Freeman四方向链码压缩率提高的方法研究

文中通过大量的实验,在研究现有的基于Freeman方向链码的方法的基础上,对提高Freeman四方向链码压缩率的方法进行了深入的研究.从改变码值含义定义并对码值进行Huffman编码,进而对出现频率最高的码值进行计算编码等不同角度,进行大量的实验、比较与分析.提出了一个Freeman四方向链码新方法:计算编码不等长相对四方向Freeman链码——AVRF4.实验结果表明,其链码压缩率比Freeman八方向链码提高了26％,而比原始Freeman四方向链码提高了15％.     

基于链码的心血管图象匹配技术

本文采用了一种基于链码的匹配技术来完成心血管的提取和重建,我们通过基于知识的计算机高级视觉技术,利用链码理论对已获取的血管中轴和轮廓线进行编码,从而建立起其间的对应关系,并用于后期的三维重建。我们首先对模式识别中链码的串匹配算法作一个简要介绍,并详细分析讨论了其中的关键难点:编码、代价函数、归一化的链间距离,使其能够适用于我们的工作。我们分别用仿真数据和实际心血管图象进行实验,并使用标准公式进行评估。结果表明我们方法的正确性,并给出了初步重建的结果。     

图象边界的链码表示研究

图象边界表示在模式识别、图象处理以及计算机视觉等领域扮演着十分重要的角色。本文研究了图象边界的链码表示,提出一种改进的链码表示方法。该方法通过二元组代替方向编号逐一编码方法,使用一个字节的高低位存取二元组的两个数值,节省了存储空间。理论分析和实验结果表明,与常用链码相比,该方法有效缩短了链码长度,能提高边界重绘速度,具有较强的实用性。     

基于Huffman编码的改进压缩链码

对图像处理及模式识别中的各类链码技术进行了研究,并基于压缩顶点链码提出了一种新的链码:改进的压缩顶点链码。该链码比压缩顶点链码新增一位码值,采用Huffman编码对各码值进行编码,实现了一组不等长的链码表示。通过对大量图像的数据统计,分别计算了改进压缩顶点链码与现有的8种链码的码值平均表达能力、链码平均长度和效率以及相对于8方向Freeman链码的压缩比率。实验结果表明,所提出的改进压缩链码的效率最高,链码压缩率最为理想。     

图象边界的链码表示研究

图象边界表示在模式识别、图象处理以及计算机视觉等领域扮演着十分重要的角色.本文研究了图象边界的链码表示,提出一种改进的链码表示方法.该方法通过二元组代替方向编号逐一编码方法,使用一个字节的高低位存取二元组的两个数值,节省了存储空间.理论分析和实验结果表明,与常用链码相比,该方法有效缩短了链码长度,能提高边界重绘速度,具有较强的实用性.     

Freeman链码压缩算法的研究

文中提出一种新的链码编码方法。在链码中的每个码是根据它与其前一个码之间的前进方向角度差来进行编码的。统计结果表明,这样编码的每个码值的出现概率是很不同的。角度差小的码值出现概率较大,而角度差大的码值出现概率较小。这样结合霍夫曼（Huffman)编码方法就可实现链码的压缩。新链码与现有链码进行了比较。比较结果显示新链码具有最小的平均码长1．97位／码。     

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。     

压缩型顶点链码的研究

提出了两种新的压缩型顶点链码的编码方法。根据图像边界的顶点链码中通常包含大量的两个顶点的连续编号的特点,用0和9分别代替常规顶点链码的1和3,而用1到8这8个数字直接表示连续出现率最高的编号2及其数量,研究了一种动态顶点链码。将链码顶点分为1、2、3和1与3的组合4种类型,用一个字节的高位区和低位区分别表示链码编号及其连续数量,研究了一种压缩型顶点链码。结合一种编码综合效率评价方法,通过与现有的链码进行比较,结果表明本文所研究的链码不仅具有50%~70%的编码压缩比,而且编码或解码的效率也提高了10%~40%,即具有更好的实时性。     

一种曲线平滑的自适应方法

基于曲线的参数方程和信号平滑滤波以及方向链码的基本思想,提出了一种基于Ｆｒｅｅｍａｎ链码和以张长为参数的参数方程的离散曲线自适应平滑算法,解决了图象处理中曲线提取后存在的不光滑问题。最后给出了一些对比实验结果,证明了本算法的有效性。     

