【HALCON】mean_curvature_flow 関数について - メディアン曲率フローによる画像平滑化

HALCONのmean_curvature_flow関数は、メディアン曲率フローアルゴリズムを使用して画像の平滑化を行い、ノイズを除去しつつ、画像のエッジ部分を保持するためのツールです。通常の平滑化アルゴリズムでは、画像のエッジ部分が失われやすくなりますが、メディアン曲率フローは曲率に基づいてエッジを強調しながらノイズを効果的に除去するため、エッジを含む画像に適しています。

mean_curvature_flow 関数の概要

mean_curvature_flow関数は、メディアン曲率フローという数学的手法を用いて、画像の平滑化を行います。曲率フローは、画像内の曲線やエッジを保ちながら、他の部分のノイズや不要な詳細を滑らかにするアルゴリズムです。このアルゴリズムは、特にノイズ除去を目的としながらも、エッジや重要な構造が崩れないように配慮されています。

使用方法

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

mean_curvature_flow(Image, SmoothedImage, Iterations)

• Image
  入力画像。
• SmoothedImage
  平滑化された出力画像。
• Iterations
  アルゴリズムを適用する反復回数。

具体例

以下に、mean_curvature_flow関数を使用して画像を平滑化する例を示します。

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

* メディアン曲率フローによる平滑化
Iterations := 10
mean_curvature_flow(Image, SmoothedImage, Iterations)

* 結果を表示
disp_image(SmoothedImage, WindowHandle)

この例では、example_image.pngという画像に対して、mean_curvature_flow関数を使用して10回の反復で平滑化を行っています。結果として、ノイズが減少し、エッジが保持された状態の平滑化された画像が得られます。

応用例

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

• エッジ保持型ノイズ除去
  画像のノイズを除去しつつ、重要なエッジを保持するため、医療画像や高精度なエッジ検出が必要な画像処理に適しています。

• 前処理としての平滑化
  画像解析や認識タスクの前処理として、ノイズ除去を行いながら、重要な形状やエッジを保つ必要がある場合に使用されます。

• 3D画像処理
  3D画像や深度マップのノイズ除去において、曲面の形状を保ちながら不要なノイズを削減するために応用されます。

まとめ

HALCONのmean_curvature_flow関数は、画像のノイズ除去と平滑化を行いながら、エッジを保護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、エッジが重要な画像処理において、ノイズを効果的に除去し、エッジの強調や形状の保持を実現します。特に、エッジ保持が必要な医療画像や工業検査において有用です。