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一种二值图像连通区域标记的新算法

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第２ ７卷 第 １ 期 １
２０ ０ ７年 １ １月
文 章编 号 ：０ １— ０ １２ ０ ） １— ７ ６— ２ １０ ９ ８ （ ０７ １ ２７ ０
一
计 算机应 用
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ａｉｎ ｍｐ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｓ ｏ
Ｖｏ ． １２７ Ｎｏ． １ 】 Ｎｏ ．２ ７ ｖ ｏ０
Ｋｅ ｏ ｄ ： ｏｎ ｃ ｄｒｇ ｎ ａｅｎ ；ｌ ｅｌｂｌ ｇ ｅ ｏ ｒｗｎ ｙｗ ｒｓ ｃｎ ｅｔ ｉ ；ｌ ｌ ｇ ｉ ｅ ｎ ；ｒｇ ｎｇｏ ｇ ｅ ｅｏ ｂ ｉ ｎ ａ ｉ ｉ ｉ
０ 引 言
灰度 图像进行 阈值分割得到二值 图像 （ 一般背 景像 素为
２５ 目标像 素为 ０ ， 了提取不 同区域的特 征 ， 常先要 对 ５， ）为 常
ＧＡＯ ｎ ～ ｏ Ｗ ＡＮＧ ｅ — ｉ Ｈｏ ｇ ｂ ， Ｗ ｉｘｎｇ
（ ｃｏｌｆＥｅｔ ｎ ｎ ｉ ｅ ｎ，Ｕ ＆ ￣ ｙｏ ｌ ｔ ｎｃ ｃ ｎｅ Ｔｃｎｌ ｙｏ Ｃ ｉ ， Ｓｈｏ ｏ ｌ ｒ ｉＥ ｇｎ ｒ ｇ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉＳｉ ｃ ＆ ｅｈｏ ｇ ｈｎ ｃｏ ｃ ｅｉ ｆＥ ｃ ｏ ｅ ｏ ｆ ａ
Ｃ ｅ ｇ ｕ Ｓ ｈ ｎ６ ０ ５ ，Ｃ ｉ ） ｈ ｎ ｄ ｉ ｎ １ ０ ４ ｈｎ ｃａ ａ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ａ ｅ ｌｏｉｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｉｅ ｌ ｂ ｌ ｇ ａ ｄ ｒｇ ｏ — ｒ ｗ ｎ ｓ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｉ ａｙ ｃ ｎ ｅ ｔｄ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｎ ｗ ａｇ ｒ ｍ ａ ｅ ｎ ｌ — ｅｉ ｎ ｅ ｉ ｎ ｇ ｏ ｉ ｇ ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ ｆ ｒ ｂｎ ｒ ｏ ｎ ｃｅ ｏ ｏ ｅ ｔ ｔ ｎ ａ ｎ
关 键词 ： 连通 区域 ； 标记 ； 线标记 ； 区域增 长
中图分 类号 ： Ｐ ９ ；Ｐ ０ Ｔ ３ １Ｔ ３ １
文献 标识 码 ： Ａ
Ｎｅ ｃ ｎｎ ｃ ｅ ｏ ｐ ｎ ｎｔｌ ｂｅｉ ｌ ｏ ｉｈ ｏ ｉ ａ ｙ ｉ ａ ｅ ｗ ｏ ｅ ｔ ｄ ｃ ｍ ｏ ｅ ａ ｌ ｎｇ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ｆ ｒ ｂ ｎ ｒ ｍ ｇ
区域增 长法” 依次扫描二 值 图像 中的每个 像素点 ， 当 找到某个未标记的 目标像 素时 ， 将其压 入堆栈并从 该点 开始 反复标记 其邻 域 ， 直到堆栈为 空。８邻域 连通准则 下 ， 区域增 长 的扫描次数 可以 由 ８ 降到平均 ４次 Ｌ 。 次 ８ Ｊ
