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two pass 连通区域算法

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two pass 连通区域算法

两遍算法（Two-pass algorithm）是图像处理中一种用来查找和标记图像中连通区域（或联通分量、区域）的方法。这种算法首次被提出是在20世纪60年代，如今已成为图像处理中常用的一种方法。这种算法相对简单而且高效，因此在实际应用中被广泛使用。在本文中，我们将详细介绍两遍算法的原理和实现过程，并且通过一些示例来说明其应用。

首先，我们需要了解什么是连通区域。在图像处理中，连通区域是指图像中由相邻像素点组成的一块区域。在这个区域内的像素点具有相似的性质，比如颜色、亮度等。通常情况下，我们希望将图像中相互连接的像素点组成的区域识别出来，并进行标记，这样我们就可以在后续的处理中对这些区域进行分析和处理。

两遍算法是一种经典的连通区域查找方法。其基本思路就是通过两次扫描图像来实现。在第一次扫描中，我们会遍历整个图像，对每一个像素点进行分析，并进行标记。在第二次扫描中，我们会对已经被标记的像素点进行进一步处理，比如合并相邻的区域或者进行其他操作。

接下来，我们将详细介绍两遍算法的具体步骤。

第一步：初始化

在进行第一次扫描之前，我们需要对一些变量进行初始化。首先，我们需要一个数组来存储每个像素点的标记。通常情况下，我们会使用一个与图像大小相同的数组来存储这些标记。其次，我们需要设定一个阈值，用来确定两个像素点是否属于同一个区域。最后，我们还需要定义一个函数，用来判断两个像素点是否相邻。在大多数情况下，我们会使用四邻域或者八邻域来进行判断。

第二步：第一次扫描

在第一次扫描中，我们会遍历整个图像，并对每一个像素点进行分析。首先，我们会检查当前像素点是否已经被标记。如果已经被标记，我们会继续遍历下一个像素点；如果没有被标记，我们将对该像素点进行标记，并进一步对相邻的像素点进行分析。通过这种方式，我们就可以逐步找到图像中所有的连通区域，并对其进行标记。

第三步：第二次扫描

在第二次扫描中，我们会对已经标记的像素点进行处理。通常情况下，我们会对相邻的区域进行合并，或者对标记进行进一步处理。通过这种方式，我们可以得到图像中所有的连通区域，并对其进行进一步的处理。

综上所述，两遍算法是一种简单而有效的连通区域查找方法。通过两次扫描图像，我们可以得到图像中的所有连通区域，并对其进行进一步的处理。因此，在实际应用中，两遍算法被广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。

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传感器中基于连通支配集的区域覆盖控制算法

传感器中基于连通支配集的区域覆盖控制算法

第３４卷第４期　２０１６年１２月　广西师范大学学报（自然科学版）　

Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｕａｎｇｘｉ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｅｄｉｔｉｏｎ）　Ｖｏ１．３４　Ｎｏ．４　Ｄｅｃ．２Ｏ１６　

传感器中基于连通支配集的区域覆盖控制算法　

黄恒杰　，龚小龙　，王高才　

（１．玉林师范学院教育技术中心，广西玉林５３７０００；２．广西大学计算机与电子信息学院，广西南宁５３０００４）　

摘　要：针对现有无线传感器网络区域覆盖控制算法很难在确保网络连通率的同时对网络覆盖率和能耗进　行优化的问题，本文提出一种基于连通支配集的区域覆盖控制（ａｒｅａ　ｃｏｖｅｒａｇｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ　ｄｏｍｉｎａｔｉｎｇ　ｓｅｔ，ＡＣＣＢＣＤＳ）算法。当节点随机分布于监测区域后，未连通的节点移向Ｓｉｎｋ节点直至网络实现　全连通，之后利用三着色算法构建网络连通支配集，Ｓｉｎｋ节点对非连通支配节点进行集中式优化调整，让非　连通支配节点移至更优位置。在优化调整的过程中同时考虑了网络连通率、覆盖率和节点移动距离。仿真结　果表明，与典型的基于虚拟力的区域覆盖控制（ａｒｅａ　ｃｏｖｅｒａｇｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｖｉｒｔｕａｌ　ｆｏｒｃｅｓ，ＡＣＣＢＶＦ）算法相　比较，本文提出的ＡＣＣＢＣＤＳ算法能使网络在确保全连通的前提下获得更高覆盖率，并能减少网络覆盖控制　中的移动能耗。　关键词：传感器网络；连通支配集；覆盖率；能耗　中图分类号：ＴＰ３９３　文献标志码：Ａ　文章编号：１００１—６６００（２０１６）０４—００１９—０７　

