製品概要 画像処理

画像処理シリーズ

 

■画像処理とは

 

画像処理を用途別に分類すると以下のようになります。
フィットではこのうち工業用画像処理を中心とした画像処理を手掛けております。

画像処理用途別分類

以上のように用途別に分類されているものの、その実際の処理手法は同一の物が多く、以下のようになります。

 

画像処理自体の処理手法を分類すると、画質改善(正確には特徴抽出)を目的とする狭義の画像処理(処理の結果を画像のまま人間に提示する)と、パターン認識などを含めた広義の処理とに分類できます。 

 

■狭義の画像処理手法(画質改善)

 


階調処理
 (濃度処理/点処理)
ガンマ補正/特定濃度範囲抽出/コントラスト改善/白黒反転
/シェージング補正/照明不均一の補正/ヒストグラム等処理

近傍処理(局所処理) 輪郭抽出/強調/ノイズ除去

直交変換 フーリエ変換/アタマール変換/ハール変換等

周波数処理 ノイズ除去/輪郭補正

幾何学的補正 像の補正/アフィン変換/位置合わせ(相関法など)

画像間演算 画像間演算/加算/積算

 

■広義の画像処理手法

 


画像改善 狭義の画像処理手法参照

領域分割 2値化/分割併合法/ラべリング

特徴抽出 階調情報(濃度分布)
線情報(長さ、方向、曲率、交叉、分岐、端点)
領域情報(面積、長径、周囲長、個数、角度、エッジ抽出)
テスクチャ(自己相関関数、フーリエ成分)
色情報(色度点、刺激値等)

高能率符号化 変換符号化、予測符号化

認識 特微量と辞書の比較

理解 画像内容の理解と表現

これらの処理をシフトのみでこなすには限界があります。
如何にハードとのバランスをとるかがシステムの完成度を高める要因となります。

 

画像処理システム製作フロー

 

■特に気を配っている3点

 

良質な取り込み画像を追求します
如何なる高価な画像処理装置(アルゴリズム)をつかいましても原画の情報量が少ない画像ではどうにもなりません。
何万ステップものプログラムを書きましても原画の情報量を増やすことは出来ません。
弊社は良質な画像を得るために照明系、光学系から設計・開発します。
お客様の仕様にフィットしたシステムを組み上げます。
画像処理装置におきまして弊社は特別なハードに拘っておりません
何故ならば汎用画像処理装置なる物は現場で使い物にならない事を知っているからです。
従いましてお客様の仕様にあったハードをお客様と共に選択、システム作りを行っています。
それは丁度注文住宅を承っているのと同じです。メーカーの考えたパッケージ住宅ではありません。
施主の考えに合った住宅作りを心がけております。
細やかなメンテナンスを行います。
システム作りの中で最も体力が必要な立ち上げ、細部の直し、メンテナンスを心がけております。
その為には実際のオペレータ様との対話を重視し、より使いやすい道具になるような物作りを心がけております。

画像処理システムフロー

 

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