画像前処理

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機能

入力画像に対して画像強調、ノイズ低減、モルフォロジー変換、グレースケール反転、エッジ抽出などの前処理を実行できます。複数の前処理方法を柔軟に組み合わせることで、画像品質を効果的に向上させ、後続の特徴抽出や対象物検出などのビジョンタスクの基礎を整えることができます。

使用シーン

画像品質を向上させ、画像特徴を強調する必要があるシーンに適しています。通常は画像解析の前処理フローとして使用され、特徴抽出や対象物検出などの後続ステップと組み合わせて使用されます。

入力説明

入力は処理する元画像です。

また、対象物の位置姿勢変換に応じて ROIの位置姿勢を同期調整する必要がある場合は、位置合わせパラメータグループ を入力できます。

パラメータ説明

パラメータ 説明

ROI設定

ROI は、画像前処理を行う領域を制限します。ROI を設定しない場合、このステップは画像全体を処理します。

ROIの設定および調整方法については、ROI 設定 をご参照ください。

前処理方法

エディタを開く をクリックし、実行したい前処理方法(最大10個)を選択・追加します。異なるタスク要件に応じて柔軟に組み合わせることができます。

現在対応している前処理方法は以下のとおりです。

適切な前処理方法の選択方法については、前処理方法選択ガイド をご参照ください。

出力説明

出力は、前処理操作後の画像です。

前処理方法選択ガイド

複数の前処理方法には機能的な重複があるため、実際の画像問題に応じて選択する必要があります。まず主要な問題を明確にし、それに対応する方法を選択することで、調整効率を向上できます。

  • 許容可能な結果を得るために多数の前処理方法を重ねて適用する必要がある場合、問題の根本原因は前処理方法の選択ミスではなく、画像品質自体が不十分である可能性が高いです。この場合は、前処理を増やすよりも、まず画像取得条件を最適化することを推奨します。

