midrange_image
— Mittelwert aus Maximum und Minimum innerhalb einer beliebigen Maske.
midrange_image(Image, Mask : ImageMidrange : Margin : )
midrange_image
bildet den Mittelwert aus Maximum und Minimum
innerhalb der angegebenen Maske im gesamten Bild. Es kann bei der
Filterung zwischen verschiedenen Randbehandlungen (Margin
)
gewählt werden:
Grauwert Bildpunkte außerhalb der Bildränder
werden als konstant (mit dem angegebenen
Grauwert) angenommen.
'continued' Fortsetzung der Randpunkte.
'cyclic' zyklische Fortsetzung der Bildränder.
'mirrored' Spiegelung der Bildpunkte an den Bildrändern.
Die angegebene Maske (= Region des Maskenobjekts) wird so über die zu
filternden Bilder geschoben, dass der Schwerpunkt der Maske alle
Bildpunkte einmal berührt.
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.
Image
(input_object) (multichannel-)image(-array) →
object (byte / int2 / uint2 / int4 / real)
Zu filterndes Bild.
Mask
(input_object) region →
object
Filtermaske.
ImageMidrange
(output_object) (multichannel-)image(-array) →
object (byte / int2 / uint2 / int4 / real)
Gefiltertes Bild.
Margin
(input_control) string →
(string / integer / real)
Randbehandlung.
Defaultwert: 'mirrored'
Wertevorschläge: 'mirrored' , 'cyclic' , 'continued' , 0, 30, 60, 90, 120, 150, 180, 210, 240, 255
read_image(Image,'fabrik') draw_region(Region,WindowHandle) midrange_image(Image,Region,Midrange,'mirrored') dev_display(Midrange)
Pro Bildpunkt: O(sqrt(F) * 5) mit F = Fläche von Mask
.
Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert midrange_image
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.
read_image
,
draw_region
,
gen_circle
,
gen_rectangle1
threshold
,
dyn_threshold
,
regiongrowing
gen_circle
,
gen_rectangle1
,
gray_erosion_rect
,
gray_dilation_rect
,
gray_range_rect
R. Haralick, L. Shapiro; „Computer and Robot Vision“; Addison-Wesley, 1992, Seite 319
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