造要素の高さ。
• Shape
  使用する構造要素の形状（例: 'circle', 'ellipse', 'rhombus', 'rectangle'）。

具体例

以下に、gray_dilation_shape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')

* 円形の構造要素を使用して膨張処理を適用（幅10ピクセル、高さ10ピクセル）
gray_dilation_shape(Image, DilationImage, 10, 10, 'circle')

* 結果を表示
disp_obj(DilationImage, WindowHandle)

この例では、円形の構造要素を使ってグレースケール画像に膨張処理を適用し、画像内の明るい部分を強調しています。

応用例

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

• 形状の強調
  円形や楕円形など特定の形状を持つ対象物を背景から強調し、輪郭を明確にします。
• ノイズ除去
  ノイズを除去し、画像の明るい領域を滑らかにすることで、画像全体の品質を向上させます。
• 製造業の検査
  製品の形状を強調し、欠陥や異常を検出するために使用されます。

まとめ

HALCONのgray_dilation_shape関数は、特定の形状を持つ構造要素を使用してグレースケール画像に膨張処理を行い、画像内の明るい部分を強調し、ノイズを除去するための強力なツールです。形状ベースの膨張処理は、製造業の検査や画像解析において、特定の形状や対象物の強調に役立ちます。