【HALCON】watersheds 関数について - ウォーターシェッド変換による領域分割

HALCONのwatersheds関数は、ウォーターシェッド変換を使用して画像を領域ごとに分割し、オブジェクトや領域の輪郭を自動的に抽出するための関数です。ウォーターシェッド変換は、画像内の輝度の変化を地形の高低差に見立てて、各領域を分割する手法です。この関数は、画像内のオブジェクトや構造を識別し、特定の領域を自動的に抽出する場合に非常に有効です。

watersheds 関数の概要

watersheds関数は、グレースケール画像を入力として、ウォーターシェッドアルゴリズムを使用して画像を複数の領域に分割し、各領域の輪郭を特定します。ウォーターシェッド変換は、輝度の低い部分を「谷」として捉え、そこから水が流れるように領域を広げていき、隣接する領域の境界を「ダム」として設定することで領域を分割します。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

watersheds(Image, BinaryThreshold, Regions)

• Image
  入力となるグレースケール画像。ウォーターシェッド変換を行う画像です。
• BinaryThreshold
  バイナリ化のための閾値。領域の抽出に使用されます。
• Regions
  分割された領域が格納される変数。ウォーターシェッド変換の結果として得られた領域がここに出力されます。

この関数を使用することで、グレースケール画像を自動的に複数の領域に分割し、その輪郭がRegionsに出力されます。

具体例

以下に、watersheds関数を使用して画像を領域に分割する例を示します。

* 画像の読み込み
read_image(Image, 'fabrik')

* ウォーターシェッド変換を適用
watersheds(Image, 30, Regions)

* 結果の表示
dev_display(Regions)

この例では、read_imageで読み込んだ画像に対してwatersheds関数を適用し、閾値30で領域分割を行います。結果として、分割された領域がRegionsに出力され、表示されます。

応用例

watersheds関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• 物体の境界抽出
  画像内に存在する物体の輪郭や境界を抽出し、それぞれの物体を識別するために使用されます。

• 領域分割による画像解析
  画像を複数の領域に自動的に分割し、各領域の特性を分析する際に利用できます。

• 医学画像の解析
  医療画像に対して領域分割を行い、臓器や組織の境界を正確に抽出するために使用されます。

まとめ

HALCONのwatersheds関数は、ウォーターシェッド変換を使用して画像を領域に分割し、オブジェクトや構造の輪郭を抽出するための強力なツールです。領域分割が必要なシナリオで、画像内のオブジェクトや領域を自動的に識別し、境界を抽出することができるため、画像処理や解析において幅広く応用が可能です。