regiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowing (Operator)

Name

regiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowing — Segmentieren mit Hilfe von Flächenwachstum.

Signatur

Beschreibung

regiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowingRegiongrowing liefert Bilder mit „gleicher“ Intensität --- gerastert in Rechtecken der Größe Row * Column. Zur Entscheidung, ob benachbarte Rasterfelder zum selben Bild gehören oder nicht, wird nur die Differenz der Grauwerte ihrer Zentren herangezogen. Ist die Grauwertdifferenz kleiner oder gleich ToleranceToleranceToleranceTolerancetolerance, werden die Rasterfelder zu einer Region verschmolzen.

Sind g_{1} und g_{2} zwei zu untersuchende Grauwerte, dann gehören sie zur gleichen Region, falls: Bei Pixeln vom Typ cyclic wird folgende Formel verwendet: Bei Schrittweiten größer als 1 ist ein typisches Vorgehen, die Eingabeobjekte vor dem Aufruf von regiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowingRegiongrowing mit einem Tiefpassfilter der Größe Row * Column zu glätten (damit die ausgewerteten Schwerpunkte der Rasterfelder auch wirklich repräsentativ für das gesamte Rasterfeld sind). Ist das Bildmaterial nicht stark verrauscht und die Schrittweite klein, dann kann die vorherige Glättung in vielen Fällen auch entfallen.

In den Ergebnisbildern werden bei Schrittweiten größer als 1 nicht nur die untersuchten Punkte gesetzt, sondern es wird um jeden Punkt ein Rechteck der Größe Row * Column gesetzt. Es werden nur Regionen, die mindestens MinSizeMinSizeMinSizeMinSizeminSize Punkte umfassen, ausgegeben.

Regiongrowing ist ein sehr schnelles Verfahren und ist daher für zeitkritische Anwendungen zu empfehlen.

Achtung

ColumnColumnColumnColumncolumn und RowRowRowRowrow werden automatisch auf ungerade Werte konvertiert.

Ausführungsinformationen

• Multithreading-Typ: reentrant (läuft parallel zu nicht-exklusiven Operatoren).
• Multithreading-Bereich: global (kann von jedem Thread aufgerufen werden).
• Automatisch parallelisiert auf Tupelebene.

Parameter

read_image(Image,'fabrik')
mean_image(Image,Mean,Row,Column)
regiongrowing(Mean,Result,Row,Column,6.0,100)

read_image(&Image,"fabrik");
mean_image(Image,&Mean,Row,Column);
regiongrowing(Mean,&Result,Row,Column,6,100);

read_image(Image,'fabrik')
mean_image(Image,Mean,Row,Column)
regiongrowing(Mean,Result,Row,Column,6.0,100)

read_image(Image,'fabrik')
mean_image(Image,Mean,Row,Column)
regiongrowing(Mean,Result,Row,Column,6.0,100)

read_image(Image,'fabrik')
mean_image(Image,Mean,Row,Column)
regiongrowing(Mean,Result,Row,Column,6.0,100)

Komplexität

Sei N die Anzahl der gefundenen Regionen und M die Anzahl der untersuchten Punkte in einer solchen Region, dann ist die Laufzeitkomplexität O(N * log(M) * M).

Ergebnis

regiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowingRegiongrowing liefert den Wert 2 (H_MSG_TRUE), falls die Parameter korrekt sind. Für das Verhalten bzgl. der Eingabebilder und Ausgaberegionen sind die Flags 'no_object_result'"no_object_result""no_object_result""no_object_result""no_object_result", 'empty_region_result'"empty_region_result""empty_region_result""empty_region_result""empty_region_result" und 'store_empty_region'"store_empty_region""store_empty_region""store_empty_region""store_empty_region" einstellbar (siehe set_systemset_systemSetSystemSetSystemSetSystem). Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

binomial_filterbinomial_filterBinomialFilterBinomialFilterBinomialFilter, mean_imagemean_imageMeanImageMeanImageMeanImage, gauss_filtergauss_filterGaussFilterGaussFilterGaussFilter, smooth_imagesmooth_imageSmoothImageSmoothImageSmoothImage, median_imagemedian_imageMedianImageMedianImageMedianImage, anisotropic_diffusionanisotropic_diffusionAnisotropicDiffusionAnisotropicDiffusionAnisotropicDiffusion

Nachfolger

select_shapeselect_shapeSelectShapeSelectShapeSelectShape, reduce_domainreduce_domainReduceDomainReduceDomainReduceDomain, select_grayselect_graySelectGraySelectGraySelectGray

Alternativen

regiongrowing_nregiongrowing_nRegiongrowingNRegiongrowingNRegiongrowingN, regiongrowing_meanregiongrowing_meanRegiongrowingMeanRegiongrowingMeanRegiongrowingMean, label_to_regionlabel_to_regionLabelToRegionLabelToRegionLabelToRegion

Modul

Foundation