Operator Library: Base
Operator SelectSubKernel 會從輸入連接（input link）的 kernel 矩陣中萃取矩形子集。 類似於 ROI，可以使用 FirstROW 與 FirstCOL 參數來定義新 kernel 第一個元素的偏移量。 新 kernel 的尺寸（寬度/高度）可以透過設定連接的 kernel 尺寸來選擇於輸出連接（output link）。
通常，此 operator 用於萃取 kernel 的中央元素，這大多是原始像素值。
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輸入 Bit Width 的範圍是 [1, 64]。 對於帶號輸入，範圍是 [2, 64]。 對於不帶號彩色輸入，範圍是 [3, 63]，對於帶號彩色，範圍是 [6, 63]。 |
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範圍定義如下：   |
| FirstROW | |
|---|---|
| Type | static parameter |
| Default | 0 |
| Range | [0, InputKernelRows - OutputKernelRows] |
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此參數定義新 kernel 的第一列。 |
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| FirstCOL | |
|---|---|
| Type | static parameter |
| Default | 0 |
| Range | [0, InputKernelColumns - OutputKernelColumns] |
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此參數定義新 kernel 的第一欄。 |
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以下範例顯示了 operator SelectSubKernel 的使用方式：
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Synchronization - 避免死結。
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「Nearest Neighbor Demosaicing」
範例 - Nearest Neighbor Bayer Demosaicing
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「Edge Sensitive Bayer Demosaicing Algorithm」
範例 - Edge Sensitive Laplace Bayer Demosaicing 濾波器
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「Bayer Demosaicing Algorithm According to Laroche」
範例 - Laroche Bayer Demosaicing 濾波器
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「Modified Laroche Bayer Demosaicing Algorithm 」
範例 - 資源最佳化的 Laroche Bayer Demosaicing 濾波器
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範例 - 將二值化侵蝕影像與原始影像進行比較。 若兩者相異，則會偵測到邊緣。
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範例 - 顯示如何從濾波器中擷取子核心以取得原始影像資料。 此範例執行簡單的局部自適應二值化。
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'High Boost Sharpening Filter'
範例 - 用於銳化的高提升 Laplace 濾波器
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範例 - 使用高強度斑點係數進行卷積。 對於高於閾值的結果，相應的像素將被染成紅色。
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範例 - 此範例展示了自動壞點偵測與替換。
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