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Accepted
Samuel Hao
Asked: 2025-04-03 21:44:00 +0800 CST

Detecção de arestas baseada em kernel 1D no script DigitalMicrograph

  • 772

Atualmente, estou desenvolvendo uma função para detecção de bordas em scripts DigitalMicrograph (DM). Já tenho duas implementações simples para calcular a primeira e a segunda derivadas usando variáveis ​​intrínsecas, conforme mostrado abaixo:

Primeira derivada:

Image absolute_first_derivative(Image in)
{
    Number size_x, size_y, origin, scale;
    String units;
    Image out;

    in.ImageGetDimensionCalibration(0, origin, scale, units, 0);
    in.GetSize(size_x, size_y);
    if (size_y != 1) Result("Only compatible with 1D image");

    out := RealImage("first_derivative", 4, size_x, size_y);

    out = in[icol + 1, irow] - in[icol, irow];
    out[0, 0] = 0;
    out[size_x - 1, 0] = 0;

    out.ImageSetDimensionCalibration(0, origin, scale, units, 0);
    return out;
}

Segunda derivada:

Image second_derivative(Image in)
{
    Number size_x, size_y, origin, scale;
    String units;
    Image out;

    in.ImageGetDimensionCalibration(0, origin, scale, units, 0);
    in.GetSize(size_x, size_y);
    if (size_y != 1) Result("Only compatible with 1D image");

    out := RealImage("second_derivative", 4, size_x, size_y);

    out = in[icol + 1, irow] - 2 * in[icol, irow] + in[icol - 1, irow];
    out[0, 0] = 0;
    out[size_x - 1, 0] = 0;

    out.ImageSetDimensionCalibration(0, origin, scale, units, 0);
    return out;
}

Gostaria de implementar uma abordagem mais flexível, baseada em kernel (por exemplo, Sobel, LoG ou kernels similares) usando a Warp()função fornecida pelo DM. No entanto, parece que ela Warp()é explicitamente projetada para transformações de imagem 2D.

Minhas perguntas são:

  1. O script DigitalMicrograph pode Warp()ser adaptado ou usado para processamento de imagens unidimensionais?
  2. Se Warp()não for adequado, existe outra função DM integrada ou método recomendado para executar convolução ou transformações baseadas em kernel especificamente em imagens 1D?

Quaisquer sugestões ou exemplos serão muito apreciados!

dm-script

1 respostas

  1. Best Answer

    O principal propósito da função Warp() é fazer interpolações em uma matriz de dados ou imagem existente, então parece que seu uso é secundário ao seu objetivo principal de fazer filtragem baseada em kernel de matrizes de dados 1D. Consequentemente, esta resposta aborda sua pergunta em dois estágios.

    O primeiro estágio é simplesmente executar a computação baseada em kernel. Isso é facilmente alcançado com a função DM Convolution(), conforme ilustrado no exemplo a seguir, que aplica um kernel de primeira derivada de suavização a alguns dados de destino:

        Number kernelHalfWidth = 2;
    Image kernel := RealImage("Kernel", 4, 2 * kernelHalfWidth + 1);
    kernel = (icol < kernelHalfWidth) ? -1 : ((icol > kernelHalfWidth) ? 1 : 0);
    kernel.ShowImage();

    Number arraySize = 512;
    Image targetArray := RealImage("Target", 4, arraySize);
    Image resultArray := RealImage("Result", 4, arraySize);

    Number period = arraySize / 4;
    targetArray = Sin(2 * Pi() * icol / period);
    resultArray = targetArray.Convolution(kernel);
    targetArray.ShowImage();
    resultArray.ShowImage();

    Infelizmente, a documentação de ajuda do DM não aborda a função Convolution() em muitos detalhes, mas há alguns scripts de exemplo para ela e outras funções de filtragem de imagem fornecidas na seção Scripting>Scripts de exemplo>Cálculo de imagem simples>Filtragem de imagem.

    Se você fizer uma busca por "[dm-script] Convolution" no StackOverflow, você encontrará algumas outras postagens que também abordam o uso desta e de funções relacionadas com scripts de DM.

    Quanto ao seu desejo de usar a função Warp(), isso parece ser um problema separado, já que seu propósito é principalmente interpolar valores dentro de um array, o que pode ser feito antes ou depois de você aplicar a função Convolution. Se você ainda tiver alguma dúvida sobre Warp, por favor, faça uma postagem separada.

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