gauss_imagegauss_imageGaussImagegauss_imageGaussImageGaussImage (Operator)

Name

gauss_imagegauss_imageGaussImagegauss_imageGaussImageGaussImage — Glättung mit diskreten Gaußfunktionen.

Warnung

gauss_imagegauss_imageGaussImagegauss_imageGaussImageGaussImage ist veraltet und wird nur aus Gründen der Rückwärtskompatibilität zur Verfügung gestellt. Neue Applikationen zum Glätten von Bildern sollten stattdessen den Operator gauss_filtergauss_filterGaussFiltergauss_filterGaussFilterGaussFilter verwenden.

Signatur

Beschreibung

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

    3    (0.65)
    5    (0.87)
    7    (1.43)
    9    (1.88)
    11   (2.31)

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

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

Achtung

Damit gauss_imagegauss_imageGaussImagegauss_imageGaussImageGaussImage 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_image(Input,Gauss,7)
regiongrowing(Gauss,Segments,7,7,5,100)

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

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

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

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

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

Komplexität

Pro Bildpunkt: O(Size * 2).

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert gauss_imagegauss_imageGaussImagegauss_imageGaussImageGaussImage 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.

Modul

Foundation