【HALCON】inpainting_ct 関数について - 曲率駆動補間技術の概要

HALCONのinpainting_ct関数は、曲率駆動補間（Curvature-Driven Inpainting）技術を使用して、画像の欠損部分やノイズを修復する強力なツールです。この技術は、エッジや形状を重視して補完を行うため、画像の自然な構造を維持しながらスムーズに修復することができます。

inpainting_ct 関数の概要

inpainting_ct関数は、画像のエッジや形状を基に、局所的な曲率を考慮して補完する曲率駆動補間技術を使用しています。この技術は、エッジを保持しながら、欠損した部分やノイズを自然に補完するため、特に医療画像や損傷した画像の修復で優れた性能を発揮します。

使用方法

基本的なinpainting_ct関数の使用例は以下の通りです。

inpainting_ct(Image, Region, Lambda, Iterations, Result)

• Image
  処理対象の入力画像。
• Region
  補完を行う領域を定義するマスク。
• Lambda
  補完の強度を制御するパラメータ。
• Iterations
  補完を繰り返す回数。
• Result
  処理結果が格納される出力画像。

具体例

以下に、inpainting_ct関数を使用して損傷画像の補完を行う例を示します。

* 入力画像の読み込み
read_image(Image, 'damaged_image')

* 欠損領域の定義
threshold(Image, Region, 128, 255)

* 曲率駆動補完の実行
inpainting_ct(Image, Region, 0.5, 100, Result)

* 結果を表示
disp_image(Result, WindowHandle)

この例では、しきい値処理で定義した欠損領域に対して曲率駆動補完を行い、エッジを保持しつつスムーズな修復が行われます。

応用例

inpainting_ct関数は、以下のような応用例で効果的です。

• 医療画像処理
  医療用のCTスキャンやMRI画像に対して、ノイズ除去や欠損箇所の補完を行い、診断精度を向上させます。

• 写真修復
  古い写真や損傷した画像の欠損部分を補完し、画像全体を元の状態に近づけます。

• 工業用途
  検査機器で撮影した工業用画像のノイズ除去や欠損部分の補完により、品質検査を効率化します。

まとめ

HALCONのinpainting_ct関数は、曲率駆動補間技術を使用して画像の欠損部分やノイズを補完するための優れたツールです。エッジを鮮明に保ちながら、スムーズな補完を実現し、画像の品質を向上させることができます。医療、工業、写真修復など、さまざまな場面でその有用性が発揮されます。