０　引言　

无线传感器网络覆盖控制是指在考虑网络存储、计算、通信和能量等资源受限的情况下，通过调整节　

点位置、网络路由和节点状态等手段，使各受限资源得到优化配置，进而使网络感知、通信和生存周期等服　务质量得到改善口。］。根据覆盖对象的不同，现有无线传感器网络覆盖控制方法可分为区域覆盖、点覆盖、　

复杂连通区域扫描线填充算法的问题及改进

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信息技术与信息亿　

复杂连通区域扫描线填充算　法的问　题及改进　

Ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇ　ｏｆ　Ｓｃａｎｌｉｎｅ　Ｆｉｌｌｉｎｇ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　Ｃｏｎｌｉｃａｔｅｄ　Ｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇ　Ｒｅｇｉｏｎ　ａｎｄ　Ｉｔｓ　Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ　

孙青　郑永果　ＳＵＮ　Ｑ　ＺＨＥＮＧ　Ｙｏｎｇ—ｇｕｏ　

针对复杂连通区域扫描线填充算法可能出现的重复填充错误，分析了产生错误的原因，并给出了相应的　改进办法．从而实现了复杂连通区域的快速正确填充。　计算机图形学　区域填充轮廓线扫描线　

Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ａ　ｓｃａｎｌｉｎｅ　ｆｉｌｌｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒ　Ｃｏｎｌｉｃａｔｅｄ　Ｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇ　Ｒｅｇｉｏｎ　ａｒｅａ　ｈａｓ　ｇｏｏｄ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ　ｂｕｔ　ａｌｓｏ　ａ　

ｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇ　ｔｈａｔ　ｏｎｅ　ｃｌａｓｓ　ｏｆ　ｓｐｅｃｉａｌ　ｆｉｅｌｄｓ　ｗｅｒｅ　ｒｅｄｕｐｌｉｃａｔｅ　ｆｉｌｌｅｄ．Ａｎ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｗａｓ　ｇｉｖｅｎ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　

ｔｈｒｏｕｇｈ　ａｎａｌｙｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｒｅａｓｏｎ　ｃａｕｓｉｎｇ　ｒｅｄｕｐｌｉｃａｔｅ　ｆｉｌｌｉｎｇ．Ａｌｌ　Ｃｏｎｌｉｃａｔｅｄ　Ｃｏｎｎｅｃｔｉｎｇ　Ｒｅ，ｏｎ　ｃａｎ　ｂｅ　ｆｉｌｌｅｄ　ｃｏｒｒｅｃｔｌｙ　

ａｎｄ　ｆａｓｔｌｙ　ｂｙ　ｔｈｅ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．　Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｒｅｇｉｏｎ　ｆｉｌｌｉｎｇ　Ｃｏｎｔｏｕｒ　Ｓｃａｎ　ｌｉｎｅ　

