【HALCON】mean_n 関数について - 近傍ピクセルによる画像の平均値フィルタリング

HALCONのmean_n関数は、近傍ピクセルの値を基に画像の平滑化を行い、ノイズを除去するためのツールです。この関数は、指定された範囲内のピクセル値を平均化することで、画像を滑らかにし、細かいノイズを効果的に軽減します。ノイズ除去とともに、画像の全体的な滑らかさを向上させることができ、後続の処理に適した状態に整えるための前処理としてよく利用されます。

mean_n 関数の概要

mean_n関数は、各ピクセルの周囲の近傍ピクセルの値を使用して、そのピクセルの新しい値を計算します。これにより、局所的なピクセル値の変動が平均化され、画像のノイズが低減されます。近傍ピクセルの範囲を指定することで、平滑化の強度や効果を調整できます。

使用方法

基本的なmean_n関数の使用方法は以下の通りです。

mean_n(Image, SmoothedImage, Radius)

• Image
  入力画像。
• SmoothedImage
  平滑化された出力画像。
• Radius
  平均化を行う近傍ピクセルの範囲（半径）。

具体例

以下に、mean_n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')

* 平均フィルタリングを適用（近傍範囲：半径3）
Radius := 3
mean_n(Image, SmoothedImage, Radius)

* 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、半径3ピクセルの近傍範囲で平均化フィルタリングを行っています。結果として、ノイズが軽減され、平滑化された画像が生成されます。

応用例

mean_n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
  画像内のランダムなノイズを軽減するために使用され、画像全体の滑らかさが向上します。

• 画像の前処理
  画像解析や認識の前段階として、ノイズを取り除き、画像をより処理しやすくするための前処理として活用されます。

• 画像の平滑化
  鮮明さを損なわずに、画像全体を滑らかにすることで、後続のフィルタ処理やエッジ検出がより効果的になります。

まとめ

HALCONのmean_n関数は、近傍ピクセルの値を基に画像の平滑化を行う強力なツールです。この関数を使用することで、画像のノイズを効果的に除去し、全体の滑らかさを向上させることができます。ノイズ除去が必要なシーンや、画像解析の前処理としての使用において非常に有用です。