texture_lawstexture_lawsTextureLawsTextureLawstexture_laws (Operator)

Name

texture_lawstexture_lawsTextureLawsTextureLawstexture_laws — Texturfilter nach Laws.

Signatur

Beschreibung

texture_lawstexture_lawsTextureLawsTextureLawsTextureLawstexture_laws führt eine Texturtransformationen (nach Laws) durch. Dazu wird das Bild mit einem speziellen Filter gefaltet. Bei den Filtern handelt es sich um:

9 verschiedene 3×3-Matrizen, die sich aus folgenden drei Vektoren berechnen lassen: l = [ 1 2 1 ], e = [ -1 0 1 ], s = [ -1 2 -1 ] 25 verschiedene 5×5-Matrizen, die sich aus folgenden fünf Vektoren berechnen lassen: l = [ 1 4 6 4 1 ], e = [ -1 -2 0 2 1 ], s = [ -1 0 2 0 -1 ], w = [ -1 2 0 -2 1 ] r = [ 1 -4 6 -4 1 ], 49 verschiedene 7×7-Matrizen, die sich aus folgenden sieben Vektoren berechnen lassen: l = [ 1 6 15 20 15 6 1 ], e = [ -1 -4 -5 0 5 4 1 ], s = [ -1 -2 1 4 1 -2 -1 ], w = [ -1 0 3 0 -3 0 1 ], r = [ 1 -2 -1 4 -1 -2 1 ], u = [ 1 -4 5 0 -5 4 -1 ] o = [ -1 6 -15 20 -15 6 -1 ] Die Namen der Filter sind Abkürzungen für „Level“, „Edge“, „Spot“, „Wave“, „Ripple“, „Undulation“ und „Oscillation“.

Bei den meisten Filtern ist eine Reduktion der Grauwerte durch einen ShiftShiftShiftShiftshiftshift durchzuführen. Auf diese Weise wird im Ausgabebild der Unterschied zwischen zwei Texturen des Eingabebildes vergleichbarer, sofern es sich um den geeigneten Filter handelt.

Der Name der Filter setzt sich aus den Buchstaben der beiden Vektoren zusammen (z.B. 'es'). Dabei gibt der erste Buchstabe die Faltung in Spaltenrichtung und der zweite die Faltung in Zeilenrichtung an.

Achtung

texture_lawstexture_lawsTextureLawsTextureLawsTextureLawstexture_laws kann auf OpenCL-Geräten ausgeführt werden.

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

• Unterstützt OpenCL Compute Devices.
• 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)

* Simple two-dimensional pixel classification
dev_get_window (WindowHandle)
read_image(Image,'combine')
texture_laws(Image,Texture1,'es',3,7)
texture_laws(Image,Texture2,'le',7,7)
MaskSize := 51
mean_image(Texture1,H1,MaskSize,MaskSize)
mean_image(Texture2,H2,MaskSize,MaskSize)
dev_clear_window ()
dev_display (Image)
dev_set_color ('green')
write_string (WindowHandle, 'Mark region within one texture area')
draw_region(Region,WindowHandle)
reduce_domain(H1,Region,Foreground1)
reduce_domain(H2,Region,Foreground2)
histo_2dim(Region,Foreground1,Foreground2,Histo)
get_image_size (Image, Width, Height)
threshold(Histo,Characteristic_area,1,Width*Height)
ShowIntermediateResult := 0
if (ShowIntermediateResult)
  histo_2dim(H1,H1,H2,HistoFull)
  dev_clear_window ()
  dev_set_lut ('sqrt')
  dev_display (HistoFull)
  dev_set_draw ('margin')
  dev_display (Characteristic_area)
  stop ()
  dev_set_lut ('default')
  dev_set_draw ('fill')
endif
class_2dim_sup(H1,H2,Characteristic_area,Seg)
dev_display (Image)
dev_set_color ('red')
dev_display (Seg)

Ergebnis

Sind die Parameterwerte korrekt, dann liefert texture_lawstexture_lawsTextureLawsTextureLawsTextureLawstexture_laws 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.

Nachfolger

mean_imagemean_imageMeanImageMeanImageMeanImagemean_image, binomial_filterbinomial_filterBinomialFilterBinomialFilterBinomialFilterbinomial_filter, gauss_filtergauss_filterGaussFilterGaussFilterGaussFiltergauss_filter, median_imagemedian_imageMedianImageMedianImageMedianImagemedian_image, histo_2dimhisto_2dimHisto2dimHisto2dimHisto2dimhisto_2dim, learn_ndim_normlearn_ndim_normLearnNdimNormLearnNdimNormLearnNdimNormlearn_ndim_norm, thresholdthresholdThresholdThresholdThresholdthreshold

Alternativen

convol_imageconvol_imageConvolImageConvolImageConvolImageconvol_image

Siehe auch

class_2dim_supclass_2dim_supClass2dimSupClass2dimSupClass2dimSupclass_2dim_sup, class_ndim_normclass_ndim_normClassNdimNormClassNdimNormClassNdimNormclass_ndim_norm

Literatur

Laws, Kenneth Ivan. „Textured Image Segmentation“; Ph.D. Thesis, Department of Electrical Engineering, Image Processing Institute, University of Southern California, 1980

Modul

Foundation