deviation_ndeviation_nDeviationNDeviationN (Operator)

Name

deviation_ndeviation_nDeviationNDeviationN — Berechnet die Standardabweichung über mehrere Kanäle.

Signatur

deviation_n(Image : ImageDeviation : : )

Herror deviation_n(const Hobject Image, Hobject* ImageDeviation)

Herror T_deviation_n(const Hobject Image, Hobject* ImageDeviation)

void DeviationN(const HObject& Image, HObject* ImageDeviation)

HImage HImage::DeviationN() const

static void HOperatorSet.DeviationN(HObject image, out HObject imageDeviation)

HImage HImage.DeviationN()

Beschreibung

deviation_ndeviation_nDeviationNDeviationNDeviationN erzeugt pixelweise die Standardabweichung eines mehrkanaligen Grauwertbildes. Für jeden Koordinatenpunkt p wird zunächst der Erwartungswert als arithmetisches Mittel berechnet: wobei g_{c}(p) den Grauwert im Kanal c an der Stelle p bezeichnet. n ist die Anzahl der Kanäle im Bild.

Die Standardabweichung selbst wird berechnet als: Hinweis: Die berechneten Werte sind eine Schätzung der Standardabweichung aus einer Stichprobe. Der vorangestellte Faktor 2 dient der besseren Ausnutzung des Wertebereichs des Ausgabebildformats. Das Ausgabebild hat einen Grauwertkanal.

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.

Ausführungsinformationen

Parameter

ImageImageImageImageimage (input_object)  (multichannel-)image(-array) objectHImageHImageHobject (byte / int2 / uint2 / int4 / real)

Mehrkanal-Grauwertbild.

ImageDeviationImageDeviationImageDeviationImageDeviationimageDeviation (output_object)  image(-array) objectHImageHImageHobject * (byte / int2 / uint2 / int4 / real)

Ergebnis der Berechnung.

Vorgänger

compose2compose2Compose2Compose2Compose2, compose3compose3Compose3Compose3Compose3, compose4compose4Compose4Compose4Compose4, compose5compose5Compose5Compose5Compose5, add_channelsadd_channelsAddChannelsAddChannelsAddChannels

Siehe auch

mean_nmean_nMeanNMeanNMeanN

Modul

Foundation