sobel_dirsobel_dirSobelDirsobel_dirSobelDirSobelDir (Operator)

Name

sobel_dirsobel_dirSobelDirsobel_dirSobelDirSobelDir — Kantendetektion (Amplitude und Richtung) mit dem Sobel-Operator.

Signatur

sobel_dir(Image : EdgeAmplitude, EdgeDirection : FilterType, Size : )

sobel_dirsobel_dirSobelDirsobel_dirSobelDirSobelDir berechnet eine Art von erster Ableitung der Grauwertdaten und wird als Kantenfilter eingesetzt. Dem Filter liegen folgende zwei Filtermasken zugrunde:

  A =
           1       2       1
           0       0       0
          -1      -2      -1

  B =
           1       0       -1
           2       0       -2
           1       0       -1

Diese Masken werden je nach Filtertyp unterschiedlich verwendet. (a und b stehen im folgenden für die Ergebnisse der Faltung mit A und B in einem Bildpunkt):

Für eine 3x3 Sobel-Filterung (SizeSizeSizeSizeSizesize = 3) werden die Filter A und B direkt angewandt. Für größere Sobel-Filter wird das Eingabebild dagegen zunächst mit dem Gaußfilter (siehe gauss_imagegauss_imageGaussImagegauss_imageGaussImageGaussImage) oder einem Binomialfilter (siehe binomial_filterbinomial_filterBinomialFilterbinomial_filterBinomialFilterBinomialFilter) der Größe SizeSizeSizeSizeSizesize-2 geglättet. Der Gaußfilter wird durch die oben angegebenen Werte von FilterTypeFilterTypeFilterTypeFilterTypeFilterTypefilterType ausgewählt. Hierbei ist SizeSizeSizeSizeSizesize = 5, 7, 9, 11 oder 13 zu wählen. Der Binomialfilter wird ausgewählt, indem '_binomial'"_binomial""_binomial""_binomial""_binomial""_binomial" an die oben angegebenen Werte von FilterTypeFilterTypeFilterTypeFilterTypeFilterTypefilterType angehängt wird. Hier kann SizeSizeSizeSizeSizesize zwischen 5 und 39 gewählt werden. Zusätzlich ist es möglich, unterschiedliche Glättungen in Spalten- und Zeilenrichtung durch Angabe von zwei Werten in SizeSizeSizeSizeSizesize zu erreichen. Dabei entspricht der erste Wert der Maskenbreite (Glättung in Spaltenrichtung) und der zweite Wert der Maskenhöhe (Glättung in Zeilenrichtung) des Binomialfilters. Der Binomialfilter kann nur für Bilder vom Typ byte, uint2 und real verwendet werden. Da die Glättung die Kantenamplituden reduziert, wird in diesem Fall die Kantenamplitude noch mit 2 multipliziert, um einen Informationsverlust zu vermeiden. Somit ist

     sobel_dir(I,Amp,Dir,FilterType,S)

für Size > 3 konzeptuell äquivalent zu

     scale_image(I,F,2,0)
     gauss_image(F,G,S-2)
     sobel_dir(G,Amp,Dir,FilterType,3)

bzw. zu

     scale_image(I,F,2,0)
     binomial_filter(F,G,S[0]-2,S[1]-2)
     sobel_dir(G,Amp,Dir,FilterType,3).

Im Parameter EdgeDirectionEdgeDirectionEdgeDirectionEdgeDirectionEdgeDirectionedgeDirection wird die Kantenrichtungen zurückgeliefert. Diese werden in 2-Grad-Schritten kodiert, d.h. eine Kantenrichtung von x Grad (im mathematisch positiven Sinn und bezogen auf die Horizontale) wird zu x / 2 im entsprechenden Ergebnisbild. Außerdem wird auch die Richtung der Helligkeitsänderung berücksichtigt. Bezeichnet den Bildgradienten, ergeben sich folgende Kantenrichtungen r (zurückgeliefert als r/2) zwischen 0 und 359 Grad:

In Bildpunkten mit Kantenamplitude 0 wird als Kantenrichtung der Wert 255 (undefinierte Richtung) zurückgeliefert.

sobel_dirsobel_dirSobelDirsobel_dirSobelDirSobelDir kann auf OpenCL Geräten ausgeführt werden. Dabei ist zu beachten, dass bei Gauss-Filterung mit SizeSizeSizeSizeSizesize > 3 das Ergebnis von dem der CPU-Implementierung abweichen kann.

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

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

ImageImageImageImageImageimage (input_object) (multichannel-)image(-array) → object (byte / int2 / uint2 / real)

Eingabebild.

EdgeAmplitudeEdgeAmplitudeEdgeAmplitudeEdgeAmplitudeEdgeAmplitudeedgeAmplitude (output_object) (multichannel-)image(-array) → object (byte / int2 / uint2 / real)

Kantenamplitude.

