【HALCON】laplace_of_gauss関数ガイド - ガウスフィルタとラプラシアンフィルタを組み合わせたエッジ検出

HALCONのlaplace_of_gauss関数は、ガウスフィルタとラプラシアンフィルタを組み合わせたフィルタリング手法を提供し、画像内のエッジを強調して検出するための関数です。ガウスフィルタでノイズを除去しながら、ラプラシアンフィルタでエッジを強調することができるため、ノイズの影響を最小限に抑えたエッジ検出を実現します。エッジ検出前の画像平滑化とエッジ強調を同時に行えるため、複雑な画像解析や物体認識において非常に有効です。

laplace_of_gauss関数の概要

laplace_of_gauss関数は、まずガウスフィルタで画像を平滑化し、続いてラプラシアンフィルタを適用することでエッジを強調します。この組み合わせにより、ノイズを抑えながら鮮明なエッジ検出を行うことが可能です。ガウスフィルタは画像の低周波成分を強調し、高周波成分であるノイズを除去します。ラプラシアンフィルタは二次微分を用いてエッジを強調するため、ノイズ除去後のエッジを効率的に抽出できます。

基本構文

laplace_of_gauss(Image, EdgeImage, Sigma)

• Image
  入力画像。エッジ検出対象の画像。
• EdgeImage
  出力画像。エッジが強調された結果の画像。
• Sigma
  ガウスフィルタの標準偏差（σ）。値が大きいほど画像が平滑化されます。

この関数は、指定された標準偏差Sigmaをもとにガウスフィルタを適用し、その後にラプラシアンフィルタでエッジを強調して、最終的なエッジ検出結果を出力します。

使用例

次に、laplace_of_gauss関数を使用して画像内のエッジを検出するシンプルな例を示します。

* 画像の読み込み
read_image(Image, 'example_image')

* ガウスフィルタとラプラシアンフィルタを組み合わせたエッジ検出
laplace_of_gauss(Image, EdgeImage, 1.5)

* エッジ画像の表示
dev_open_window(0, 0, 512, 512, 'black', WindowID)
disp_image(EdgeImage, WindowID)

この例では、入力画像に対してガウスフィルタの標準偏差Sigmaを1.5に設定し、エッジが強調された画像を表示しています。

実際の応用

ノイズの多い画像でのエッジ検出

laplace_of_gaussは、ノイズを含む画像でのエッジ検出に非常に効果的です。ガウスフィルタでノイズを抑えつつ、ラプラシアンフィルタでエッジを強調するため、ノイズの影響を最小限に抑えながら正確なエッジ検出が可能です。製造業の検査や医療画像解析など、正確な輪郭抽出が求められる場面で特に有効です。

画像平滑化とエッジ検出の統合

この関数は、エッジ検出の前に画像を平滑化する必要がある場合に便利です。平滑化（ノイズ除去）とエッジ強調を1つの関数で同時に行うことができ、処理が効率化されます。特に、複雑な背景を持つ画像で物体の輪郭を正確に検出したい場合に適しています。

エッジ強調による物体認識

laplace_of_gaussを使用することで、物体の輪郭が強調されるため、物体認識や形状解析が容易になります。エッジ検出の精度が向上することで、物体の境界を正確に把握でき、後続の画像処理がスムーズに進行します。

laplace_of_gaussの応用例

次の例では、laplace_of_gauss関数を使ってノイズの多い画像からエッジを検出し、その結果を基に物体の輪郭を抽出します。

* ノイズの多い画像の読み込み
read_image(Image, 'noisy_image')

* ガウスフィルタとラプラシアンフィルタを使用したエッジ検出
laplace_of_gauss(Image, EdgeImage, 2.0)

* エッジ結果を二値化して輪郭を抽出
threshold(EdgeImage, RegionEdges, 128, 255)

* 結果の表示
disp_region(RegionEdges, WindowID)

この例では、標準偏差Sigmaを2.0に設定して画像を平滑化し、ラプラシアンフィルタでエッジを検出しています。結果のエッジ画像を二値化して、物体の輪郭を抽出しています。

まとめ

HALCONのlaplace_of_gauss関数は、ガウスフィルタとラプラシアンフィルタを組み合わせてエッジ検出を行うための便利なツールです。ノイズ除去とエッジ強調を同時に行うことで、特にノイズの多い画像において精度の高いエッジ検出が可能です。製造業の検査、医療画像解析、物体認識など、正確なエッジ検出が必要な場面で幅広く応用できます。