【HALCON】local_threshold 関数について - ローカル領域での閾値処理

HALCONのlocal_threshold関数は、画像をローカル領域ごとに閾値処理して、適応的に二値化を行うためのツールです。この関数を使用することで、照明条件が不均一な画像や、コントラストが低い画像に対しても効果的に二値化処理を施すことができ、物体検出やノイズ除去に役立ちます。

local_threshold 関数の概要

local_threshold関数は、画像を小さなローカル領域に分割し、それぞれの領域で最適な閾値を適用して二値化を行います。これにより、画像全体に一律の閾値を適用する場合に発生しがちな、照明の不均一による問題を解消し、より精度の高い二値化処理が可能となります。特に、複雑な背景や照明が変動するシーンにおいて効果的です。

使用方法

基本的なlocal_threshold関数の使用方法は以下の通りです。

local_threshold(Image, Region, Scale, Offset)

• Image
  閾値処理を行う入力画像。
• Region
  出力される二値化された領域。
• Scale
  ローカル閾値の計算に使用するスケールパラメータ（ローカル領域のサイズを決定）。
• Offset
  閾値に加えるオフセット値（閾値を微調整するために使用）。

具体例

以下に、local_threshold関数を使用して、画像のローカル領域ごとに閾値処理を行う例を示します。

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

* ローカル領域で閾値処理を適用
Scale := 15
Offset := 10
local_threshold(Image, Region, Scale, Offset)

* 結果を表示
disp_image(Image, WindowHandle)
disp_region(Region, WindowHandle)

この例では、example_image.pngという画像に対してローカル閾値処理を行い、Scaleを15、Offsetを10に設定しています。出力された領域Regionは、二値化された結果として表示されます。

応用例

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

• 照明条件が不均一な画像の二値化
  照明が均一でない環境下で撮影された画像に対して、適応的な閾値処理を行うことで、精度の高い物体検出や解析を行います。

• 複雑な背景を持つ画像の解析
  背景が複雑で、通常の閾値処理ではノイズが多く残る画像に対して、ローカルな閾値を適用して背景ノイズを除去します。

• 医療画像解析
  X線画像やCTスキャン画像など、局所的なコントラストが重要な場合に、各領域に適した閾値を用いて、重要な部分を強調して解析します。

まとめ

HALCONのlocal_threshold関数は、画像をローカル領域ごとに適応的に二値化するための強力なツールです。この関数を使用することで、照明条件が不均一な画像でも効果的な閾値処理が可能となり、物体検出やノイズ除去、複雑な背景の処理が容易になります。医療画像や工業用検査など、精度が求められる場面で特に有効です。