kirsch_amp
— Kantendetektion mit dem Kirsch-Operator.
kirsch_amp(Image : ImageEdgeAmp : : )
kirsch_amp
berechnet eine Näherung der erster Ableitung
der Grauwertdaten und wird als Kantenfilter eingesetzt. Dem Filter
liegen folgende acht Filtermasken zugrunde:
-3 -3 5 -3 5 5 5 5 5 5 5 -3
-3 0 5 -3 0 5 -3 0 -3 5 0 -3
-3 -3 5 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3
5 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3
5 0 -3 5 0 -3 -3 0 -3 -3 0 5
5 -3 -3 5 5 -3 5 5 5 -3 5 5
Im Ausgabebild ist die maximale Filterantwort aller Masken eingetragen.
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)
Eingabebild.
ImageEdgeAmp
(output_object) image(-array) →
object (byte / int2 / uint2)
Kantenamplitude.
read_image(Image,'fabrik') kirsch_amp(Image,Kirsch_amp) threshold(Kirsch_amp,Edges,128,255)
kirsch_amp
liefert immer 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.
binomial_filter
,
gauss_filter
,
sigma_image
,
median_image
,
smooth_image
sobel_amp
,
frei_amp
,
prewitt_amp
,
robinson_amp
,
roberts
bandpass_image
,
laplace_of_gauss
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