gauss_filter
— Glättung mit diskreten Gaußfunktionen.
gauss_filter(Image : ImageGauss : Size : )
gauss_filter
glättet Bilder mittels der diskreten
Gaußfunktion, welche eine Ahnnärung der kontinuierlichen
Gauß-Funktion ist, die durch die folgende Formel definiert
wird,
Die glättende Wirkung erhöht sich dabei mit
zunehmender Filtergröße. Es werden folgende Filtergrößen
(Size
) unterstützt (in Klammer steht der sigma-Wert der
Gaußfunktion):
3 (0.600)
5 (1.075)
7 (1.550)
9 (2.025)
11 (2.550)
Zur Randbehandlung werden die Grauwerte der Bilder an den
Bildrändern gespiegelt. Im Gegenteil zu dem Operator
gauss_image
, wächst den Wert des Sigma Parameters
gradlinig mit der Filtergröße.
Als Alternative zu gauss_filter
bietet sich
binomial_filter
an. binomial_filter
ist deutlich
effizienter als gauss_filter
. Es ist zu beachten, dass die
Maskengröße in binomial_filter
nicht dieselbe Glättung wie
bei gauss_filter
bewirkt. Korrespondierende Maskengrößen
lassen sich über die jeweiligen sigma-Werte der Gaußfunktion
bestimmen.
gauss_filter
kann auf OpenCL Geräten ausgeführt werden. Allerdings
kann das Ergebnis von dem der skalaren Implementierung geringfügig
abweichen.
Das Konzept der Glättungsfilter ist in der Einleitung zum Kapitel Filter / Glättung beschrieben.
Damit gauss_filter
auf einem OpenCL-Gerät ausgeführt werden kann,
muss Image
eine Breite und Höhe von mindestens 64 Pixeln aufweisen.
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.
Image
(input_object) (multichannel-)image(-array) →
object (byte* / int2* / uint2* / int4* / real*) *erlaubt für Compute Devices
Zu glättendes Bild.
ImageGauss
(output_object) (multichannel-)image(-array) →
object (byte / int2 / uint2 / int4 / real)
Gefiltertes Bild.
Size
(input_control) integer →
(integer)
Gewünschte Filtergröße.
Defaultwert: 5
Werteliste: 3, 5, 7, 9, 11
gauss_filter(Input,Gauss,7) regiongrowing(Gauss,Segments,7,7,5,100)
Pro Bildpunkt: O(Size * 2).
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert gauss_filter
den Wert 2 (H_MSG_TRUE). Das Verhalten bei leerer Eingabe (keine
Eingabebilder vorhanden) lässt sich mittels
set_system('no_object_result',<Result>)
festlegen. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung
durchgeführt.
regiongrowing
,
threshold
,
sub_image
,
dyn_threshold
,
auto_threshold
binomial_filter
,
smooth_image
,
derivate_gauss
,
isotropic_diffusion
mean_image
,
anisotropic_diffusion
,
sigma_image
,
gen_lowpass
Foundation