OpenCV学习(14) 细化算法(2)
前面一篇教程中,我们实现了Zhang的快速并行细化算法,从算法原理上,我们可以知道,算法是基于像素8邻域的形状来决定是否删除当前像素。还有很多与此算法相似的细化算法,只是判断的条件不一样。在综述文章, Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey中描述了各种细化算法的实现原理,有兴趣可以阅读一下。
下面看看图像细化的定义以及细化算法的分类:
图像细化(Image Thinning),一般指二值图像的骨架化(Image Skeletonization) 的一种操作运算。
所谓的细化就是经过一层层的剥离,从原来的图中去掉一些点(通常是轮廓上的点),但仍要保持原来的形状,直到得到图像的骨架。
骨架,可以理解为图象的中轴,如下面的字母H,白色的线即为起中轴,该中轴也可以称作H的骨架。
好的细化算法一定要满足下面几个条件:
- 收敛性;保证细化后细线的连通性;保持原图的基本形状;减少笔画相交处的畸变;细化结果是原图像的中心线;
细化的快速性和迭代次数少。
依据是否使用迭代运算可以分为两类:
非迭代算法:一次即产生骨架,如基于距离变换的方法,游程编码细化等。
迭代算法:即重复删除图像边缘满足一定条件的像素,最终得到单像素宽带骨架。
迭代方法依据其检查像素的方法又可以再分成两类:
串行算法:是否删除像素在每次迭代的执行中是固定顺序的,它不仅取决于前次迭代的结果,也取决于本次迭代中已处理过像素点分布情况。
并行算法:像素点删除与否与像素值图像中的顺序无关,仅取决于前次迭代的结果。
常用的迭代算法包括:Hilditch、Pavlidis、Rosenfeld细化算法以及基于索引表查询的细化算法等等。
Hilditch算法使用于二值图像,该算法是并行串行结合的算法。
Pavlidis算法通过并行和串行混合处理来实现,用位运算进行特定模式的匹配,所得的骨架是8连接的,用于0-1二值图像。
Rosenfeld算法是一种并行细化算法,所得的骨架形态是8-连接的,使用于0-1二值图像。
索引表细化算法:经过预处理后得到待细化的图像是0、1二值图像。像素值为1的是需要细化的部分,像素值为0的是背景区域。基于索引表的算法就是依据一定的判断依据,所做出的一张表,然后根据要细化的点的八个邻域的情况查询,若表中元素是1,若表中元素是1,则删除该点(改为背景),若是0则保留。因为一个像素的8个邻域共有256中可能情况,因此,索引表的大小一般为256,索引表细化算法速度很快。
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