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

HALCONのwatersheds_threshold関数は、画像内のノイズを除去しながら、ウォーターシェッド変換を使って画像を領域に分割するための関数です。閾値処理を行うことで、画像内の重要な領域や構造を強調し、ノイズや細かなディテールを排除して、より明確な領域分割を実現します。この関数は、画像処理におけるセグメンテーション（領域分割）やオブジェクトの境界抽出に役立ちます。

watersheds_threshold 関数の概要

watersheds_threshold関数は、グレースケール画像にウォーターシェッド変換を適用し、指定された閾値を使って画像を領域に分割します。閾値処理を行うことで、ノイズや不要な細部を除去し、より精度の高い領域分割を行います。これにより、画像内の構造を明確にし、オブジェクトの輪郭を正確に抽出できます。

使用方法

基本的な使用方法は以下の通りです。

watersheds_threshold(Image, Threshold, 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。
• Threshold
  変換の際に適用される閾値。指定された閾値以上の領域が分割されます。
• 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と、入力画像が閾値に基づいて複数の領域に分割され、各領域の輪郭がRegionsに出力されます。

具体例

以下に、watersheds_threshold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（閾値を50に設定）
watersheds_threshold(Image, 50, 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_threshold関数を適用し、閾値50で領域分割を行います。分割された領域はRegionsに出力され、画面に表示されます。

応用例

watersheds_threshold関数は、以下のようなシナリオで特に有用です。

• ノイズの多い画像の領域分割
  ノイズを含む画像を処理する際、適切な閾値を設定することで、ノイズを低減し、重要な領域を明確に分割できます。

• オブジェクトの輪郭抽出
  画像内の複数のオブジェクトの輪郭を抽出し、個々の領域を正確に識別する場合に使用されます。

• 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明確に抽出する際に利用されます。特にノイズの影響が大きい場合に有効です。

まとめ

HALCONのwatersheds_threshold関数は、閾値付き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、ノイズを除去しながらオブジェクトの輪郭を正確に抽出するための強力なツールです。適切な閾値設定により、ノイズの影響を低減し、領域のセグメンテーションを正確に行うことができ、画像処理や解析において幅広く応用できます。