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local_min_sub_pix — Subpixelgenaue Detektion von lokalen Minima in einem Bild.
local_min_sub_pix extrahiert subpixelgenau lokale Minima aus dem Bild Image. Zur Detektion der lokalen Minima wird das Eingangsbild in jedem Punkt durch ein quadratisches Polynom in x und y approximiert und dieses auf lokale Minima hin untersucht. Um das Polynom aufzustellen, werden die partiellen Ableitungen abhängig von Filter entweder mit verschiedenen Ableitungen der Gaußfunktion oder nach dem Facet-Modell berechnet. Im ersten Fall bestimmt Sigma die Größe der verwendeten Gaußkerne, im zweiten Fall erfolgt vor der Berechnung der partiellen Ableitungen eine Glättung des Eingabebildes mit einem Gaußfilter der Größe Sigma. Der Modus 'facet' ist damit etwas schneller, liefert aber auch etwas ungenauere Resultate. Sind beide Eigenwerte der Hessematrix im untersuchten Punkt größer als Threshold, dann liegt ein lokales Minimum vor. Die Eigenwerte entsprechen der Krümmung der Grauwertoberfläche.
Eingabebilder.
Verfahren zur Berechnung der partiellen Ableitungen.
Defaultwert: 'facet'
Werteliste: 'facet', 'gauss'
Sigma der Gaußfunktion. Ist Filter auf 'facet' gesetzt, kann Sigma auf 0.0 gesetzt werden, um eine Glättung des Eingangsbildes zu vermeiden.
Wertevorschläge: 0.7, 0.8, 0.9, 1.0, 1.2, 1.5, 2.0, 3.0
Restriktion: Sigma >= 0.0
Mindestbetrag der Eigenwerte der Hessematrix.
Defaultwert: 5.0
Wertevorschläge: 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0
Restriktion: Threshold >= 0.0
Zeilenkoordinaten der gefundenen Minima.
Spaltenkoordinaten der gefundenen Minima.
Sind die Parameterwerte korrekt und tritt kein Fehler während der Berechnung auf, liefert local_min_sub_pix den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Das Verhalten bei leerer Eingabe (keine Eingabebilder vorhanden) lässt sich mittels set_system('no_object_result',<Result>) festlegen. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.
gen_cross_contour_xld, disp_cross
critical_points_sub_pix, local_max_sub_pix, saddle_points_sub_pix
local_min, lowlands, lowlands_center
Foundation
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