【HALCON】isotropic_diffusion 関数について - 等方性拡散フィルタ

HALCONのisotropic_diffusion関数は、等方性拡散フィルタを用いて画像のノイズを効果的に除去しながら、エッジを保持するフィルタリング手法です。このフィルタは、画像全体を均等に平滑化し、細かいノイズを抑えつつ、重要な構造（エッジなど）を保持するために設計されています。特に、医療画像や工業用の検査画像でのノイズ除去と同時に、形状を正確に保つ処理に適しています。

isotropic_diffusion 関数の概要

isotropic_diffusion関数は、等方性（各方向に均等な）拡散モデルを基に、画像内のノイズを抑えつつエッジの保持を実現するフィルタリング手法です。通常の平滑化フィルタではノイズと共にエッジもぼやけてしまうことがありますが、この関数はエッジの重要性を保ちながらノイズを効果的に除去します。拡散過程は画像全体に均等に適用され、均一な結果が得られます。

使用方法

基本的なisotropic_diffusion関数の使用方法は以下の通りです。

isotropic_diffusion(Image, SmoothedImage, Iterations, Lambda)

• Image
  入力画像。
• SmoothedImage
  出力画像（ノイズ除去後の平滑化された画像）。
• Iterations
  拡散の反復回数。回数が多いほど平滑化が強くなります。
• Lambda
  拡散係数。値が大きいほど拡散が強くなります。

具体例

以下に、isotropic_diffusion関数を使用してノイズ除去を行う例を示します。

* 画像を読み込む
read_image(Image, 'noisy_image.png')

* 拡散フィルタによるノイズ除去
Iterations := 20
Lambda := 0.2
isotropic_diffusion(Image, SmoothedImage, Iterations, Lambda)

* 結果を表示
disp_image(SmoothedImage, WindowHandle)

この例では、noisy_image.pngという画像に対して等方性拡散フィルタを適用しています。Iterationsで拡散の反復回数を20回、Lambdaで拡散係数を0.2に設定し、結果としてノイズが除去された平滑化画像SmoothedImageを表示しています。

応用例

isotropic_diffusion関数は、以下のような応用シーンで利用されます。

• 医療画像処理
  CTやMRIなどの医療画像において、ノイズを除去しつつ重要な組織のエッジを保持する処理に利用されます。

• 産業用検査
  工業製品の検査画像において、細かいノイズを抑えつつ、製品の形状やエッジを保持して欠陥検出を行います。

• 前処理
  画像解析や物体検出の前処理として、ノイズを除去し、精度の高い検出を行うための準備に使われます。

まとめ

HALCONのisotropic_diffusion関数は、ノイズ除去とエッジ保持のバランスを保つ等方性拡散フィルタです。このフィルタは、医療画像や産業用画像におけるノイズ除去のニーズに応えるため、特にエッジ情報を保持しつつも平滑化が必要な場合に役立ちます。反復回数や拡散係数を調整することで、様々な画像に対応する柔軟なフィルタリングが可能です。