【HALCON】gray_opening 関数について - グレースケール画像のオープニング処理

HALCONのgray_opening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オープニング処理を行うためのツールです。オープニング処理は、収縮（エロージョン）処理の後に膨張（ダイレーション）処理を行うことで、画像内の小さなノイズを除去し、形状を滑らかにするために使用されます。この処理は、画像解析の前処理として非常に有効です。

gray_opening 関数の概要

gray_opening関数は、グレースケール画像に対してオープニング処理を適用します。オープニング処理は、まず画像内の明るい領域を縮小し（収縮）、その後に再び拡張する（膨張）ことで、小さな明るいノイズを除去し、対象物の形状を滑らかにします。これにより、画像内の不要なノイズが減少し、解析や認識が容易になります。

使用方法

基本的な構文は以下の通りです。

gray_opening(Image, OpenedImage, StructElement)

• Image
  入力となるグレースケール画像。
• OpenedImage
  オープニング処理後の画像が格納される変数。
• StructElement
  モルフォロジー処理に使用される構造要素。

具体例

以下に、gray_opening関数を使用してグレースケール画像にオープニング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（例: 円形の構造要素）
gen_circle(StructElement, 5)

* グレースケールのオープニング処理を適用
gray_opening(Image, OpenedImage, StructElement)

* 結果を表示
disp_obj(OpenedImage, WindowHandle)

この例では、円形の構造要素を使用して画像にオープニング処理を適用し、ノイズを除去しつつ形状を滑らかにしています。

応用例

gray_opening関数は、次のようなシナリオで特に有用です。

• ノイズ除去
  画像内の小さな明るいノイズや不要な領域を取り除くために使用されます。
• 形状の滑らかさ向上
  対象物の輪郭を滑らかにし、解析や認識をより正確に行うための前処理として利用されます。
• 製造業の検査
  製品の形状検査や品質管理の際に、ノイズを除去して対象物を明確にするために使用されます。

まとめ

HALCONのgray_opening関数は、グレースケール画像に対してオープニング処理を適用し、ノイズ除去や形状の滑らかさを向上させるための強力なツールです。この処理は、製造業や医療画像処理、ロボティクスなどのさまざまな分野での画像解析に役立ちます。