FCC到VCC的转化

一种新型的顶点链码（VCC）,由于它所具有的平移和旋转不变性、起始点不变性、镜像不变性等特点而成为一种很好的图象边缘描述方法。关于它的许多性质以及在图象识别中的应用正在引起广泛的兴趣。本文从Freeman链码（FCC）出发,提出了等位码元和切割码元的概念,找到了一种从FCC到VCC直接转化的算法,这样我们不仅获得了图形边缘的诸如旋转不变性等重要的性质,为VCC链码的应用奠定了基础,更重要的是由此揭示了FCC与VCC两种不同的链码之间的关系。实验的结果同样也说明了这种转化所带来的优越性。     

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。     

基于Freeman链码连通体边界检测及其在坭兴陶图像中的应用

Freeman链码分为八方向和四方向。介绍Freeman链码的原理、记录方式、链码的获取并给出链码的核心代码。对图像采用八方向的链码方法记录图像的边界,实验结果表面采用八方向链码的方式提取图像的边界特征效果较好,并应用到坭兴陶图像中。     

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。     

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．     

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.     

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.     

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。     

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。     

A new relative chain code in 3D

A new chain code to represent 3D discrete curves is proposed. The method is based on a search for relative changes in the 3D Euclidean space, composed of three main vectors: a reference vector, a support vector, and a change direction vector, utilized to obtain a directed simple path in a grid of 26 connected components. A set of rotation transformations is defined in the 3D Euclidean space, and an alphabet of only 25 symbols is required to represent any face, edge or vertex-connected discrete curve. Important properties of this code are found: independence under translation, rotation and mirror transformations, as well as high compression levels. A set of 3D curve-skeletons and digital elevation model data to study the terrain were utilized to prove the proposed code. Compared with the state-of-the-art, our method has more advantages: at first, it represents voxelized paths independently of vicinity, also it gives better representation for the tested objects and detects better the redundant parts. This fact is shown in the entropy calculated for 3D curve-skeletons: our method gives 3.03 bits/symbol, whereas the state-of-the-art method gives 4.35 bits/symbol. On the other hand, our proposed chain code uses 23% less memory than the well known Freeman code of 26 directions. In case of digital elevation models, our method improves memory for 36.1% regarding Freeman code and 10.7% regarding the well known relative code called orthogonal direction change chain code. Finally, average length of the chain code proposed is 14% shorter than the relative code of the state-of-the-art.     

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。     

链码和在边界形状分析中的应用

介绍了应用链码分析边界形状的新方法，通过引入相对链码与绝对链码概念得到了计算链码和（平均链码）的简捷算法，边界上连续3点的绝对链码之和可以表示边界点的切线方向（斜率），进入和离开边界的3点链码和之差可以表示边界的曲率，同时给出了利用这些参数判别边界角点，边界光滑段的判据，以及估算曲率半径、等效周长的方法。最后，以细胞边界凹陷的修补和重叠细胞粘连的分割为例介绍了算法具体的使用，该算法在3类细胞中采集到的20余组粘连和缺损细胞上进行了验证，结果表明，该算法处理速度快，分割效果良好。     

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。     

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。     

基于链码和多线程的图像分段轮廓跟踪

针对将图像轮廓分段,并对每段轮廓单独进行或对所有段轮廓同时进行轮廓跟踪的需求,提出了基于链码和多线程的图像分段轮廓跟踪方法。对基于链码的图像轮廓跟踪算法进行改进,使之能应用于基于多线程的图像分段轮廓跟踪方法中。以面向对象的观点,将轮廓跟踪操作封装成类。一段轮廓的跟踪对应一个线程和一个轮廓跟踪类的对象。应用表明,该方法很好的解决了图像分段轮廓跟踪的问题,不仅可以灵活的对整个轮廓中所关心的某几段或所有段进行跟踪,而且各段轮廓的跟踪过程能够相互通信,跟踪速度快、效率高。     

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.