  • 同時に有効化する前処理方法は、通常 2~4 個程度に抑えることを推奨します。方法数が多すぎると調整難易度が上がり、新たな問題を引き起こす可能性があります。

画像の問題 推奨方法 説明

画像が白っぽい(またはコントラストが低い)、目標領域と背景領域の区別が難しい

全体的なコントラスト不足のみの場合は、ヒストグラム均等化 または 線形変換 も試してください。

照明ムラがある場合は、通常 CLAHE を優先します。

画像内に強いハイライトや反射が存在する場合、初期段階で強調強度を過度に高く設定すると、ノイズや反射も同時に強調されるため注意してください。

画像全体が暗すぎる、または明るすぎるが、目標形状は識別可能

コントラストも同時に調整したい場合は、線形変換 と組み合わせて使用できます。

ガンマ補正は主に輝度分布改善に使用され、ノイズ抑制には適していません。

主な問題がノイズの場合、通常は先にノイズ低減を行い、その後輝度を調整することを推奨します。

画像内に孤立した明点または暗点(白黒ノイズ)が少量散在している

孤立ノイズ抑制に優れています。

ガウシアンフィルターや平均化フィルターでもノイズが残る場合、メディアンフィルターへ切り替えることを推奨します。

ノイズが目立ち、後続でエッジ抽出を行う必要がある

ノイズ抑制とエッジ保持のバランスを取りやすい方法です。

後続で Canny エッジ検出を使用する場合、軽度のガウシアンフィルター処理を先に行うことで安定性向上が期待できます。

画像全体を平滑化したいが、エッジ細部は重視しない

実装は簡単ですが、エッジ平滑化効果が比較的大きいです。

高精度な測定や位置決め用途では、通常ガウシアンフィルターやメディアンフィルターとの比較を推奨します。

二値画像の目標エッジに小さなバリや表面ノイズが存在する

小さな突起や局所ノイズ除去に適しています。

対象自体が細い場合は、カーネルサイズを大きくしすぎないよう注意してください。

二値画像の対象内部に小孔や小さな欠けが存在する

小孔埋めや局所的なエッジ切断接続に適しています。

孔自体が有効特徴の場合は慎重に使用してください。

目標領域が細く、局所接続が弱いため、より連続性を持たせたい

目標領域を拡大します。

後続で寸法測定を行う場合、エッジ膨張による測定誤差に注意してください。

目標エッジが太い、または余分な外周領域があるため、適度に収縮したい

目標領域を縮小します。

対象が細い場合や対象間隔が狭い場合、過度な収縮により対象が分断される可能性があります。

現在画像の明暗関係が後続処理要件と逆になっている

暗い対象を明るい対象へ変換したり、前景と背景のグレースケール関係を調整したりする場合に適しています。

後続ステップが明るい対象を前景とする前提の場合、しきい値調整を繰り返すより直接的です。

大まかな位置決めや結果プレビュー用に、素早く目標エッジを取得したい

エッジ抽出 の Sobelエッジ検出

Sobel は高速ですが、ノイズに敏感です。

画像安定性が低い場合は、軽度のノイズ低減を推奨します。

後続で高精度位置決めや測定を行うため、できるだけクリーンで正確なエッジが必要

エッジ抽出 の Cannyエッジ検出

Canny は Sobel より一般的に安定していますが、パラメータ調整コストが高く、処理速度も比較的遅いです。

エッジ結果が不連続な場合は、先にノイズ低減を行い、その後弱エッジしきい値を段階調整してください。

エッジをできるだけ連続かつ滑らかにし、断裂やギザギザ感を減らしたい

エッジ抽出 の エッジ描画検出

エッジ連続性要求が高いシーンに適しています。

処理速度を優先する場合は、通常 Sobel または Canny の比較を推奨します。

付録:前処理方法

画像強調

この方法は、画像のコントラストや明るさを向上させ、細部を強調するために使用します。

コントラスト強調

パラメータ 説明

強調方法

CLAHE または シャープ化 を選択できます。

  • CLAHE: コントラスト制限付き適応ヒストグラム均等化(CLAHE)を使用して画像コントラストを強調します。局所領域におけるコントラスト不足問題に適しており、従来のヒストグラム均等化による過度強調を防止できます。

    • 切り取りしきい値:局所ヒストグラムのグレースケール最頻値を制限し、コントラストの過度な増幅を防止します。値が大きいほど強調効果が強くなります。

  • シャープ化: 画像のエッジおよび細部を強調し、画像をより鮮明にします。

    • X方向のフィルタリングウィンドウサイズ: X軸方向でフィルタ処理を行う際のウィンドウサイズを指定します。ウィンドウが大きいほど、シャープ化効果は穏やかになります。

    • Y方向のフィルタリングウィンドウサイズ: Y軸方向でフィルタ処理を行う際のウィンドウサイズを指定します。ウィンドウが大きいほど、シャープ化効果は穏やかになります。

    • シャープ化強度: シャープ化効果の強さを制御します。値が大きいほど、エッジや細部は鮮明になりますが、ノイズも増加する可能性があります。

ヒストグラム均等化

画像のコントラストを強調するために使用します。この方法を使用する場合、パラメータ設定は不要です。

ガンマ補正

ガンマ値に基づいて画像の明るさを調整します。ガンマ値 は、ガンマ補正の強度を制御します。ガンマ値が 1 より大きい場合、画像全体が明るくなり、特に暗部の明るさが大きく向上します。ガンマ値が 1 より小さい場合、画像全体が暗くなり、特に暗部の暗さがより強調されます。

線形変換

画像内の各ピクセル値に対して線形ストレッチを行い、コントラストと明るさを調整することで、画像の視覚効果を効果的に改善します。

パラメータ 説明

スケール係数

画像コントラストを調整します。値が1より大きい場合はコントラストが強調され、1より小さい場合はコントラストが弱まります。

ピクセルオフセット

画像の明るさを調整します。値が0より大きい場合は画像が明るくなり、0より小さい場合は画像が暗くなります。

画像ノイズ除去

この方法は、画像内のランダムノイズを除去し、有効情報を保持するために使用します。

ガウシアンフィルター

画像中の一部のノイズを効果的に除去し、画像を平滑化する一方で、可能な限りエッジやディテールを保持します。そのため、画像平滑化、ノイズ除去、エッジ検出前の前処理に一般的に使用されます。

パラメータ 説明

X方向のフィルタリングウィンドウサイズ

X軸方向のフィルタリングウィンドウサイズを指定します。

Y方向のフィルタリングウィンドウサイズ

Y軸方向のフィルタリングウィンドウサイズを指定します。

X方向の標準偏差

ガウシアンフィルターのX方向標準偏差です。

Y方向の標準偏差

ガウシアンフィルターのY方向標準偏差です。

メディアンフィルター

画像内の各ピクセルをその隣接のピクセルの中央値に置き換えることでフィルタリングを行います。画像中のノイズ、特にごま塩ノイズ(通常、ランダムな黒と白の点として現れる)を効果的に減少させることができます。この方法を使用する場合は、カーネルサイズ パラメータを設定する必要があります。

