guided_filterguided_filterGuidedFilterGuidedFilter (Operator)

Name

guided_filterguided_filterGuidedFilterGuidedFilter — Geführte Filterung eines Bildes.

Signatur

Beschreibung

guided_filterguided_filterGuidedFilterGuidedFilterGuidedFilter filtert das Eingabebild ImageImageImageImageimage mit Hilfe des Führungsbildes ImageGuideImageGuideImageGuideImageGuideimageGuide und liefert das Ergebnis in ImageGuidedImageGuidedImageGuidedImageGuidedimageGuided zurück. ImageImageImageImageimage und ImageGuideImageGuideImageGuideImageGuideimageGuide müssen die selbe Größe haben und vom selben Typ sein.

Der RadiusRadiusRadiusRadiusradius bestimmt die Größe der Filtermaske. Größere Werte erhöhen den Einflussbereich des Filters und führen dazu, dass weniger Details erhalten bleiben. Der Wert von RadiusRadiusRadiusRadiusradius hat keinen Einfluss auf die Laufzeit des Operators.

AmplitudeAmplitudeAmplitudeAmplitudeamplitude wird verwendet, um zu entscheiden, was eine Kante und was eine homogene Fläche ist. Größere Werte von AmplitudeAmplitudeAmplitudeAmplitudeamplitude führen dazu, dass stärkere Kanten geglättet werden. Als Daumenregel sollte AmplitudeAmplitudeAmplitudeAmplitudeamplitude kleiner sein als der Kontrast der Kanten, die erhalten werden sollen. Es ist zu beachten, dass der Kontrast in uint2- oder real-Bildern deutlich vom Defaultwert von AmplitudeAmplitudeAmplitudeAmplitudeamplitude abweichen kann und der Parameter daher gesondert eingestellt werden muss.

Einfluss des Führungsbildes

Sind ImageImageImageImageimage und ImageGuideImageGuideImageGuideImageGuideimageGuide identisch, verhält sich guided_filterguided_filterGuidedFilterGuidedFilterGuidedFilter wie ein kantenerhaltender Glättungsfilter mit einer Filtermaske mit dem Radius RadiusRadiusRadiusRadiusradius. Pixel an Kanten mit einem Kontrast, der deutlich über AmplitudeAmplitudeAmplitudeAmplitudeamplitude liegt, werden erhalten, während Pixel in homogenen Bereichen geglättet werden. Daher ist guided_filterguided_filterGuidedFilterGuidedFilterGuidedFilter eine schnelle Alternative zu anisotropic_diffusionanisotropic_diffusionAnisotropicDiffusionAnisotropicDiffusionAnisotropicDiffusion oder bilateral_filterbilateral_filterBilateralFilterBilateralFilterBilateralFilter.

Sind ImageImageImageImageimage und ImageGuideImageGuideImageGuideImageGuideimageGuide verschieden, wird ImageImageImageImageimage mit einer Filtermaske mit Radius RadiusRadiusRadiusRadiusradius geglättet, außer in Bereichen, wo ImageGuideImageGuideImageGuideImageGuideimageGuide Kanten mit deutlich höherem Kontrast als AmplitudeAmplitudeAmplitudeAmplitudeamplitude aufweist.

Ist ImageGuideImageGuideImageGuideImageGuideimageGuide konstant, verhält sich guided_filterguided_filterGuidedFilterGuidedFilterGuidedFilter äquivalent zu 2 aufeinanderfolgenden Aufrufen von mean_imagemean_imageMeanImageMeanImageMeanImage mit Maskengröße 2*RadiusRadiusRadiusRadiusradius+1.

Einfluss der Glättungsparameter

Die folgenden Beispiele zeigen den Einfluss von AmplitudeAmplitudeAmplitudeAmplitudeamplitude auf einem künstlichen Bild. In diesem Bild liegt das Rauschlevel bei 10 Grauwerten, die linke Kante hat einen Kontrast von 50 Grauwerten, die rechte Kante hat einen Kontrast von 100 Grauwerten. Die gelbe Linie zeigt das Grauwertprofile eines horizontalen Querschnitts.

Rolling-Guided-Filter

guided_filterguided_filterGuidedFilterGuidedFilterGuidedFilter kann iterativ aufgerufen werden. In dem Fall wird das Ergebnis einer Iteration als Führungsbild der nächsten Iteration verwendet. Das kann nützlich sein, z.B. um kleine Strukturen aus dem Originalbild zu entfernen, auch wenn sie einen hohen Kontrast haben.

Im folgenden Beispiel wird der Rolling-Guided-Filter verwendet, um die Textur vom Originalbild zu trennen.

  * Verwenden des Rolling-Guided-Filter
  * (verwende ein konstantes Führungsbild für die erste Iteration).
  gen_image_proto (Image, ImageStructure, 0)
  for I := 1 to 4 by 1
    guided_filter (Image, ImageStructure, ImageStructure, 1.5, 60)
  endfor
  * Extrahiere die Textur durch Abziehen der großen Strukturen vom Original.
  sub_image (Image, ImageStructure, ImageTexture, 1, 128)

Da sich guided_filterguided_filterGuidedFilterGuidedFilterGuidedFilter mit konstantem ImageGuideImageGuideImageGuideImageGuideimageGuide ähnlich zu mean_imagemean_imageMeanImageMeanImageMeanImage verhält, kann die erste Iteration durch einen Aufruf von mean_imagemean_imageMeanImageMeanImageMeanImage (oder einem ähnlichen Glättungsfilter) ersetzt werden, was schneller ist.

Mathematischer Hintergrund

Die Berechnung der gefilterten Grauwerte an der Position beruht auf folgender Formel:

Das Konzept der Glättungsfilter ist in der Einleitung zum Kapitel Filter / Glättung beschrieben.

Ausführungsinformationen

• 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

Beispiel (HDevelop)

read_image (Image, 'mreut')
* Edge-preserving smoothing
guided_filter (Image, Image, ImageGuided, 5, 20)
* Rolling filter (5 iterations)
gen_image_proto (Image, ImageGuide, 0)
for I := 1 to 5 by 1
  guided_filter (Image, ImageGuide, ImageGuide, 5, 20)
endfor

Vorgänger

read_imageread_imageReadImageReadImageReadImage

Nachfolger

thresholdthresholdThresholdThresholdThreshold, dyn_thresholddyn_thresholdDynThresholdDynThresholdDynThreshold, regiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowingRegiongrowing

Alternativen

bilateral_filterbilateral_filterBilateralFilterBilateralFilterBilateralFilter, anisotropic_diffusionanisotropic_diffusionAnisotropicDiffusionAnisotropicDiffusionAnisotropicDiffusion, median_imagemedian_imageMedianImageMedianImageMedianImage

Literatur

Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang: „Guided Image Filtering“; IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence; PAMI-35, no. 6; S. 1397-1409; 2013.

Modul

Foundation