基于游程递归的连通区域标记算法

在研究已有算法的基础上,提出一种基于游程递归的标记算法,该算法可以对二值图像实现快速标记。顺序扫描图像,寻找未标记的游程,并递归搜索与之连通的游程,直到一个连通区域生成。在游程搜索过程中,在当前游程的相邻两行上,以其左端点为起始点分别向前向后进行连通游程的搜索;同时根据游程之间的位置关系对搜索策略进行优化,减少了重复搜索,提高了处理速度。该算法只需经过一次扫描图像,就能快速、准确地标记连通区域。在与已有算法的实验结果比较中,该算法具有较快的执行速度和较高的准确率,并且占用较少的内存,可以满足在施工现场中运动目标实时检测的需要。     

一种改进的运动目标标记算法

针对多运动目标跟踪的实时性要求,对运动目标标记的速度要求也越来越高,在区域增长算法和线标记算法的基础上,结合两者的优点,提出一种新的基于链表的二值图像标记算法。该算法对图像进行一次扫描就可以标记出所有的连通区域,而且很好的解决了一般算法在扫描过程中出现的标记冲突的问题。对各种图像都具有很好的效果,而且算法在速度上也有提高。     

一种二值图像连通区域标记的新算法

在线标记和区域增长的基础上提出了一种二值图像连通区域标记的快速算法。该算法综合了线标记法和区域增长法的优点，对图像进行一次扫描就可以标记所有连通区域，避免了重复标记问题；同时该算法不受标记的区域形状影响，具有良好的鲁棒性。提出对此算法的进一步优化策略，有效地降低了其搜索次数。最后与传统算法进行了比较，试验结果表明该算法是快速和高效的。     

基于递归的二值图像连通域像素标记算法

在研究以前二值图像连通算法的基础上，提出了一种基于递归方法的二值图像连通域像素标记算法。通过对二值图像的扫描和分析可得到二值图像中的连通域划分和连通域的数目。算法主要包括两个步骤：对输入的二值图像进行一次扫描，得到所有目标像素的连通域划分和标记的等价对表；利用递归对等价对表进行分析，得到正确的连通标记划分和连通区域数目。实验结果表明，该算法对于任意复杂形状、任意数目(小于1 000)的连通区域都能正确检测。     

基于Max tree的连通区域标记新算法*

采用灰度图像创建Maxtree的基本思想,提出一种新的二值图像连通区域标记算法。该算法主要采用8邻域搜索及排序队列方式实现,通过一次扫描二值图像即可完成连通区域标记。提出一种新的8邻域搜索策略,可以将邻域搜索次数由八次减少到平均四次以下,从而提高了系统效率。此外,还给出一种排序队列的快速实现方法,并将其应用到标记算法中。而且,该算法的运行时间仅与待标记图像的大小有关,与连通区数目和图像内容无关。该算法已应用于海藻图像识别,实验结果表明该算法是快速、高效的。     

一种二值图像连通区域标记的新方法

论文提出了一种基于区域生长的二值图像连通区域标记的快速算法。与传统方法相比,该方法的特点是在一次图像扫描中完成所有连通区域的标记,而且避免了大多数改进算法都必须处理的重复标记的问题;同时,该方法不受所标记的图形形状的影响,表现出良好的算法鲁棒性。最后分析了算法的计算复杂度,并与传统算法和两组改进算法进行了比较,试验结果表明了算法的高效率和鲁棒性。     

基于区域生长法提取二值图像中的连通区域

标记二值图像连通区域是图像处理过程的基本算法,机器视觉和模式识别中常用此方法提取目标和分析目标几何特征。文章以人机交互方式获得初始种子点,增强种子点的可靠性,通过区域生长法提取二值图像中的连通区域。     

一种二值图像连通区域标记的新方法

二值图像连通区域的检测和标记在图像分析中是十分重要的步骤,高效的连通区域标记算法能大大提高图像处理速度。针对此,提出一种新的基于游程编码的连通体标记算法。扫描图像,记录所有的游程编码并将等价对添加到等价对链表中。通过递归方法对等价对链表进行分析,得到旧标记和新标记之间的映射关系,并修正得到的游程编码标记。与几种传统方法和两组改进方法的对照实验表明该算法是更高效的。     

基于等价对的图像连通域标记算法

在研究已有的连通域标记方法的基础上,提出了一种基于等价对的连通域标记算法.算法通过一次扫描对灰度图二值图像的每个前景像素点进行标识并保存等价对表,在满足等价对替换条件时对已标识过的像素点进行等价对替换,解决了重复标记的问题,最终得到二值图像连通域的划分.本文的连通域标记算法可有效应用于活动目标检测中.     

