【HALCON】zero_crossing_sub_pix 関数について - サブピクセル精度のゼロ交差検出

HALCONのzero_crossing_sub_pix関数は、画像内のゼロ交差（zero-crossing）をサブピクセル精度で検出するためのツールです。ゼロ交差とは、信号や画像の値が正から負、または負から正に変わる点を指し、エッジ検出において重要な役割を果たします。この関数を使うことで、通常のピクセル精度を超えた高精度なエッジや輪郭の検出が可能となり、微細な形状解析に適しています。

zero_crossing_sub_pix 関数の概要

zero_crossing_sub_pixは、サブピクセル精度でゼロ交差を検出し、エッジや輪郭の精密な位置を特定するための関数です。サブピクセル精度とは、ピクセルの境界を超えた細かい位置情報を扱う技術で、これによりエッジや輪郭の正確な位置を取得できます。この関数は、より高度なエッジ検出が必要な画像解析において非常に有効です。

関数の基本構文

zero_crossing_sub_pix(Image, ZeroCrossings)

• Image
  入力画像データ。主にエッジ検出フィルタ（例: ラプラシアン）を適用した後の画像。
• ZeroCrossings
  サブピクセル精度で検出されたゼロ交差を格納する出力データ。

この関数は、画像内の輝度変化に基づくゼロ交差をサブピクセル精度で検出し、エッジの正確な位置を出力します。

使用方法

以下は、zero_crossing_sub_pixを使用して画像からサブピクセル精度でゼロ交差を検出し、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')

* ラプラシアンフィルタを適用してエッジ強調
laplace(Image, LaplacianImage, 'signed')

* サブピクセル精度のゼロ交差を検出
zero_crossing_sub_pix(LaplacianImage, ZeroCrossings)

* 検出されたエッジを表示
dev_display(ZeroCrossings)

この例では、ラプラシアンフィルタを適用してエッジが強調された画像に対して、zero_crossing_sub_pixを使用し、サブピクセル精度でエッジの位置を検出しています。

応用例

zero_crossing_sub_pixは、次のようなシナリオで使用されます。

• 高精度エッジ検出
  ピクセルレベルの精度を超えて、エッジの位置をより正確に検出する必要がある場合に使用します。これにより、微細な輪郭や形状を捉えることが可能です。

• 輪郭や形状の精密な解析
  工業検査や形状認識において、物体の輪郭を高精度で抽出し、寸法測定や物体の特徴解析に活用します。

• 医用画像解析
  医療画像での微細な組織や構造を捉える際に、サブピクセル精度でエッジを検出し、より詳細な診断をサポートします。

具体例

以下は、ラプラシアンフィルタとサブピクセル精度のゼロ交差を組み合わせて、エッジを精密に検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でエッジを強調
laplace(Image, LaplacianImage, 'signed')

* サブピクセル精度のゼロ交差を検出
zero_crossing_sub_pix(LaplacianImage, ZeroCrossings)

* サブピクセルエッジを表示
dev_display(ZeroCrossings)

この例では、ラプラシアンフィルタを適用してエッジを強調した後、zero_crossing_sub_pixでサブピクセル精度のエッジを検出し、その結果を表示しています。これにより、通常のエッジ検出よりも高精度なエッジ抽出が可能です。

まとめ

HALCONのzero_crossing_sub_pix関数は、画像内のゼロ交差をサブピクセル精度で検出し、高精度なエッジや輪郭の位置を特定するための強力なツールです。サブピクセル精度のエッジ検出により、通常のピクセル精度を超えた微細な形状や構造を捉えることができ、工業検査、医療画像解析、精密な形状解析など、さまざまな高度な画像処理タスクで活用されます。