【HALCON】zero_crossing 関数について - ゼロ交差検出

HALCONのzero_crossing関数は、画像処理においてゼロ交差（zero-crossing）を検出するためのツールです。ゼロ交差は、信号や画像の値が正から負、または負から正に変わるポイントを示し、エッジ検出において重要な役割を果たします。この関数は、画像の輝度変化に基づくエッジ抽出や信号解析に使用されます。

zero_crossing 関数の概要

zero_crossingは、画像の勾配やラプラシアンフィルタなどから得られる信号のゼロ交差を検出し、その結果をエッジとして出力します。ゼロ交差を利用することで、画像の急激な輝度変化が起こる場所、つまりエッジを効果的に特定することが可能です。特に、輪郭抽出やエッジベースの画像解析においてよく使用されます。

関数の基本構文

zero_crossing(Image, ZeroCrossings)

• Image
  入力画像データ。主に輝度値が使用されます。
• ZeroCrossings
  ゼロ交差を検出した結果を格納する出力データ。

この関数は、入力された画像の輝度値に基づいてゼロ交差を検出し、エッジの位置をZeroCrossingsに出力します。

使用方法

以下は、zero_crossingを使用して画像からゼロ交差を検出し、エッジを抽出する基本的な例です。

* 画像の読み込み
read_image(Image, 'sample_image.png')

* ゼロ交差の検出
zero_crossing(Image, ZeroCrossings)

* 結果の表示
dev_display(ZeroCrossings)

この例では、入力画像Imageからゼロ交差を検出し、エッジの位置をZeroCrossingsとして出力しています。検出されたエッジを画像上に表示することで、画像内の輝度変化を視覚化できます。

応用例

zero_crossingは、次のようなシナリオで使用されます。

• エッジ検出
  画像のエッジを検出するために、ゼロ交差に基づいたエッジ抽出を行います。特に、ラプラシアンフィルタやその他のエッジ検出フィルタと組み合わせて使用することで、より正確なエッジを検出できます。

• 輪郭抽出
  画像内のオブジェクトの輪郭を抽出し、形状解析や物体認識に役立てます。ゼロ交差は、急激な輝度変化を捉えるため、輪郭を検出するのに適しています。

• 信号解析
  画像だけでなく、1次元信号においてもゼロ交差を検出し、信号の変化点や特定のパターンを解析するのに使用できます。

具体例

以下は、ラプラシアンフィルタを適用してからゼロ交差を検出し、エッジを抽出する具体的な例です。

* 画像の読み込み
read_image(Image, 'sample_image.png')

* ラプラシアンフィルタを適用
laplace(Image, LaplacianImage, 'signed')

* ゼロ交差を検出
zero_crossing(LaplacianImage, ZeroCrossings)

* エッジを表示
dev_display(ZeroCrossings)

この例では、ラプラシアンフィルタを画像に適用し、得られたラプラシアン画像からゼロ交差を検出しています。ラプラシアンフィルタは2次微分に基づくフィルタで、画像のエッジを強調するため、ゼロ交差と組み合わせることで、エッジ検出に効果的です。

まとめ

HALCONのzero_crossing関数は、画像内のゼロ交差を検出し、エッジや輪郭を抽出するための強力なツールです。ゼロ交差は輝度の急激な変化を捉えるため、エッジベースの画像処理において重要な役割を果たします。この関数を活用することで、画像内の重要な特徴を効果的に抽出し、さまざまな画像解析タスクに応用することが可能です