此外 还有基于 四叉树 的表 示 以及用 于特 殊体 系 的计
综合 了线标记法和区域增长法的优点， 图像进行一次扫描就可以标记所有连通区域， 对 避免 了重复标 记问题 ； 同时该算法不受标记的 区域形状影响 ， 具有 良好的鲁棒性。提 出对此算法的进一 步优化策 略， 有效地降低 了其搜索次数。最后与传统算法进行 了比较 ， 试验结果表明该算法是快速和高效的。
基于区域增长法和线标记法 的新方法。该 方法不仅充５￣ 用 区 －Ｊ ） －
ｌｂ ｌ ｇ Ａ ｌ ｔ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔｄ ｃ ｍｐ ｎ ｎｓ ｅ ｅ ａ ｅｅ ｔ ｎ ａ ｓ ａ ｄ ａ ｏ ａ ｅ ｃ ｌ ｓｏ ｓ Ｔ ｅ ｌｇ ｒ ｈ Ｗａ ａ ｅ ｎ ． ｌ ｈ ｏ ｎ ｃｅ ｏ ｏ ｅ ｔ ｉ ｗ ｒ ｌ ｌ ｄ ｗ ｈ ｏ ｅ ｐ ｓ ， ｎ ｈ ｄ ｎ ｌ ｌ ｏｌ ｉ ｎ ． ｈ ａ ｏ ｔ ｍ ｓ ｂ ｉ ｂ ｉ ｉ ｉ ｄ ｐ ｎ ｅ ｔｏ ｅ ｓ ａ ｓｏ ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ｄ ｒ ｇｏ ｓ Ｔ ｅ ｈ ｅ ｇ ｒ ｈ ｗ ｓｏ ｔ ｚ ｄ ａ ｄ ｔｅ ｓ ａｃ ｍｅ Ｗａ ｅ ｕ ｅ ｎ ｅ ｅ ｄ ｎ ｆｔ ｈ ｐ ｆ ｈ ｏ ｎ ｃ ｅ ｅ ｉｎ ． ｈ ｎ ｔ ｅ ｎ ｗ ａ ｏ ｉ ｍ ａ ｐ ｉ ｅ ｎ ｈ ｅ ｒ ｈ ｔ ｓ ｒ ｄ ｃ ｄ ｈ ｅ ｔ ｌ ｔ ｍｉ ｉ ｈ ｏ ａ ａｉ ｘ ｉ Ｔ ｅ ｃ ｍｐ ｒ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ｓｗｉ ｒｄ ｔ ｎ ｇ ｒ ｈ ｈ ｗ ｔ ａ ｈｓ ｎ ｗ ｍｅｈ ｄ ｉ ｍｏ ｅ ｅ ｃ ｅ ｔａ ｄ ｅ ｅ ｔ ｅ ｖ ｅ ｍｅ ｔ ｔ ｔａ ｉ ｏ ａ ａ ｏ ｔ ｍｓ ｓ ｏ ｈ ｔｔ ｉ ｅ ｔ ｏ ｌ ｆ ｉｎ ｎ ｆ ｃｉ ． 值 图像 连 通 区域 标 记 的新 算 法
高红波 ， 王卫 星
（ 电子科技 大 学 电子 工程 学院 ， 都 ６０ ５ ） 成 １０４
（ ｏ ｇｏ＿ ｄ １３ ｃｎ） ｈｎ ｂ ｇ ｃ ＠ ６ ． ｏ
摘
要 ： 线标 记和 区域增 长 的基 础 上提 出 了一种 二值 图像 连 通 区域 标 记 的 快速 算 法。 该 算 法 在
算机 的并行标记算 法【 】 。 刮等 为了克服线标记 法和区域增长法 的缺点 ， 本文提 出了一种
连通 区域进行标记 。连通区域标记是指将 图像 中符合某种 连 通规则（ ４邻域连通和 ８邻域连通 ） 的像素用相 同的标号表示
出来。这种方 法在 工业 检测 ， 光学字符识 别（ ｐ ｃ ｈｒｃ ｒ Ｏ ｔ ａ Ｃ ａａｔ ｉｌ ｅ Ｒ ｃｇｉｏ ，Ｏ Ｒ 等领域有广 泛的应 用 ， ｅｏｎｔ ｎ Ｃ ） ｉ 如文本 识别 的 图文 分割 、 零件 图像提取等 ， 图像 处理和 目标 识别 的基础 ， 是 标记 算法的速度直接影 响到图像 的分析效率 。 到 目前为止 ， 图像的标记算法有很多种 ， 这些方 法大致可 以分为 以下 ３类 ： 像素标记 法 根据标记过程 中对图像 扫描次数 的不 同可

