【HALCON】opening 関数について - 形態学的オープニング処理

HALCONのopening関数は、形態学的オープニング処理を行うためのツールです。形態学的オープニング処理は、特に粒状のノイズを効果的に除去し、物体の形状を保ちながら画像の前景と背景を分離する際に使用されます。これは、エロージョン（侵食）とダイレーション（膨張）の組み合わせにより、画像の特徴を滑らかにし、小さなノイズを取り除く役割を果たします。

opening 関数の概要

opening関数は、画像に対して形態学的オープニング処理を行い、ノイズ除去や画像のスムージングを実現します。まず、画像をエロージョン（侵食）し、小さな前景のピクセルやノイズを取り除きます。次に、ダイレーション（膨張）を行い、残った形状を元のサイズに戻します。このプロセスにより、画像内のノイズは除去され、形状は滑らかになりますが、全体の構造は維持されます。

基本構文

opening(Image, OpenedImage, StructElement)

• Image
  オープニング処理を行う入力画像。

• OpenedImage
  処理された出力画像。ノイズが除去され、形状が滑らかになった画像が出力されます。

• StructElement
  使用する構造要素。形態学的処理に使用されるフィルタの形状を定義します。

使用方法

以下は、opening関数を使用して画像にオープニング処理を適用する基本的な例です。

* 画像の読み込み
read_image(Image, 'example_image.tiff')

* 構造要素を定義
gen_circle(StructElement, 5, 5, 3)

* オープニング処理の実行
opening(Image, OpenedImage, StructElement)

* 結果を表示
disp_image(OpenedImage, WindowHandle)

この例では、円形の構造要素を使用して、画像に形態学的オープニング処理を適用しています。画像内の小さなノイズが除去され、物体の形状が滑らかに処理された結果がOpenedImageとして出力されます。

応用例

opening関数は、以下のような場面で特に役立ちます。

• ノイズ除去
  画像内の小さなノイズや不要な粒状要素を効果的に除去し、クリーンな画像を取得します。特に、背景に散らばったノイズを取り除くのに適しています。

• 形状の滑らか化
  物体の形状を滑らかにし、ジャギーの除去や輪郭の整形を行う際に使用します。エッジの不規則さを軽減し、より明確な形状を維持します。

• 前景と背景の分離
  前景オブジェクトと背景の区別を明確にし、物体認識や分類の精度を向上させるための前処理として役立ちます。

まとめ

HALCONのopening関数は、形態学的オープニング処理を用いて画像内のノイズを除去しながら、物体の形状を保持するための強力なツールです。この関数は、ノイズ除去や形状の滑らか化、前景と背景の分離を行う場面で有効です。