sobel_amp（算子）

sobel_amp - 使用Sobel算子檢測邊緣（幅度）。

sobel_amp（圖片：邊緣圖像：濾波器方式，掩膜大小:)

描述

sobel_amp計算圖像的一階導數，并用作邊緣檢測器。
過濾器基于以下過濾器掩碼：

A =
1 2 1
0 0 0
-1 -2 -1

B =
1 0 -1
2 0 -2
1 0 -1
根據所選的過濾器類型，這些掩碼的使用方式不同。 （在下文中，a和b表示將圖像與A和B卷積為一個特定像素的結果。）

這里，thin（x）分別對應于垂直最大值（掩模A）和水平最大值（掩模B）的x，否則為0。因此，對于’thin_sum_abs’和’thin_max_abs’，漸變圖像被稀疏化。
對于過濾器類型’x’和’y’，如果輸入圖像是byte類型，則輸出圖像的類型為int1，否則為int2類型。
對于尺寸為3x3的Sobel算子，直接應用相應的濾波器A和B，而對于較大的濾波器尺寸，首先使用尺寸為Size-2的高斯濾波器（參見gauss_image）或二項式濾波器（參見binomial_filter）對輸入圖像進行平滑處理。
為上述FilterType值選擇高斯濾波器。這里，必須使用Size = 5,7,9,11或13。
通過將“_binomial”附加到FilterType的上述值來選擇二項式過濾器。這里，可以在5到39之間選擇大小。
此外，可以通過在Size中傳遞兩個值來選擇不同的平滑列和行方向的量。這里，Size的第一個值對應于掩模寬度（列方向上的平滑），而第二個值對應于二項式濾波器的掩模高度（行方向的平滑）。
二項式濾波器只能用于byte，uint2和real類型的圖像。由于平滑減小了邊緣幅度，在這種情況下，邊緣幅度乘以因子2以防止信息丟失。因此，
sobel_amp（I，E，過濾式，S）

for Size > 3在概念上等同于

 scale_image(I,F,2,0)gauss_image(F,G,S-2)sobel_amp(G,E,FilterType,3)

or to

 scale_image(I,F,2,0)binomial_filter(F,G,S[0]-2,S[1]-2)sobel_amp(G,E,FilterType,3).

對于sobel_amp，實現了使用SIMD技術的FilterType =‘sum_abs’的特殊優化。這些特殊優化的實際應用由系統參數’mmx_enable’控制（參見set_system）。如果’mmx_enable’設置為’true’（并且SIMD指令集可用），則使用SIMD技術執行內部計算。請注意，SIMD技術在大型緊湊輸入區域表現最佳。根據輸入區域和硬件的功能，使用SIMD技術執行sobel_amp甚至可能比非使用SIMD技術花費更多時間。

sobel_amp可以在OpenCL設備上執行，用于過濾器類型’sum_abs’，‘sum_sqrt’，‘x’和’y’（以及它們的二項式變體）。請注意，當對Size> 3使用高斯過濾時，結果可能與CPU實現不同。

支持OpenCL計算設備。
多線程類型：可重入（與非獨占運算符并行運行）。
多線程范圍：全局（可以從任何線程調用）。
在元組級別自動并行化。
在通道級別自動并行化。
在域級別自動并行化。

參數

Image （input_object）（多通道 - ）圖像（-array）→對象（byte / int2 / uint2 / real）
輸入圖像。

EdgeAmplitude（output_object）（多通道 - ）圖像（-array）→對象（int1 / int2 / uint2 / real）
邊緣幅度（梯度幅度）圖像。

FilterType （input_control）string→（string）
過濾器類型。
默認值：‘sum_abs’
值列表：
‘sum_abs’，‘sum_abs_binomial’，‘sum_sqrt’，‘sum_sqrt_binomial’，‘thin_max_abs’，‘thin_max_abs_binomial’，‘thin_sum_abs’，‘thin_sum_abs_binomial’，‘x’，‘x_binomial’，‘y’，'y_binomial “
值列表（用于計算設備）：
‘sum_abs’，‘sum_sqrt’，‘x’，‘y’，‘sum_abs_binomial’，‘sum_sqrt_binomial’，‘x_binomial’，‘y_binomial’

Size （input_control）整數（-array）→（整數）
濾波掩膜的大小。
默認值：3
值列表：3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23,25,27,29,31,33,35,37,39