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基于FPGA的二值图像连通域快速标记

基于FPGA的二值图像连通域快速标记

基于FPGA的二值图像连通域快速标记汪滴珠;安涛;何培龙【摘要】针对连通域标记算法运算量大、速度慢、硬件实现困难的缺点,提出一种适于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现的二值图像连通域快速标记的算法,并用VHDL硬件开发语言在XILINX公司的FPGA上实现.实验结果表明了该算法能对二值图像复杂的连通关系正确标记,易于硬件实现,大大节约了硬件资源,电路结构简单,满足实时性要求.%In order to solve the prablems of low speed large computation and difficult hardware implementation of connected component labeling, a connected component fast labcling algorithm of binary image lageling applicable for field programmable gate array (FPGA) is proposed, which is implemented by VHDI. hardware description language based on FPGA platform of XILINX corporation. Experimental results show that the proposed algorithm can label binary image with complex connections correctly, implement hardware easily,save more hardware resource and meet real-time demands.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)008【总页数】3页(P115-117)【关键词】FPGA;二值图像;连通域;快速标记【作者】汪滴珠;安涛;何培龙【作者单位】中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209;中国科学院研究生院,北京,100039;中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209;中国科学院,光电技术研究所,四川,成都,610209【正文语种】中文【中图分类】TN919-34;TP391连通域标记算法是图像处理、计算机视觉和模式识别等领域的基本算法，它可以对图像中不同目标标上不同的标记，进而提取、分离目标，确定目标的特征和参数，从而对目标进行识别和跟踪。

二值图像连通域标记算法与代码_收藏

二值图像连通域标记算法与代码_收藏

二值图像连通域标记算法与代码收藏10:19:42二值图像连通域标记算法与代码这里列举二值图像连通域标记算法包括直接扫描标记算法和二值图像连通域标记快速算法一、直接扫描标记算法把连续区域作同一个标记，常见的四邻域标记算法和八邻域标记算法。

1、四邻域标记算法：1）判断此点四邻域中的最左，最上有没有点，如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。

2）如果此点四邻域中的最左有点，最上没有点，则标记此点为最左点的值；如果此点四邻域中的最左没有点，最上有点，则标记此点为最上点的值。

3）如果此点四邻域中的最左有点，最上都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。

2、八邻域标记算法：1）判断此点八邻域中的最左，左上，最上，上右点的情况。

如果都没有点，则表示一个新的区域的开始。

2）如果此点八邻域中的最左有点，上右都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。

3）如果此点八邻域中的左上有点，上右都有点，则标记此点为这两个中的最小的标记点，并修改大标记为小标记。

4）否则按照最左，左上，最上，上右的顺序，标记此点为四个中的一个。

代码实现：#include <list>#include <vector>#include <algorithm>像初步标记：为每个像素赋予临时标记，并且将临时标记的等价关系记录在等价表中2.整理等价表：这一环节分为两个步骤：（1）将具有等价关系的临时标记全部等价为其中的最小值；（2）对连通区域以自然数顺序重新编号，得到临时标记与最终标记之间的等价关系。

3.图像代换：对图像进行逐像素代换，将临时标记代换为最终标记．经过3个环节处理后，算法输出标记后的图像，图像中连通域按照由上到下，由左至右出现的顺序被标以连续的自然数。

代码实现：#include <list>#include <vector>#include <algorithm>arkValue1);pInnerListAdd->AddTail( (void *)().MarkValue2);( (void *)pInnerListAdd );();/* 定义pFindValue1和pFindValue2，存放在所有内层链表中找到特定值的某个内层链表的头指针，也就是外层链表的某个元素值。

二值化图像8联通域标记

二值化图像8联通域标记

//基于区域生长法的连通域标记（C语言）
区域生长法利用区域生长的思想，一次生长过程可以标记一整个连通区，只需对图像进行一次扫描就能标记出所有连通区。算法描述如下：
Step1、输入待标记图像bitmap(二值化原图，SDRAM内,u16，只有0x0000与0xffff)，初始化一个与输入图像同样尺寸的标记矩阵labelmap(SDRAM内，大小与二值化原图相同,u16，初值0x0000)，一个队列queue(SDRAM内，大小与二值化原图相同)以及标记计数labelIndex（unsigned char，最大值255,初值0）；
{
int searchIndex, i, length;
labelmap[pixelIndex] = labelIndex;
length = width * height;
for(i = 0;i < 8;i++)
{
searchIndex = pixelIndex + NeighborDirection[i][0] * width + NeighborDirection[i][1];//???
}
}
}
//头步骤1
int ConnectedComponentLabeling(unsigned char *bitmap, int width, int height, int *labelmap)
{
int cx, cy, index, popIndex, labelIndex = 0;
Queue *queue = NULL;
popIndex = PopQueue(queue);
}
}
}
}
//free(queue);
二值图像的贴标签算法