ｌ　引言　

区域填充是计算机图形学中的一个基本问题，在计算机　

辅助设计、真实感图形显示、图像分析等领域有着广泛的应　

用。完成区域填充的算法总体上可以分为两类，一类是种子　

填充算法，一类是扫描线填充算法。种子填充算法相对简　

单，但没有考虑像素的相关性，每个像素都可能多次入栈，效　

二值图像连通区域标记

二值图像连通区域标记

⼆值图像连通区域标记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： [cpp] 01. #include 02. #include 03. #include 04. //连通区域属性结构 05. typedef struct tagMarkRegion 06. { 07. std::list MarkPointList;//点列表 08. RECT rect; 09. }MarkRegion; 10. 11. //定义MarkMap 结构，⽤来存放等价对 12. typedef struct tagEqualMark 13. { int MarkValue1; //标记值 14. int MarkValue2; //标记值 15. } EqualMark; 16. 17. //定义MarkMapping 结构，⽤来存放标记映射关系 18. typedef struct tagMarkMapping 19. { int nOriginalMark; //第⼀次扫描的标记 20. int nMappingMark; //等价整理之后对应标记 21. } MarkMapping; 22. 23. /* 24. 功能说明：⼋连通标记 25. 参数说明：I，表⽰图像数据指针 26. ImageWidth,表⽰图像宽 27. ImageHeight，表⽰图像⾼ 28. off，表⽰偏移量 29. nFlag,表⽰指定标记 30. iColorType，表⽰颜⾊类型，（⿊点，⽩点） 31. markInfo，表⽰连通区域属性信息 32. 返回值：连通点数量，int类型 33. */ 34. int FillAreaFlag33(LPINT I,int ImageWidth,int ImageHeight,long off,int nFlag,int iColorType,MarkRegion &markInfo) 35. { 36. bool bNew; 37. RECT rect; 38. int m,n,i,j,k,nDot=1,offset,offtemp,yMin; 39. int dxy[8],x,y; 40. dxy[0]=-ImageWidth-1; dxy[1]=-ImageWidth; dxy[2]=-ImageWidth+1; 41. dxy[3]=-1; dxy[4]=1; 42. dxy[5]=ImageWidth-1; dxy[6]=ImageWidth; dxy[7]=ImageWidth+1; 43. rect.left=65535; rect.right=-1; 44. rect.bottom=65535; rect.top=-1; 45. markInfo.MarkPointList.clear(); 46. POINT ptTmp;

OpenCV_连通区域分析1（ConnectedComponentAnalysis-Lab。。。

OpenCV_连通区域分析1（ConnectedComponentAnalysis-Lab。。。

OpenCV_连通区域分析1（ConnectedComponentAnalysis-

Lab。。。

本⽂主要介绍在CVPR和图像处理领域中较为常⽤的⼀种图像区域（Blob）提取的⽅法——连通性分析法（连通区域标记法）。

⽂中介绍了两种常见的连通性分析的算法：1）Two-pass；2）Seed-Filling种⼦填充，并给出了两个算法的基于OpenCV的C++实现代码。

⼀、连通区域分析

连通区域（Connected Component）⼀般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域（Region，Blob）。

连通区域分析（Connected Component Analysis,Connected Component Labeling）是指将图像中的各个连通区域找出并标记。

连通区域分析是⼀种在CVPR和图像分析处理的众多应⽤领域中较为常⽤和基本的⽅法。

例如：OCR识别中字符分割提取（车牌识别、⽂本识别、字幕识别等）、视觉跟踪中的运动前景⽬标分割与提取

（⾏⼈⼊侵检测、遗留物体检测、基于视觉的车辆检测与跟踪等）、医学图像处理（感兴趣⽬标区域提取）、等等。

也就是说，在需要将前景⽬标提取出来以便后续进⾏处理的应⽤场景中都能够⽤到连通区域分析⽅法，通常连通区域分析处理的对象是⼀张⼆值化后的图像。

⼆、连通区域分析的算法

从连通区域的定义可以知道，⼀个连通区域是由具有相同像素值的相邻像素组成像素集合，因此，我们就可以通过这两个条件在图像中寻找连通区域，

对于找到的每个连通区域，我们赋予其⼀个唯⼀的标识（Label），以区别其他连通区域。

连通区域分析有基本的算法，也有其改进算法，本⽂介绍其中的两种常见算法：1）Two-Pass法；2）Seed-Filling种⼦填充法；

注意：

a、这⾥的扫描指的是按⾏或按列访问图像的所有像素，本⽂算法采⽤的是按⾏扫描⽅式；

b、图像记为B，为⼆值图像：前景像素（pixel value = 1），背景像素（pixel value = 0）