EdgeDirectionEdgeDirectionEdgeDirectionEdgeDirectionEdgeDirectionedgeDirection (output_object) (multichannel-)image(-array) → object (direction)

Kantenrichtung.

FilterTypeFilterTypeFilterTypeFilterTypeFilterTypefilterType (input_control) string → (string)

Filtertyp.

Defaultwert: 'sum_abs' "sum_abs" "sum_abs" "sum_abs" "sum_abs" "sum_abs"

Werteliste: 'sum_abs'"sum_abs""sum_abs""sum_abs""sum_abs""sum_abs", 'sum_abs_binomial'"sum_abs_binomial""sum_abs_binomial""sum_abs_binomial""sum_abs_binomial""sum_abs_binomial", 'sum_sqrt'"sum_sqrt""sum_sqrt""sum_sqrt""sum_sqrt""sum_sqrt", 'sum_sqrt_binomial'"sum_sqrt_binomial""sum_sqrt_binomial""sum_sqrt_binomial""sum_sqrt_binomial""sum_sqrt_binomial"

Werteliste (für Compute Devices): 'sum_abs'"sum_abs""sum_abs""sum_abs""sum_abs""sum_abs", 'sum_sqrt'"sum_sqrt""sum_sqrt""sum_sqrt""sum_sqrt""sum_sqrt", 'sum_abs_binomial'"sum_abs_binomial""sum_abs_binomial""sum_abs_binomial""sum_abs_binomial""sum_abs_binomial", 'sum_sqrt_binomial'"sum_sqrt_binomial""sum_sqrt_binomial""sum_sqrt_binomial""sum_sqrt_binomial""sum_sqrt_binomial"

SizeSizeSizeSizeSizesize (input_control) integer(-array) → (integer)

Filtergröße.

Defaultwert: 3

Werteliste: 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39

Beispiel (HDevelop)

read_image(Image,'fabrik')
sobel_dir(Image,Amp,Dir,'sum_abs',3)
threshold(Amp,Edg,128,255)

Beispiel (C)

read_image(&Image,"fabrik");
sobel_dir(Image,&Amp,&Dir,"sum_abs",3);
threshold(Amp,&Edg,128.0,255.0);

Beispiel (HDevelop)

read_image(Image,'fabrik')
sobel_dir(Image,Amp,Dir,'sum_abs',3)
threshold(Amp,Edg,128,255)

Beispiel (HDevelop)

read_image(Image,'fabrik')
sobel_dir(Image,Amp,Dir,'sum_abs',3)
threshold(Amp,Edg,128,255)

Beispiel (HDevelop)

read_image(Image,'fabrik')
sobel_dir(Image,Amp,Dir,'sum_abs',3)
threshold(Amp,Edg,128,255)

Beispiel (HDevelop)

read_image(Image,'fabrik')
sobel_dir(Image,Amp,Dir,'sum_abs',3)
threshold(Amp,Edg,128,255)

Ergebnis

sobel_dirsobel_dirSobelDirsobel_dirSobelDirSobelDir liefert den Wert 2 (H_MSG_TRUE), falls die Parameter korrekt sind. 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

binomial_filterbinomial_filterBinomialFilterbinomial_filterBinomialFilterBinomialFilter, gauss_filtergauss_filterGaussFiltergauss_filterGaussFilterGaussFilter, mean_imagemean_imageMeanImagemean_imageMeanImageMeanImage, anisotropic_diffusionanisotropic_diffusionAnisotropicDiffusionanisotropic_diffusionAnisotropicDiffusionAnisotropicDiffusion, sigma_imagesigma_imageSigmaImagesigma_imageSigmaImageSigmaImage

Nachfolger

nonmax_suppression_dirnonmax_suppression_dirNonmaxSuppressionDirnonmax_suppression_dirNonmaxSuppressionDirNonmaxSuppressionDir, hysteresis_thresholdhysteresis_thresholdHysteresisThresholdhysteresis_thresholdHysteresisThresholdHysteresisThreshold, thresholdthresholdThresholdthresholdThresholdThreshold

Alternativen

edges_imageedges_imageEdgesImageedges_imageEdgesImageEdgesImage, frei_dirfrei_dirFreiDirfrei_dirFreiDirFreiDir, kirsch_dirkirsch_dirKirschDirkirsch_dirKirschDirKirschDir, prewitt_dirprewitt_dirPrewittDirprewitt_dirPrewittDirPrewittDir, robinson_dirrobinson_dirRobinsonDirrobinson_dirRobinsonDirRobinsonDir

Siehe auch

robertsrobertsRobertsrobertsRobertsRoberts, laplacelaplaceLaplacelaplaceLaplaceLaplace, highpass_imagehighpass_imageHighpassImagehighpass_imageHighpassImageHighpassImage, bandpass_imagebandpass_imageBandpassImagebandpass_imageBandpassImageBandpassImage

Modul

Foundation

Operatoren