rank_imagerank_imageRankImageRankImagerank_image (Operator)

Name

rank_imagerank_imageRankImageRankImagerank_image — Rangfilterung mit beliebigen Masken.

Signatur

Beschreibung

rank_imagerank_imageRankImageRankImageRankImagerank_image führt eine Rangfilterung des Eingabebildes ImageImageImageImageimageimage mit einer Maske, die durch die Region MaskMaskMaskMaskmaskmask beschrieben wird, durch und liefert das gefilterte Bild in ImageRankImageRankImageRankImageRankimageRankimage_rank zurück. Die Form der Maske kann beliebig gewählt werden und z.B. mit Operatoren wie gen_circlegen_circleGenCircleGenCircleGenCirclegen_circle oder draw_regiondraw_regionDrawRegionDrawRegionDrawRegiondraw_region erzeugt werden. Die Position der Maske spielt dabei keine Rolle, da der Schwerpunkt der Maskenregion als Referenzpunkt der Maske verwendet wird.

Konzeptuell sortiert der Rangfilter alle Grauwerte innerhalb der Maske aufsteigend und wählt dann den Grauwert mit dem Rang RankRankRankRankrankrank aus. Dabei entspricht der Rang 1 dem kleinsten Grauwert und der Rang A dem größten Grauwert innerhalb der Maske. Hierbei ist A die Fläche von MaskMaskMaskMaskmaskmask (siehe area_centerarea_centerAreaCenterAreaCenterAreaCenterarea_center). Für RankRankRankRankrankrank = (A - 1) / 2 + 1 liefert rank_imagerank_imageRankImageRankImageRankImagerank_image den Median zurück (siehe median_imagemedian_imageMedianImageMedianImageMedianImagemedian_image). Für RankRankRankRankrankrank = 1 entspricht rank_imagerank_imageRankImageRankImageRankImagerank_image einer Grauwerterosion (siehe gray_erosion_rectgray_erosion_rectGrayErosionRectGrayErosionRectGrayErosionRectgray_erosion_rect, gray_erosion_shapegray_erosion_shapeGrayErosionShapeGrayErosionShapeGrayErosionShapegray_erosion_shape und gray_erosiongray_erosionGrayErosionGrayErosionGrayErosiongray_erosion), für RankRankRankRankrankrank = A entspricht rank_rectrank_rectRankRectRankRectRankRectrank_rect einer Grauwertdilatation (siehe gray_dilation_rectgray_dilation_rectGrayDilationRectGrayDilationRectGrayDilationRectgray_dilation_rect, gray_dilation_shapegray_dilation_shapeGrayDilationShapeGrayDilationShapeGrayDilationShapegray_dilation_shape und gray_dilationgray_dilationGrayDilationGrayDilationGrayDilationgray_dilation).

rank_imagerank_imageRankImageRankImageRankImagerank_image kann unter anderem zur Rauschunterdrückung oder zum Unterdrücken unerwünschter Objekte, die kleiner als die Maske sind, verwendet werden. Außerdem ist rank_imagerank_imageRankImageRankImageRankImagerank_image unempfindlicher gegenüber Rauschen als die entsprechenden Operatoren der Grauwertmorpholgie. Um eine robustere Version der Grauwertmorphologie zu erhalten, empfiehlt es sich daher, anstatt 1 bzw. A etwas höhere bzw. niedrigere Werte für RankRankRankRankrankrank zu wählen.

Bei der Filterung kann über MarginMarginMarginMarginmarginmargin zwischen verschiedenen Randbehandlungen 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.

Das Konzept der Glättungsfilter ist in der Einleitung zum Kapitel Filter / Glättung beschrieben.

Achtung

rank_imagerank_imageRankImageRankImageRankImagerank_image verwendet einen Algorithmus mit einer Laufzeit pro Pixel, die von der Anzahl der Sehnen der Maske MaskMaskMaskMaskmaskmask abhängt. Daher ist rank_imagerank_imageRankImageRankImageRankImagerank_image für rechteckige Masken mit einer großen Maskenhöhe langsamer als rank_rectrank_rectRankRectRankRectRankRectrank_rect. Die genaue Maskenhöhe, ab der rank_rectrank_rectRankRectRankRectRankRectrank_rect schneller ist, ist abhängig von der Rechnerarchitektur (Prozessortyp, Verfügbarkeit von SIMD-Befehlen wie SSE2 oder MMX, Cachegröße und -durchsatz, Speicherdurchsatz). Typischerweise ist das für eine Maskenhöhe > 15 der Fall, kann aber z.B. bei nicht vorhandenen SIMD-Befehlen und langsamem Speicher auch erst für größere Maskenhöhen zutreffen.