平均化フィルター

画像内の各ピクセルをその隣接のピクセルの平均値に置き換えることでフィルタリングを行い、画像を平滑化し、ランダムなノイズを減少させることができます。この方法を使用する場合は、カーネルサイズ パラメータを設定する必要があります。

画像のモフォロジー処理

この方法は、画像構造を調整し、ノイズ除去や穴埋めを行うために使用します。

収縮処理

画像中の小さな物体やノイズを除去し、画像をより鮮明にします。

パラメータ 説明

カーネルサイズ

処理の作用範囲を決定します。カーネルが大きいほど、影響を受けるピクセル数が増加します。

カーネル形状

カーネル内の有効ピクセル分布パターンを指定します。以下を含みます。

  • 長方形: 一般的な長方形領域処理に適しています。

  • 十字形: 線形構造処理に適しています。

  • 楕円形: エッジ平滑化や精密変換に適しています。

膨張処理

画像内の小さな穴を埋め、画像をより完全なものにします。

パラメータ 説明

カーネルサイズ

処理の作用範囲を決定します。カーネルが大きいほど、影響を受けるピクセル数が増加します。

カーネル形状

カーネル内の有効ピクセル分布パターンを指定します。以下を含みます。

  • 長方形: 一般的な長方形領域処理に適しています。

  • 十字形: 線形構造処理に適しています。

  • 楕円形: エッジ平滑化や精密変換に適しています。

オープニング処理

オープニング処理は、膨張処理と収縮処理を組み合わせたもので、最初に収縮処理を行い、その後膨張処理を行います。画像の小さなノイズ点を除去しながら、物体のエッジと主要な特徴を保持します。

パラメータ 説明

カーネルサイズ

処理の作用範囲を決定します。カーネルが大きいほど、影響を受けるピクセル数が増加します。

カーネル形状

カーネル内の有効ピクセル分布パターンを指定します。以下を含みます。

  • 長方形: 一般的な長方形領域処理に適しています。

  • 十字形: 線形構造処理に適しています。

  • 楕円形: エッジ平滑化や精密変換に適しています。

クロージング処理

クロージング処理は、膨張処理と収縮処理を組み合わせたもので、最初に膨張処理を行い、その後収縮処理を行います。小さな穴を埋め、エッジを滑らかにします。これにより、ノイズによってエッジが滑らかでない問題を効果的に改善できます。

パラメータ 説明

カーネルサイズ

処理の作用範囲を決定します。カーネルが大きいほど、影響を受けるピクセル数が増加します。

カーネル形状

カーネル内の有効ピクセル分布パターンを指定します。以下を含みます。

  • 長方形: 一般的な長方形領域処理に適しています。

  • 十字形: 線形構造処理に適しています。

  • 楕円形: エッジ平滑化や精密変換に適しています。

その他

この方法は、画像内の目標領域を強調し、後続の分割や認識処理を補助するために使用します。

グレースケール反転

画像内の各ピクセルのグレースケール値を反転します。明るい領域は暗くなり、暗い領域は明るくなることで、特定特徴を強調できます。

エッジ抽出

エッジ検出方法によって画像エッジを抽出します。選択した エッジ検出方法 に応じて、関連パラメータを設定してください。

エッジ検出方法 パラメータ設定

Sobelエッジ検出

ピクセル値の勾配変化によって急激な変化領域(エッジ)を検出します。高速かつ大まかなエッジ検出に適していますが、ノイズには比較的敏感です。

この方法を選択した場合、追加パラメータ設定は不要です。

Cannyエッジ検出

ピクセル値勾配計算前に画像ノイズ低減を行うため、精密かつ詳細なエッジ検出に適していますが、処理速度は比較的遅くなります。

この方法を選択した場合、強エッジしきい値 および 弱エッジしきい値 を設定してください。

  • 強エッジしきい値:検出エッジの信頼度および連続性を決定します。値が高いほど、エッジポイントとみなされるピクセル数は少なくなります。

  • 弱エッジしきい値:エッジ検出感度の下限を設定します。この値を下げることで、より多くの曖昧または弱いエッジを検出できます。

エッジ描画検出

連続性が高く滑らかなエッジを取得するために使用します。

この方法を選択した場合、追加パラメータ設定は不要です。

トラブルシューティング

各ステップで共通のエラーコードについては、エラーコード一覧 をご参照ください。

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