【HALCON】mean_image 関数について - 平均フィルタによる画像の平滑化

HALCONのmean_image関数は、画像の平滑化とノイズ除去を行うために平均フィルタを適用するツールです。この関数は、画像全体のピクセル値を均等に滑らかにすることで、ノイズを軽減し、画像処理の前段階で使用することで、後続の処理精度を向上させます。特に、画像の前処理として利用されることが多く、簡単で効果的なノイズ低減方法として幅広い分野で使用されています。

mean_image 関数の概要

mean_image関数は、画像に対して平均フィルタを適用し、各ピクセルの値を近隣のピクセルの平均値で置き換えることで、全体を滑らかにします。これにより、ランダムなノイズや細かいディテールを削減し、画像の平滑化を実現します。平均フィルタは、画像処理の基本的なフィルタリング手法の1つで、特にノイズ除去に効果的です。

使用方法

基本的なmean_image関数の使用方法は以下の通りです。

mean_image(Image, SmoothedImage, MaskWidth, MaskHeight)

• Image
  入力画像。
• SmoothedImage
  平滑化された出力画像。
• MaskWidth
  フィルタマスクの幅。
• MaskHeight
  フィルタマスクの高さ。

具体例

以下に、mean_image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')

* 平均フィルタを適用
MaskWidth := 5
MaskHeight := 5
mean_image(Image, SmoothedImage, MaskWidth, MaskHeight)

* 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、幅5ピクセル、高さ5ピクセルの平均フィルタを適用しています。結果として、ノイズが軽減され、平滑化された画像SmoothedImageが生成されます。

応用例

mean_image関数は、以下のような応用シーンで利用されます。

• ノイズ除去
  画像全体のノイズを効果的に軽減し、後続の処理に適した画像を提供します。特に、ランダムなノイズを含む画像で効果を発揮します。

• 画像の前処理
  画像解析や認識の前に、画像全体を滑らかにし、不要な細かいディテールやノイズを除去して、解析精度を向上させます。

• 画像の平滑化
  画像の全体的な滑らかさを改善するために使用され、特に連続したトーンが求められる画像で有用です。

まとめ

HALCONのmean_image関数は、画像のノイズ除去と平滑化を効率的に行うための基本的なツールです。平均フィルタを用いることで、画像全体の滑らかさを向上させ、ノイズを減少させることができ、後続の画像処理タスクをより正確に行うことが可能になります。特に、ノイズが多い画像の前処理や、全体を滑らかにする必要があるシナリオで非常に有用です。