一种新的基于链码描述的轮廓填充方法

基于链码描述的轮廓填充是图象处理的基础算法,已广泛应用于图象处理、目标分析、图象压缩和计算机图形学中,但存在需要较大的辅助空间和速度较慢的问题。为此,在分析现有算法的基础上,提出了一类基于将整条码链的填充分解成子链填充的算法,这样每条子链都是简单封闭轮廓,与现有算法相比,该算法最大仅需要屯友链等大的辅助空间,而且在非二值图象或码链允许更改时,可不需要任何辅助空间;另外,该算法既不需要排序操作,也不需要用人工交互的方式给出种子,即可通过在子链中根据相邻链码的值来自动给出种子,理论和实验表明,该方法能正确填充任意复杂形状的轮廓,并具有实现方便、速度快、算法简单、易于理解等特点,此快速简单算法具有很大的应用价值。     

一种最优化链码指纹二值细化图像压缩编码

提出了一种适合于对线状结构的条形纹线二值图像进行压缩的最优化Freeman链码压缩算法——Freeman差分链码Huffman编码。与传统的Freeman链码相比,提出的压缩算法是基于Freeman链码、差分编码和Huffman编码的一种混和编码方式。通过理论分析和在指纹二值细化图上的实验结果证明,对于指纹二值细化图像,本算法优于现有的链码压缩二值图像的算法,针对于线状结构的条形纹线二值图像,本算法也优于其他压缩算法。其平均码长为1.7651bits,低于8方向Freeman链码或者Freeman差分链码的3bits的平均码长。     

线状图形矢量化中的行段分析与后处理

针对目前工程图纸识别中存在的几项难点技术,提出基于行程编码的矢量化方法, 对小弯度直线的纠正问题、特征线段的延伸与合并算法进行了研究.同时使用图像局部形态 分析的方法,直接在原图像上进行识别,保证了图像信息的完整性和可检测性.该项研究结果 在建筑工程图纸的自动识别及自动计算中得到了较好的应用.     

运用Freeman准则的直线检测算法

提出了一种简单而高效的在二值图像中检测目标物体直线边界的算法．基于Freeman提出的关于数字直线的准则和数字直线的特征,得出线段元是数字直线的组成部分这一性质．基于该性质,该算法以线段元为基本单位进行直线的构造,从而能高效、准确地检测出图像中物体边界中的直线．此外,该算法还可用于检测二值图像中物体边界的拐角．     

构造标定自动机实现数字图像的Freeman链编码标定

图像的Freeman链编码是对图像边界的描述,这种链编码给我们图形一些基本特征,正在被广泛地应用到图像处理和图像识别中。本文给出了二值图像区域的标定方法。对于八近邻的图像,分别建立了一组最小的完备图。利用图像标定的基本图,为二值图像边界的识别构造了一个自动机,自动机的输出就是Freeman链编码,为二值图像区域的标定提供了一个有效算法。     

基于链码跟踪的Data Matrix二维条码快速识别

为实现工业现场中Data Matrix二维条码的快速识别,提出一种基于链码跟踪、直线段提取的条码快速识别方法。首先采用Sobel算子提取图像边缘;然后基于链码跟踪方法,跟踪图像的边缘点,记录链码;接着根据快速直线段提取方法,将直线相似度低于阈值的线段剔除,结合线形连接方法合并断裂线段,并使用长度判别剔除不可靠的线段;最后结合Data Matrix二维条码的特征,定位Data Matrix二维条码。实际测试表明,该识别方法能够快速、准确地定位二维条码区域,识别正确率可达99.39%以上,具有实时性强、可靠性好等特点,满足工业现场要求。     

最佳阈值法结合改进的Freeman链码的肺实质分割

肺部CT图像中肺实质的精确分割是肺部疾病检测和诊断的关键步骤。针对传统的图像分割方法对CT图像中肺实质分割效果不理想,提出了一种基于最佳阈值法和改进的Freeman链码的肺实质分割方法。首先,用最佳阈值法实现肺部初分割,然后对肺实质进一步处理得到肺实质模板,再结合改进的Freeman链码法和Bezier曲线对存有缺陷的模板进行修补,最后与肺部CT图像相乘来提取肺实质。肺实质分割精度在图像对比清晰度和肺实质区域特征一致性方面都有一定的改善,分割准确率平均达到96.8%。实验结果表明,对于边缘性结节以及不同的肺部病灶,该方法都具有理想的分割效果,具有较好的准确性和鲁棒性。     

基于特征分析的工程图智能识别算法

提出了一种基于图线和行程段特征分析,由行程段直接拾取整条图线的工程图识别算法。该算法不经过图段分别,根据整条图线的信息确定交点;通过分析线索、间隔等的规律确定线型。最后,基于工程图知识进行图线校正。该算法已付诸实践并取得良好效果。     

基于Freeman链码的边缘跟踪算法及直线段检测

本文主要总结了目前几个常用的直线段检测方法。分析了当前边缘跟踪算法的不足。在此基础上,提出了一种基于Freeman链码的直线段检测方法,主要在边缘跟踪环节中对原有方法进行改进。实验表明,该算法能够快速,准确地检测直线段。