二值图像的贴标签算法

⼆值图像的贴标签算法 贴标签就是将⼆值图中属于同⼀个连通域的像素标记起来。

之前编的程序需要多次遍历图像，所以速度⽐较慢，最近有朋友告诉我⼀种更简单的⽅法。

这⾥对⼆值图中⽩⾊的连通域进⾏贴标签，具体步骤是： 1、按⾏遍历图像，当遇到⼀个⽩点时，说明遇到了⼀个标签区域； 2、将当前⽩点的坐标作为种⼦点⼊栈； 3、判断栈是否为空，若栈⾮空，则在栈顶元素所在位置贴上对应的标签号，同时将⼆值图上的该位置赋成别的颜⾊（表明当前元素已经贴过标签），弹出栈顶元素，并将其8邻域的⽩点⼊栈，重复3直到栈空，这时，当前连通域已经完成贴标签过程； 4、继续按⾏遍历图像，直到遇到下⼀个⽩点，然后重复步骤2-3，直到遍历完图像；1////////////////////////////////////////////////////2// 功能：⼆值图贴标签（针对感兴趣区域）3// 参数：4// pBin - ⼆值图像5// pLabel - 标签矩阵（在外申请，和图像同样⼤⼩，并全部置0）6// lineByte - 图像的每⾏字节数7// roi - 感兴趣区域（左闭右开、上闭下开区间）8// 返回值：9// nLabel - 标签个数10///////////////////////////////////////////////////1112int Labeling(unsigned char *pBin, int *pLabel, int lineByte, CRect roi)13 {14//感兴趣区域的4条边界15int xMin = roi.left;16int xMax = roi.right;17int yMin = roi.top;18int yMax = roi.bottom;1920 stack<CPoint> stk;21int i,j,x,y,k;22int nLabel = 0; //标签编号（从1号标签贴起，⾮标签区域贴0）23for (y=yMin; y<yMax; y++)24 {25for (x=xMin; x<xMax; x++)26 {27if (pBin[y*lineByte+x]==255) //以找到的第⼀个⽩点为种⼦点28 {29 nLabel++;30 stk.push(CPoint(x,y)); //将种⼦点⼊栈31 pLabel[y*lineByte+x] = nLabel;32 pBin[y*lineByte+x] = nLabel*40;3334//若栈⾮空，弹出⼀个元素，并将其8邻域内的⽩点⼊栈，栈空时当前连通域完成贴标签35while (!stk.empty())36 {37 CPoint pt = stk.top();38 stk.pop();39 i = pt.y;40 j = pt.x;41 k = i*lineByte+j;42if (i>yMin && j>xMin && pBin[k-lineByte-1]==255) //左上43 {44 stk.push(CPoint(j-1,i-1));45 pLabel[k-lineByte-1] = nLabel;46 pBin[k-lineByte-1] = nLabel*40;47 }48if (i>yMin && pBin[k-lineByte]==255) //上49 {50 stk.push(CPoint(j,i-1));51 pLabel[k-lineByte] = nLabel;52 pBin[k-lineByte] = nLabel*40;53 }54if (i>yMin && j<xMax-1 && pBin[k-lineByte+1]==255) //右上55 {56 stk.push(CPoint(j+1,i-1));57 pLabel[k-lineByte+1] = nLabel;58 pBin[k-lineByte+1] = nLabel*40;59 }60if (j>xMin && pBin[k-1]==255) //左61 {62 stk.push(CPoint(j-1,i));63 pLabel[k-1] = nLabel;64 pBin[k-1] = nLabel*40;65 }66if (j<xMax-1 && pBin[k+1]==255) //右67 {68 stk.push(CPoint(j+1,i));69 pLabel[k+1] = nLabel;70 pBin[k+1] = nLabel*40;71 }72if (i<yMax-1 && j>xMin && pBin[k+lineByte-1]==255) //左下73 {74 stk.push(CPoint(j-1,i+1));75 pLabel[k+lineByte-1] = nLabel;76 pBin[k+lineByte-1] = nLabel*40;77 }78if (i<yMax-1 && pBin[k+lineByte]==255) //下79 {80 stk.push(CPoint(j,i+1));81 pLabel[k+lineByte] = nLabel;82 pBin[k+lineByte] = nLabel*40;83 }84if (i<yMax-1 && j<xMax-1 && pBin[k+lineByte+1]==255) //右下85 {86 stk.push(CPoint(j+1,i+1));87 pLabel[k+lineByte+1] = nLabel;88 pBin[k+lineByte+1] = nLabel*40;89 }90 }91 }92 }93 }9495return nLabel;96 }。