基于ECCC的细胞图像分割算法

针对粘连细胞图像,提出ECCC(Eleven Components Chain Code)链码分割算法。首先对细胞边缘二值图像进行链码统计和边缘拐点检测,新算法对Freeman链码进行了改进,在链码中加入表示边缘拐点的新的链码元素,然后计算边缘拐点的链码差来筛选真实分割点,最后对分割点线性插值实现粘连细胞分割。实验结果表明,针对2粘连和3粘连细胞,ECCC法的分割成功率分别为100%和98%,平均耗时分别为0.42 s和0.67 s,比传统链码分割法减少了近55%的计算量,在复杂的细胞图像分割中具备一定的有效性和可行性。     

矩形点阵上八近邻图像的链码转换算法

给出了矩形点阵上八近邻图像的顶点链码（VCC）、Freeman链码和边界链码之间的转换算法，给出了图像边界的边界链码与顶点链码之间的相互转化算法和顶点链码与Freeman链码之间的相互转换算法，于是可以方便地直接由一种链码得到其他的链码表示，由某种链码获得的图像信息也为其他链码所共享．     

矩形点阵上链码的转换算法

链码是图像处理和图像识别中的一个重要工具.给出了四近邻图像的顶点链码（VCC）、Freeman链码和边界链码之间的转换算法,这样只要获得一种链码就可以得到其它的链码表示,由某种链码获得的图像信息也为其他链码所共享.     

有效的染色体分割新方法

在染色体图像分析与识别中,将粘连或是交叠的染色体分割开的关键技术是找到正确的分割点。通过使用一种边界链码的计算方法来准确定位分割点所属的凹点,即候选分割点;再利用候选分割点间的距离阈值和边界弧长阈值判断并筛选出正确的分割点。同时提出了两条粘连的染色体在其端部粘连或首尾粘连情况下的正确分割方法。     

一种新压缩顶点链码

链码是一种以较少的数据存储表示线条、曲线和区域边界的编码技术。为进一步提高链码的压缩效率,提出了一种新的压缩顶点链码：改进的正交3方向顶点链码（IO3DVCC）。IO3DVCC将顶点链码（VCC）的统计特征与正交3方向链码（3OT）的方向特征相结合,共设5个码值。码值1将VCC中的1、3组合和3、1组合归并表示,码值2与VCC的对应码值表达相同,码值3与3OT中的码值2表达相同,码值4和码值5分别对应2个连续的新链码码值1和8个连续的VCC码值2。新链码基于Huffman编码,为不定长编码。针对100幅图像的轮廓边界,统计并计算了IO3DVCC与改进的相对8方向Freeman链码（ERD8FCC）、基于算数编码的变长相对四方向Freeman链码（AVRF4）、基于算数编码的正交3方向链码（Arith_3OT）、压缩VCC （CVCC）和改进的CVCC （ICVCC）6种链码各码值出现的概率、平均码值表达能力、平均码长和链码效率。实验结果表明,IO3DVCC效率最高。针对随机选择的20幅轮廓边界图像,统计并计算了IO3DVCC、Arith_3OT和ICVCC3种链码表达的总码数、二进制总位数,以及相对于8方向Freeman链码的压缩比率。实验结果表明,IO3DVCC的压缩效果最好。     

基于六角网格下一种新链码编码方法

我们使用各种方法表示图像边界，其中使用最广泛为链码技术。使用链码技术表示图像的线条或边界，可以用较少的数据存储较多的信息，而六角网格显示器象素点的分布更加合理和紧凑，根据二者的优点，本文将链码技术应用于六角网格中，提出一种新链码编码方法，使得链码技术得到更好的应用。     

顶点链码表示区域的面积计算

链码因其能用较少数据来存储较多信息而得到广泛应用。顶点链码是一种用边界象素的顶点个数表示区域的编码技术。本文从顶点链码的性质出发，给出了直接由顶点链码求其所围区域面积的算法。     

