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median_separate — Separierte Medianfilterung mit Rechteckmasken.
median_separate(Image : ImageSMedian : MaskWidth, MaskHeight, Margin : )
median_separate 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 MaskWidth breiten Maske und anschließender Filterung mit einer vertikalen, MaskHeight hohen und ein Pixel breiten 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_separate ist deutlich schneller als der normale median_image, 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_separate 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.
Das Konzept der Glättungsfilter ist in der Einleitung zum Kapitel Filter / Glättung beschrieben.
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.
Zu filterndes Bild.
Mediangefiltertes Bild.
Breite der Rangmaske.
Defaultwert: 25
Wertevorschläge: 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 27, 43, 51, 67, 91, 121, 151
Typischer Wertebereich: 1 ≤ MaskWidth ≤ 401
Minimale Schrittweite: 2
Empfohlene Schrittweite: 2
Höhe der Rangmaske.
Defaultwert: 25
Wertevorschläge: 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 27, 43, 51, 67, 91, 121, 151
Typischer Wertebereich: 1 ≤ MaskHeight ≤ 401
Minimale Schrittweite: 2
Empfohlene Schrittweite: 2
Randbehandlung.
Defaultwert: 'mirrored'
Wertevorschläge: 'mirrored', 'cyclic', 'continued', 0, 30, 60, 90, 120, 150, 180, 210, 240, 255
read_image(Image,'fabrik') median_separate(Image,MedianSeparate,5,5,3) dev_display(MedianSeparate)
Pro Bildpunkt: O(40).
texture_laws, sobel_amp, deviation_image
learn_ndim_norm, regiongrowing, auto_threshold
R. Haralick, L. Shapiro; „Computer and Robot Vision“; Addison-Wesley, 1992, Seite 319
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