Weiterhin ist zu beachten, dass rank_rectrank_rectRankRectRankRectRankRectrank_rect aufgrund der rekursiven Implementierung die Filterantwort intern auf dem kleinsten umschließenden Rechteck der Region des Bildes berechnet. Falls die Region nur einen sehr kleinen Teil des umschließenden Rechtecks abdeckt, kann es daher vorkommen, dass rank_imagerank_imageRankImageRankImageRankImagerank_image auch für größere Maskenhöhen schneller als rank_rectrank_rectRankRectRankRectRankRectrank_rect ist.

rank_imagerank_imageRankImageRankImageRankImagerank_image sollte weder mit RankRankRankRankrankrank = 1 zur Berechnung einer Grauwerterosion noch mit RankRankRankRankrankrank = A zur Berechnung einer Grauwertdilatation verwendet werden. In diesen Fällen sind die Operatoren gray_erosion_rectgray_erosion_rectGrayErosionRectGrayErosionRectGrayErosionRectgray_erosion_rect, gray_erosion_shapegray_erosion_shapeGrayErosionShapeGrayErosionShapeGrayErosionShapegray_erosion_shape oder gray_erosiongray_erosionGrayErosionGrayErosionGrayErosiongray_erosion bzw. gray_dilation_rectgray_dilation_rectGrayDilationRectGrayDilationRectGrayDilationRectgray_dilation_rect, gray_dilation_shapegray_dilation_shapeGrayDilationShapeGrayDilationShapeGrayDilationShapegray_dilation_shape oder gray_dilationgray_dilationGrayDilationGrayDilationGrayDilationgray_dilation typischerweise schneller als rank_imagerank_imageRankImageRankImageRankImagerank_image.

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

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

Parameter

Beispiel (HDevelop)

read_image (Image, 'fabrik')
draw_region (Region, WindowHandle)
rank_image (Image, Region, ImageRank, 5, 'mirrored')
dev_display(ImageRank)

Komplexität

Pro Bildpunkt: O(N), wobei N die Anzahl der Sehnen von MaskMaskMaskMaskmaskmask ist (siehe runlength_featuresrunlength_featuresRunlengthFeaturesRunlengthFeaturesRunlengthFeaturesrunlength_features).

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert rank_imagerank_imageRankImageRankImageRankImagerank_image den Wert TRUE. Das Verhalten bei leerer Eingabe (keine Eingabebilder vorhanden) lässt sich mittels set_system('no_object_result',<Result>)set_system("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)SetSystem("no_object_result",<Result>)set_system("no_object_result",<Result>) festlegen. Gegebenenfalls wird eine Fehlerbehandlung durchgeführt.

Vorgänger

read_imageread_imageReadImageReadImageReadImageread_image, draw_regiondraw_regionDrawRegionDrawRegionDrawRegiondraw_region, gen_circlegen_circleGenCircleGenCircleGenCirclegen_circle, gen_rectangle1gen_rectangle1GenRectangle1GenRectangle1GenRectangle1gen_rectangle1, gen_rectangle2gen_rectangle2GenRectangle2GenRectangle2GenRectangle2gen_rectangle2

Nachfolger

thresholdthresholdThresholdThresholdThresholdthreshold, dyn_thresholddyn_thresholdDynThresholdDynThresholdDynThresholddyn_threshold, regiongrowingregiongrowingRegiongrowingRegiongrowingRegiongrowingregiongrowing

Alternativen

rank_rectrank_rectRankRectRankRectRankRectrank_rect, median_imagemedian_imageMedianImageMedianImageMedianImagemedian_image, median_rectmedian_rectMedianRectMedianRectMedianRectmedian_rect

Siehe auch

gray_erosion_rectgray_erosion_rectGrayErosionRectGrayErosionRectGrayErosionRectgray_erosion_rect, gray_dilation_rectgray_dilation_rectGrayDilationRectGrayDilationRectGrayDilationRectgray_dilation_rect, gray_erosion_shapegray_erosion_shapeGrayErosionShapeGrayErosionShapeGrayErosionShapegray_erosion_shape, gray_dilation_shapegray_dilation_shapeGrayDilationShapeGrayDilationShapeGrayDilationShapegray_dilation_shape, gray_erosiongray_erosionGrayErosionGrayErosionGrayErosiongray_erosion, gray_dilationgray_dilationGrayDilationGrayDilationGrayDilationgray_dilation

Literatur

T.S. Huang, G.J. Yang, G.Y. Tang; „A Fast Two-Dimensional Median Filtering Algorithm“; IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 27, no. 1, pp. 13-18, 1979.
R. Haralick, L. Shapiro; „Computer and Robot Vision“; Addison-Wesley, 1992, pp. 318-320.

Modul

Foundation