画像前処理
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。
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。 |
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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。
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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。
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| 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 |
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。 |
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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 |
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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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大まかな位置決めや結果プレビュー用に、素早く目標象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。
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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。 |
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。
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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。
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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。
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。
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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。 |