【HALCON】Noise Distribution Mean 関数について - 画像のノイズ分布の平均を計算する

HALCONのNoise Distribution Mean関数は、画像のノイズ分布の平均を計算するためのツールです。この関数は、画像処理においてノイズレベルを評価し、ノイズ除去や画像強調の処理を行う際の前処理として利用されます。以下では、Noise Distribution Mean関数の基本的な使用方法、各引数の詳細、具体的な使用例について説明します。

Noise Distribution Mean関数の基本的な使用方法

Noise Distribution Mean関数は、次のような構文で使用されます。

noise_distribution_mean(Image, Sigma : : Mean)

引数の説明

• Image: ノイズ分布の平均を計算するための入力画像です。
• Sigma: ノイズの標準偏差です。ノイズのレベルを計算する際に使用されます。
• Mean: 計算されたノイズ分布の平均値が格納される変数です。

使用例

以下に、Noise Distribution Mean関数を使用した具体的な例を示します。

HTuple image, mean, sigma = 2.0;

// 画像を読み込む
read_image(&image, "image_with_noise.png");

// ノイズ分布の平均を計算
noise_distribution_mean(image, sigma, &mean);

この例では、image_with_noise.pngというノイズが含まれる画像のノイズ分布の平均を計算しています。標準偏差sigmaを2.0に設定し、ノイズ分布の平均がmeanに格納されます。

Noise Distribution Mean関数の具体的な用途

Noise Distribution Mean関数は、以下のような場面で特に役立ちます。

• ノイズレベルの評価: 画像内のノイズ分布を解析し、画像がどの程度ノイズに影響されているかを評価します。
• ノイズ除去の前処理: ノイズレベルを知ることで、最適なノイズ除去フィルタの設定やパラメータ調整が可能になります。
• 画像強調処理: ノイズを考慮し、画像の特定の領域を強調する際に使用されます。

Noise Distribution Mean関数を使用することで、HALCONにおける画像のノイズレベル解析が容易になり、特にノイズ除去や画像強調の前処理において非常に有効です。