gauss_filtergauss_filterGaussFiltergauss_filterGaussFilterGaussFilter (Operator)

Name

gauss_filtergauss_filterGaussFiltergauss_filterGaussFilterGaussFilter — Glättung mit diskreten Gaußfunktionen.

Signatur

Beschreibung

gauss_filtergauss_filterGaussFiltergauss_filterGaussFilterGaussFilter glättet Bilder mittels der diskreten Gaußfunktion, welche eine Ahnnärung der kontinuierlichen Gauß-Funktion ist, die durch die folgende Formel definiert wird,

Die glättende Wirkung erhöht sich dabei mit zunehmender Filtergröße. Es werden folgende Filtergrößen (SizeSizeSizeSizeSizesize) unterstützt (in Klammer steht der sigma-Wert der Gaußfunktion):

    3    (0.600)
    5    (1.075)
    7    (1.550)
    9    (2.025)
    11   (2.550)

Als Alternative zu gauss_filtergauss_filterGaussFiltergauss_filterGaussFilterGaussFilter bietet sich binomial_filterbinomial_filterBinomialFilterbinomial_filterBinomialFilterBinomialFilter an. binomial_filterbinomial_filterBinomialFilterbinomial_filterBinomialFilterBinomialFilter ist deutlich effizienter als gauss_filtergauss_filterGaussFiltergauss_filterGaussFilterGaussFilter. Es ist zu beachten, dass die Maskengröße in binomial_filterbinomial_filterBinomialFilterbinomial_filterBinomialFilterBinomialFilter nicht dieselbe Glättung wie bei gauss_filtergauss_filterGaussFiltergauss_filterGaussFilterGaussFilter bewirkt. Korrespondierende Maskengrößen lassen sich über die jeweiligen sigma-Werte der Gaußfunktion bestimmen.

gauss_filtergauss_filterGaussFiltergauss_filterGaussFilterGaussFilter kann auf OpenCL Geräten ausgeführt werden. Allerdings kann das Ergebnis von dem der skalaren Implementierung geringfügig abweichen.

Achtung

Damit gauss_filtergauss_filterGaussFiltergauss_filterGaussFilterGaussFilter auf einem OpenCL-Gerät ausgeführt werden kann, muss ImageImageImageImageImageimage eine Breite und Höhe von mindestens 64 Pixeln aufweisen.

Parallelisierung

• Unterstützt OpenCL Compute Devices.
• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Automatisch parallelisiert auf Tupelebene.
• Automatisch parallelisiert auf Kanalebene.
• Automatisch parallelisiert auf Domainebene.

Parameter

gauss_filter(Input,Gauss,7)
regiongrowing(Gauss,Segments,7,7,5,100)

gauss_filter(Input,&Gauss,7,);
regiongrowing(Gauss,&Segments,7,7,5,100,);

gauss_filter(Input,Gauss,7)
regiongrowing(Gauss,Segments,7,7,5,100)

gauss_filter(Input,Gauss,7)
regiongrowing(Gauss,Segments,7,7,5,100)

gauss_filter(Input,Gauss,7)
regiongrowing(Gauss,Segments,7,7,5,100)

gauss_filter(Input,Gauss,7)
regiongrowing(Gauss,Segments,7,7,5,100)

Komplexität

Pro Bildpunkt: O(Size * 2).

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert gauss_filtergauss_filterGaussFiltergauss_filterGaussFilterGaussFilter den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Das Verhalten bei leerer Eingabe (keine Eingabebilder vorhanden) lässt sich mittels set_system('no_object_result',<Result>)set_system("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)set_system("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>) festlegen. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

read_imageread_imageReadImageread_imageReadImageReadImage, grab_imagegrab_imageGrabImagegrab_imageGrabImageGrabImage

Nachfolger

regiongrowingregiongrowingRegiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowing, thresholdthresholdThresholdthresholdThresholdThreshold, sub_imagesub_imageSubImagesub_imageSubImageSubImage, dyn_thresholddyn_thresholdDynThresholddyn_thresholdDynThresholdDynThreshold, auto_thresholdauto_thresholdAutoThresholdauto_thresholdAutoThresholdAutoThreshold

Alternativen

binomial_filterbinomial_filterBinomialFilterbinomial_filterBinomialFilterBinomialFilter, smooth_imagesmooth_imageSmoothImagesmooth_imageSmoothImageSmoothImage, derivate_gaussderivate_gaussDerivateGaussderivate_gaussDerivateGaussDerivateGauss, isotropic_diffusionisotropic_diffusionIsotropicDiffusionisotropic_diffusionIsotropicDiffusionIsotropicDiffusion

Siehe auch

mean_imagemean_imageMeanImagemean_imageMeanImageMeanImage, anisotropic_diffusionanisotropic_diffusionAnisotropicDiffusionanisotropic_diffusionAnisotropicDiffusionAnisotropicDiffusion, sigma_imagesigma_imageSigmaImagesigma_imageSigmaImageSigmaImage, gen_lowpassgen_lowpassGenLowpassgen_lowpassGenLowpassGenLowpass

Modul

Foundation