median_separatemedian_separateMedianSeparatemedian_separateMedianSeparateMedianSeparate (Operator)

Name

median_separatemedian_separateMedianSeparatemedian_separateMedianSeparateMedianSeparate — Separierte Medianfilterung mit Rechteckmasken.

Signatur

Beschreibung

median_separatemedian_separateMedianSeparatemedian_separateMedianSeparateMedianSeparate führt eine abgewandelte Variante der Median-Filterung durch: Es werden zunächst zwei Hilfsbilder erzeugt. Das erste entsteht aus einer Medianfilterung mit einer horizontalen, ein Pixel hohen und MaskWidthMaskWidthMaskWidthMaskWidthMaskWidthmaskWidth breiten Maske und anschließender Filterung mit einer MaskHeightMaskHeightMaskHeightMaskHeightMaskHeightmaskHeight hohen Maske. Das zweite Hilfsbild entsteht durch Filterung mit den gleichen Masken, wobei aber die Reihenfolge der Anwendung umgekehrt wird. Zuerst wird die vertikale, dann die horizontale Maske angewendet. Das Ausgabebild ergibt sich durch pixelweise Mittelung der beiden Hilfsbilder.

median_separatemedian_separateMedianSeparatemedian_separateMedianSeparateMedianSeparate ist deutlich schneller als der normale median_imagemedian_imageMedianImagemedian_imageMedianImageMedianImage, da beide Masken ein Pixel breit sind und somit eine sehr effiziente Verarbeitung möglich ist. Die Laufzeit ist praktisch unabhängig von der Größe der Maske. median_separatemedian_separateMedianSeparatemedian_separateMedianSeparateMedianSeparate lässt sich beispielweise gut nach Texturfiltern einsetzen, da dort große Masken benötigt werden.

Zur Verbesserung der Glättung kann der Filter auch mehrfach hintereinander angewandt werden.

Achtung

Beachten Sie, dass Filteroperatoren eventuell unerwartete Resultate ausgeben, wenn ein Bild mit einer reduzierten Domäne als Input übergeben wird. Weitere Informationen können im Kapitel Filter gefunden werden.

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 Kanalebene.
• Automatisch parallelisiert auf Domainebene.

Parameter

read_image(Image,'fabrik')
median_separate(Image,MedianSeparate,5,5,3)
dev_display(MedianSeparate)

read_image(&Image,"fabrik");
median_separate(Image,&MedianSeparate,5,5,3);
disp_image(MedianSeparate,WindowHandle);

read_image(Image,'fabrik')
median_separate(Image,MedianSeparate,5,5,3)
dev_display(MedianSeparate)

read_image(Image,'fabrik')
median_separate(Image,MedianSeparate,5,5,3)
dev_display(MedianSeparate)

read_image(Image,'fabrik')
median_separate(Image,MedianSeparate,5,5,3)
dev_display(MedianSeparate)

read_image(Image,'fabrik')
median_separate(Image,MedianSeparate,5,5,3)
dev_display(MedianSeparate)

Komplexität

Pro Bildpunkt: O(40).

Vorgänger

texture_lawstexture_lawsTextureLawstexture_lawsTextureLawsTextureLaws, sobel_ampsobel_ampSobelAmpsobel_ampSobelAmpSobelAmp, deviation_imagedeviation_imageDeviationImagedeviation_imageDeviationImageDeviationImage

Nachfolger

learn_ndim_normlearn_ndim_normLearnNdimNormlearn_ndim_normLearnNdimNormLearnNdimNorm, regiongrowingregiongrowingRegiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowing, auto_thresholdauto_thresholdAutoThresholdauto_thresholdAutoThresholdAutoThreshold

Alternativen

median_imagemedian_imageMedianImagemedian_imageMedianImageMedianImage

Siehe auch

rank_imagerank_imageRankImagerank_imageRankImageRankImage

Literatur

R. Haralick, L. Shapiro; „Computer and Robot Vision“; Addison-Wesley, 1992, Seite 319

Modul

Foundation