【HALCON】gray_range_rect 関数について - 矩形構造要素を用いたグレースケール範囲の解析

HALCONのgray_range_rect関数は、矩形構造要素を用いてグレースケール画像の範囲を解析し、局所的な濃度差を計算するためのモルフォロジー演算です。この関数を使うことで、画像内の局所的な濃度変化を効率的に評価でき、ノイズ除去やエッジ検出、特徴抽出などに役立ちます。矩形構造要素は、線状や角を持つ特徴に対して特に有効です。

gray_range_rect 関数の概要

gray_range_rect関数は、グレースケール画像内の局所的な範囲、つまり指定された矩形領域内での最小値と最大値の濃度差を計算します。この処理によって、画像内の局所的な濃度変化を特定でき、ノイズやエッジを強調したい場合に有用です。矩形構造要素を用いることで、特に直線的な特徴やエッジ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_range_rect(Image, RangeImage, Width, Height)

• Image
  入力となるグレースケール画像。
• RangeImage
  範囲解析結果が格納される画像。
• 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_range_rect関数を使用してグレースケール画像の範囲解析を行う例を示します。

* 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範囲解析を実行（幅10ピクセル、高さ5ピクセル）
gray_range_rect(Image, RangeImage, 10, 5)

* 結果を表示
disp_obj(RangeImage, 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、画像内の局所的な濃度差を計算し、結果を表示しています。これにより、画像内のエッジや濃度変化を強調できます。

応用例

gray_range_rect関数は、次のようなシナリオで特に有用です。

• エッジ検出
  画像内のエッジや急激な濃度変化を検出し、対象物の輪郭を明確にします。
• ノイズ除去
  小さな濃度変化を検出することで、ノイズを特定し、除去するために使用されます。
• 特徴抽出
  濃度の急激な変化がある領域を抽出し、画像内の重要な特徴を解析します。

まとめ

HALCONのgray_range_rect関数は、矩形構造要素を用いてグレースケール画像内の局所的な濃度差を解析する強力なツールです。この関数を使用することで、エッジ検出やノイズ除去、特徴抽出が効率的に行え、製造業や医療画像処理、品質管理などの分野での画像解析に役立ちます。