基于标号回传的二值图像连通体标记算法

提出一种基于游程标号回传的二值图像连通体标记算法,该算法以游程为处理对象,将目标结构中的标号传播到游程结构中,进行游程连通性判断,将与当前游程连通的游程中最小值回传到对应的目标结构中,确保在同一连通域中有相同的根标号,进而完成二值图像标记。该算法对二值图像可以实现一次性标记,同时完成连通区域的面积、质心等特征信息的提取。具有占用内存小、实现简单、能标记任意复杂连通区域的优点,可用于红外弱小目标的检测。     

连通区域提取算法研究

常见的连通区域提取算法是针对四连通区域的。本文分析了几个相关的算法，并指出其优劣点，提出了一个八连通区域提取算法。首先按照一定的标号规则扫描图像，得到一定数量的连通区域；然后针对同一区域内标号不一致的情况进行处理即得到最终处理结果。实验结果表明此方法能有效地提取八连通区域，故可用于连通区域复杂的图像如签名的分块处理中。     

基于游程编码的连通区域标记算法优化及应用

为提高空间液滴蒸发实验中图像实时反馈控制系统的鲁棒性,在液滴的边缘提取中采用了连通区域标记算法,并从两个方面对该算法进行了优化,从而在实时图像处理中获得较快的处理速度和较小的内存占用。一是在DSP实时图像处理中应用了游程编码来减少对象数量和存储所需空间;二是优化了Suzuki的连通区域标记算法,解决了该算法在一次扫描的赋值过程中可能会出现标记等价信息丢失的问题,通过改变对标记连接表的赋值,实现了只需要一次扫描就能获得完整的标记等价信息。实验结果表明,优化算法比传统算法运行速度更快并减少了内存占用。     

Fast connected-component labeling

Labeling of connected components in a binary image is one of the most fundamental operations in pattern recognition: labeling is required whenever a computer needs to recognize objects (connected components) in a binary image. This paper presents a fast two-scan algorithm for labeling of connected components in binary images. We propose an efficient procedure for assigning provisional labels to object pixels and checking label equivalence. Our algorithm is very simple in principle, easy to implement, and suitable for hardware and parallel implementation. We show the correctness of our algorithm, analyze its complexity, and compare it with other labeling algorithms. Experimental results demonstrated that our algorithm is superior to conventional labeling algorithms.     

一种新的快速复杂连通区域扫描线填充算法

提出一种快速求取扫描线与轮廓线交点的算法,只需遍历2次轮廓线即可求得所有交点,显著降低了算法复杂度。基于该求交算法得到的扫描线填充算法,可以填充任意的复杂连通区域。与同类算法犤2,4,5犦相比,该文算法流程简单,填充速度快。     

高效的一遍扫描式连通区域标记算法

二值图像的连通区域标记算法是图像处理的一个基本问题。为了提高算法的效率,以Suzuki等人提出的多遍扫描算法为基础,提出了一种快速的一遍扫描连通域标记算法。算法通过对图像做一次正向扫描,先计算出每个当前像素所在邻域内的最小标号,再利用一个递推过程,查找该连通域中具有较小标号的结点,将被更新结点所在连通分支连接到该结点,以保证等价信息不损失。同时,用最小标号更新递推查找路径上结点的临时标号,以减小分支的深度。通过对连接表的更新使每个结点获得最终标号。算法不需要动态数据结构和递归过程的支持,需要的存储空间较小,算法比原算法速度提高了近2倍,也快于近期提出的一些基于游程的算法。     

基于轮廓跟踪的连通域标记算法优化

由于需要大量堆栈操作和反复搜索像素邻域,一次扫描算法往往效率不高.基于轮廓跟踪的连通域标记算法先跟踪目标的封闭轮廓,再线扫描轮廓内的像素,以减少像素邻域搜索及堆栈访问的次数,提高算法的效率.本文提出的基于轮廓跟踪的连通域标记算法,屏弃堆栈访问,并采用高效的轮廓跟踪算法,以提高算法的效率.本算法与其它连通域算法相比,具有效率更高、稳定性好等优点.     

A fast algorithm for integrating connected-component labeling and euler number computation

This paper proposes a fast algorithm for integrating connected-component labeling and Euler number computation. Based on graph theory, the Euler number of a binary image in the proposed algorithm is calculated by counting the occurrences of four patterns of the mask for processing foreground pixels in the first scan of a connected-component labeling process, where these four patterns can be found directly without any additional calculation; thus, connected-component labeling and Euler number computation can be integrated more efficiently. Moreover, when computing the Euler number, unlike other conventional algorithms, the proposed algorithm does not need to process background pixels. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm is much more efficient than conventional algorithms either for calculating the Euler number alone or simultaneously calculating the Euler number and labeling connected components.     

新的连通域标记方法及其在医学图像中的应用*

为了提高诊断的准确率和效率,提出了一种新的连通域标记算法,同时对医学图像中感兴趣区域进行连通域标记和区域特征提取。该算法先对读入二值图进行边界提取,再对边界进行跟踪和标记,利用图像重构的方法对边界进行区域填充,并将属于同一连通域的边界进行归类,即重新排列标记号,最后对连通区域的形态特征进行提取。实验证明,该算法不但能正确标记任意复杂形状的连通域,运行速度较快,而且对连通区域进行了特征提取,现已应用到医学图像处理的多个方面,为下一步的图像处理奠定了更好的基础。