【HALCON】regiongrowing_mean 関数について - 平均値による領域成長

HALCONのregiongrowing_mean関数は、指定された初期点から領域を成長させ、ピクセルの平均値に基づいて領域を拡大し、画像の均一な領域を抽出するための関数です。この関数は、均質な特性を持つ領域を自動的に抽出するため、画像セグメンテーションや解析に非常に有効です。特に、画像内で同じ特性を持つ領域を分割・解析したい場合に適しています。

regiongrowing_mean 関数の概要

regiongrowing_meanは、画像内の指定した初期点から領域を拡大し、領域内のピクセルの平均値に基づいて均一な領域を形成します。領域の成長は、しきい値によって制御され、同様の輝度値や特性を持つピクセルが領域に追加されます。このプロセスを通じて、均一な領域を効率的に抽出できるため、画像セグメンテーションや領域ベースの解析で広く使用されます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

regiongrowing_mean(Image, Regions, Row, Column, Tolerance, MinSize)

• Image
  処理対象となる元画像。
• Regions
  抽出された成長領域が格納される変数。
• Row, Column
  領域成長の初期点の座標。
• Tolerance
  領域成長のしきい値。この値が大きいほど、より幅広い範囲のピクセルが領域に含まれます。
• MinSize
  成長する領域の最小サイズ。指定した最小ピクセル数以下の領域は除外されます。

例

* 画像を読み込む
read_image(Image, 'example_image')

* 領域成長の初期点を設定
Row := 100
Column := 150

* しきい値と最小サイズを設定
Tolerance := 10
MinSize := 500

* 平均値に基づく領域成長を実行
regiongrowing_mean(Image, Regions, Row, Column, Tolerance, MinSize)

* 結果を表示
dev_display(Regions)

この例では、指定された初期点（Row = 100, Column = 150）を基に、画像内の領域成長を行っています。しきい値（Tolerance）を設定することで、領域成長の範囲が決定され、指定された最小サイズ以下の領域は除外されます。

応用例

画像セグメンテーション

regiongrowing_meanを使用して、画像内の特定の均一な領域を自動的に抽出することで、画像全体をセグメント化できます。例えば、同じ色や輝度を持つ領域を分割して、異なる領域ごとに処理を行う場合に有効です。

領域ベースの解析

均一な特性を持つ領域を効率的に抽出できるため、領域ごとの特性を分析したい場合に使用されます。例えば、同じ輝度値を持つ領域の面積や形状を調査する際に役立ちます。

ノイズ除去

しきい値と最小領域サイズを調整することで、ノイズを除去しつつ重要な領域のみを抽出できます。これは、画像内の不要な部分を除外し、興味のある領域だけを解析する際に効果的です。

必要なデータ

regiongrowing_mean関数を使用するには、以下のデータが必要です。

• 元画像：処理対象となる画像。
• 初期点の座標：領域成長を開始する点の座標。
• しきい値：領域成長の基準となるしきい値。
• 最小領域サイズ：抽出する領域の最小ピクセル数。

これらのデータに基づいて、領域成長が実行され、均一な領域が抽出されます。

まとめ

HALCONのregiongrowing_mean関数は、指定された初期点から画像内の領域を成長させ、平均値に基づいて均一な領域を抽出する強力なツールです。画像セグメンテーションや領域ベースの解析において、効率的に均一な領域を抽出することができ、製造業や医療画像解析など、幅広い分野で利用されています。特に、特定の特性を持つ領域を分割・解析したい場合に非常に有効です。