基于链码技术的距离变换改进算法

论述了分水岭算法的原理及距离变换的具体过程。为了提高距离转换算法速度,提出了利用链码技术改进距离变换的算法。该方法利用链码技术能够准确跟踪目标物体边界的特点,按不同层次轮廓点灰度级递增的方式逐层对目标物体进行遍历,完成图像的距离转换,克服了形态学距离变换算法多次腐蚀、扫描图像,时间消耗较大的缺点。经过在木材细胞图像的分割过程中,同现有的距离变换算法比较证明,改进方法提高了距离变换速度,对提高图像分割的效率具有重要意义。     

对Freeman链码分析的角点检测算法

针对传统的基于轮廓曲线的角点检测算法需要计算曲率和选取阈值的不足,提出一种对Freeman链码分析的角点检测算法,首先通过图像边缘检测,轮廓提取得到轮廓的Freeman链码,当链码发生变化时分析其连续前后多个点的链码是否符合一定的规则来判定角点,无需经过传统的角点阈值选取,曲率计算等步骤.实验通过与He&Yung、CPDA、Fast-CPDA和ARCSS角点检测器比较,结果表明本文算法在角点检测时准确率（ACU）最高;在变换实验中,本算法的平均重复率（AR）最高,由此可以得出本算法具有良好的角点检测性能.     

一种新的基于链码的填充算法

将计算机图形学的栅栏填充算法移植到链码的填充算法中，发展出了一种新的基于链码的填充算法。利用边界Freeman链码，定义了一种新的边界点分类方法，通过对边界上的左右端点到栅栏间的像素取补填充该区域，算法能填充任意复杂图像区域，不需要辅助内存空间和标记边界色。与现有的算法进行了对比实验，实验表明该文提供的算法对于图像具有填充速度快、效率高等优点。     

基于Freeman链码的B样条曲线轮廓拟合

提出了一种Freeman链码与B样条曲线误差控制相结合实现轮廓拟合的算法,首先利用Freeman链码法进行边界跟踪,根据相邻像素点间的不同的链码变化关系,排除伪特征点,提取出轮廓中绝大多数特征点,然后结合基于误差控制的B样条曲线法,取得能够精确表示轮廓信息的特征点。本文算法即避免了使用曲率来进行求取特征点的复杂计算,提高了特征点检测速度,又提取出能够精确拟合轮廓的局部支撑点,实现了基于误差控制的轮廓曲线拟合。实验结果证明了本文算法的正确性。     

描述蝴蝶兰图像外轮廓信息的对称8链码编码算法

外轮廓信息是评价蝴蝶兰生长态势的重要特征参数,主要通过轮廓提取和链码编码两个步骤获得。蝴蝶兰图像的边缘轮廓最适合利用数学形态学算法提取,但所得轮廓并非单像素宽度,而利用传统8链码算法编码会错误地表达其外轮廓信息,因此结合轮廓特点重新定义了起始链码方向,提出了对称8链码编码算法。在编码过程中,该算法能够通过变换点判断出当前轮廓走向,从而自适应地选择起始链码方向。验证性实验证明,该算法能够准确描述蝴蝶兰图像的外轮廓信息,保证外轮廓信息较低的误判率;通用性实验证明,该算法同样适用于其他已较好提取出目标的封闭图像。     

基于链码检测的直线段检测方法

直线是图像的重要特征，直线参数是进行图像识别和直线段三维重建的重要基础数据。基于链码检测的直线段的检测方法分为4步：以边缘图像为基础进行链码检测；根据链码估计曲率，检测链码角点，并在角点处拆分链码；通过链码直方图检测直线链码；对直线链码进行直线参数估计，并根据连接准则，进行直线连接。实验证明，该方法可以对直线段进行有效的检测。     

肺癌早期诊断系统中形态学识别的研究与实现

讨论了通过利用细胞图象中的形态学信息对肺癌细胞进行识别和检测的方法。该方法采用基于区域边界的链码方提取形态学特征,再根据形态学识别算法,对细胞自动进行分类,从而识别出图象中的肺癌细胞。     

Segmentation of two-dimensional boundaries using the chain code

We divide the boundary of a two-dimensional object into segments, each of which is either straight or a circular arc; associated with the segment end-points are angle measures that can be used to match an object with a transformed (rotated, scaled) version of itself. The chain code, easily extracted from the boundary pixels, is the basis of this division. The approach avoids problems common to many of the existing methods for identification of curvature extrema: sensitivity to noise and dependence on parameters that are chosen empirically.

