rank_nrank_nRankNrank_nRankNRankN (Operator)

Name

rank_nrank_nRankNrank_nRankNRankN — Rückgabe der Grauwerte mit angegebenem Rang aus mehreren Kanälen.

Signatur

Beschreibung

rank_nrank_nRankNrank_nRankNRankN gibt pixelweise das Ergebnis der Rang-Funktion über alle Kanäle des Eingabebildes ImageImageImageImageImageimage zurück.

Für jedes Pixel des Eingabebildes gilt: Die Grauwerte aller Kanäle an dieser Position werden aufsteigend sortiert. Dann wird das Pixel mit Index RankIndexRankIndexRankIndexRankIndexRankIndexrankIndex ausgewählt und im Ausgabebild an die gleiche Position geschrieben. Das Ausgabebild hat einen Kanal.

Die SpezialfälleRankIndexRankIndexRankIndexRankIndexRankIndexrankIndex = 1 und RankIndexRankIndexRankIndexRankIndexRankIndexrankIndex = '(Anzahl Eingabekanäle)'"(Anzahl Eingabekanäle)""(Anzahl Eingabekanäle)""(Anzahl Eingabekanäle)""(Anzahl Eingabekanäle)""(Anzahl Eingabekanäle)" liefern jeweils das Minimum bzw. Maximum. RankIndexRankIndexRankIndexRankIndexRankIndexrankIndex = '(Anzahl Eingabekanäle + 1) / 2'"(Anzahl Eingabekanäle + 1) / 2""(Anzahl Eingabekanäle + 1) / 2""(Anzahl Eingabekanäle + 1) / 2""(Anzahl Eingabekanäle + 1) / 2""(Anzahl Eingabekanäle + 1) / 2" liefert den Median (hierbei bezeichnet / die ganzzahlige Division). Für ein fünfkanaliges Bild liefert also 3 den Median.

Der Operator rank_nrank_nRankNrank_nRankNRankN ist nicht mit dem Operator rank_imagerank_imageRankImagerank_imageRankImageRankImage zu verwechseln der die Rang-Funktion innerhalb einer bestimmten Maske durchführt.

Parallelisierung

• 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 Domainebene.

Parameter

Beispiel (HDevelop)

compose5 (Image1, Image2, Image3, Image4, Image5, MultiChannelImage)
rank_n (MultiChannelImage, ImageMin, 1)
rank_n (MultiChannelImage, ImageMax, 5)
rank_n (MultiChannelImage, ImageMedian, 3)

Vorgänger

compose2compose2Compose2compose2Compose2Compose2, compose3compose3Compose3compose3Compose3Compose3, compose4compose4Compose4compose4Compose4Compose4, compose5compose5Compose5compose5Compose5Compose5, add_channelsadd_channelsAddChannelsadd_channelsAddChannelsAddChannels

Alternativen

mean_nmean_nMeanNmean_nMeanNMeanN

Siehe auch

count_channelscount_channelsCountChannelscount_channelsCountChannelsCountChannels, rank_imagerank_imageRankImagerank_imageRankImageRankImage

Modul

Foundation