【HALCON】mean_sp 関数について - スペックルノイズ除去のための平滑化

HALCONのmean_sp関数は、主にスペックルノイズの除去を目的とした平滑化処理を行うツールです。スペックルノイズは、医療画像や工業検査の画像にしばしば発生するランダムなノイズの一種であり、これを効果的に除去することで、画像の視覚的な品質を向上させ、後続の処理を精度高く行うことが可能になります。mean_sp関数は、平均フィルタを適用することで、ノイズを抑えつつ画像の重要な構造を維持します。

mean_sp 関数の概要

mean_sp関数は、スペックルノイズを除去し、画像を滑らかにするための平滑化アルゴリズムです。スペックルノイズは、特に医療画像（例：超音波画像）やレーダー画像で頻繁に見られるノイズであり、これを除去することで画像の解析や視覚化が改善されます。平均フィルタを使用してノイズを抑えるため、画像全体が滑らかになりますが、構造的なエッジが完全に消えないように処理が行われます。

使用方法

基本的なmean_sp関数の使用方法は以下の通りです。

mean_sp(Image, SmoothedImage, MaskSize)

• Image
  入力画像。
• SmoothedImage
  ノイズ除去および平滑化された出力画像。
• MaskSize
  平均フィルタのマスクサイズ。

具体例

以下に、mean_sp関数を使用してスペックルノイズを除去し、画像を平滑化する例を示します。

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

* スペックルノイズ除去を実行
MaskSize := 7
mean_sp(Image, SmoothedImage, MaskSize)

* 結果を表示
disp_image(SmoothedImage, WindowHandle)

この例では、speckle_noise_image.pngという画像に対して、マスクサイズ7の平均フィルタを適用して、スペックルノイズを除去しています。出力された平滑化された画像SmoothedImageは、ノイズが軽減された状態で表示されます。

応用例

mean_sp関数は、以下のような応用シーンで利用されます。

• 医療画像処理
  超音波画像やCTスキャンなど、スペックルノイズが発生しやすい医療画像のノイズ除去に効果的です。これにより、診断の精度が向上します。

• 工業検査
  製造プロセスや品質管理の際に使用される画像で、スペックルノイズが混入した場合、正確な検査を行うためにノイズ除去が必要となります。

• レーダー画像の処理
  レーダーや衛星画像におけるノイズ除去に使用され、地形データや気象観測データの視覚化に役立ちます。

まとめ

HALCONのmean_sp関数は、画像内のスペックルノイズを効果的に除去し、全体を滑らかにするためのツールです。特に、医療画像や工業検査で見られるランダムなノイズを除去し、画像の品質を向上させるために非常に有用です。ノイズを抑えるだけでなく、画像の重要な構造を維持しながら、平滑化を行うことができます。