To each section of the boundary we assign a code that represents the change in slope between it and the previous section. This set of codes is integrated and thus provides a measure of the total directional change relative to the first section. For a closed object, the sequence of these sums is periodic, and one cycle can be plotted as a function of arc length, s. Such a plot can be shown to contain only straight lines: those that are not parallel to the s-axis (representing circular arcs on the original boundary of the object) and those that are (representing straight sections on the boundary).

This paper describes a recursive procedure for dividing the digital version of the curve described above into its linear segments. Each segment represents an arc that is the best fit to a portion of the original boundary; the angle which is defined by the arc is identical to the angle change of the edge in the same section, and the length of the arc is identical to that of the edge. The recursive procedure measures the error (for each value of arc length) between a proposed fitting line and the actual value of cumulative angle; where the error is maximum, and above a threshold, the line is segmented. The procedure is repeated until the error is sufficiently small. The breakpoints thus indicate the location and value of points of greatest curvature change.

A formal definition of the procedure is given, and it is shown to perform well for rotated, scaled and noisy objects.     

基于自适应链码的棉种周长测量

在棉种实时检测系统中,为了识别破损棉种,必须提取棉种的边缘并计算其周长。传统的边缘提取方法有Sobel、Robert等微分算子,以及数学形态学方法和小波变换方法。但是在实时系统中,图像处理速度是影响实时性的关键因素。Freeman链码是图像处理中表示轮廓形状的方法之一,由提取的链码可以得到曲线（包括直线）的曲率、曲线的特征点等,而这些特征是图像压缩、图像重建、图像匹配的依据。由Freeman链码方法提取的图像边缘是单像素的,因此采用这种方法来计算棉种的周长。通过与Sobel、Robert等边缘提取方法进行比较,可以证明运用链码方法求周长,其搜索时间短,计算准确,尤其适用于以快速准确为目标的实时系统。     

Compressed vertex chain codes

This paper introduces three new vertex chain codes. Firstly, considering that the vertex chain code uses 2 bits to represent only three code elements, a new code is introduced without increasing the average bits per code. The second case introduces a variable-length vertex chain code. Finally, a new compressed chain code is proposed based on the Huffman method. The continuation introduces a method for quantificationally evaluating the efficiency of chain codes. The efficiencies of the new vertex chain codes are then compared theoretically and practically against the most popular chain codes. The result of the comparison shows that the new compressed chain code is the most efficient.     

DISCRETE, NONLINEAR CURVATURE-DEPENDENT CONTOUR EVOLUTION

There has been much recent interest in curvature-dependent contour evolution processes, particularly when the resultant family of contours satisfies the heat (diffusion) equation. Computer simulations of these processes have used high-precision computation to closely approximate the solutions to the equation. This paper describes a class of low-precision contour evolution processes, based on a digital approximation to the curvature of the contour derived from its chain code, that can be applied to contours in low-resolution digital images. We have found that these methods perform quite similarly to the PDE-based methods at much lower computational cost. Our methods are also not limited to using linear functions of the contour’s curvature; we give several examples of digital contour evolution processes that depend nonlinearly on curvature, and discuss their possible uses.     

基于边缘提取的图像编码与消噪技术研究

文章介绍了一种用于图像边缘提取和编码的新算法,并提出一种链码文件的有效组织方法,同时对图像处理过程中遇到的消噪问题进行讨论。