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．     

基于Freeman链码的图像中多个区域面积的计算方法

在进行图像处理时,经常需要求图像中的多个区域的面积。对同时求取一幅图像中多个区域的面积的方法进行了研究。首先利用Freeman链码方式对目标区域求取边界链码,然后基于边界链码及制定的上边界和下边界的判定规则表,求取各区域的面积。该方法具有简单快速的特点。     

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.     

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。     

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。     

多种链编码在数字图像中的标定算法*

提出了一种基于边界标定自动机获得二值图像Freeman编码的高效算法,并介绍了基于自动机获得二值图像区域的顶点链编码以及边界码的算法.实验证明,基于自动机获得各种链编码的算法具有高效率、高精确度等优点.     

基于图像边界跟踪的顶点矩阵算法

分析传统图像边界跟踪中存在的问题,根据Freeman链码跟踪方法提出一种改进的基于像素顶点矩阵的边界跟踪方法,定义图像的像素顶点矩阵,并利用像素顶点矩阵跟踪边界,制定边界跟踪的搜索规则,同时抽取边界的顶点链码,生成围线树结构,用像素顶点的链码值表示边界。实验结果表明,该算法优于一般的链码跟踪方法,具有广泛应用性。     

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％.     

改进的Freeman链码进行人民币的面额识别

针对尺寸法进行人民币的面额识别中,使用Freeman链码进行纸币边界曲线跟踪时出现的断点、漏点、错点及处理数据量大、速度慢的问题,提出一种新的链码定位边界法。首先通过统计纸币轮廓点的横、纵坐标值出现的频率确定链码起始点;然后定义一种新的多方向链码以解决图像边界点的间断问题;最后利用之前链码预测之后链码以减少漏点、错点,减少噪声对曲线跟踪的影响。实验结果表明,该方法用于纸币识别,识别率达到了96.159%以上,计算复杂度降低,识别速度提高,是一种有效的图像边界提取方法。     

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。     

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。     

基于二级复合链码的七段数字识别方法

针对动态数字图像的识别问题,提出基于二级复合链码的七段数字识别方法。对细化后的目标图像进行第1级8方向Freeman链码描述,在此基础上,进行第2级4方向Freeman链码描述,得到的复合链码与七段数字具有单一映射关系。在无线瓦斯检测系统中的应用结果表明,该方法具有较高的识别率和执行效率。     

基于Freeman链码的圆识别方法

在研究圆的Freeman链码性质并得出圆的Freeman链码与其对称链码的关系后,提出了一种基于Freeman链码性质的圆识别方法,通过圆的Freeman链码与其对称链码的相似度和奇偶码值出现的次数对圆进行识别。实验结果表明,该方法识别准确、效率高。     

一种新的珍珠形状匀称性检测算法

珍珠形状匀称性是衡量珍珠质量的重要指标之一。提出了一种新的珍珠形状匀称性检测算法——四象限边缘链码自相似性检测算法,是通过计算各个象限中边缘链码之间的相似度来判定珍珠形状的匀称性算法。采用四个方向的边缘算子对珍珠形状特征面进行边缘检测、融合,把已融合的珍珠边缘划分在四个象限;通过旋转、翻转方法把不同象限的珍珠边缘表示在同一象限;对表示在同一象限中的珍珠边缘进行8方向数链码编码,根据边缘链码计算出珍珠边缘的自相似性。实验显示,四象限边缘链码自相似性能够很好地描述珍珠形状匀称性,具有一定的实用价值。     

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。     

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。