第8卷 第9期 2008年5月1671-1819(2008)9-2492-03
科 学 技 术 与 工 程
S c i e n c e T e c h n o l o g ya n d E n g i n e e r i n g
V
o l .8 N o .9 M a y
2008 2008 S c i .T e c h .E n g n g .
基于连通域算法的区域测量
李仪芳 刘景琳
(广东技术师范学院电子与信息学院,广州510665)
摘 要 基于数字图像处理的原理,提出用八连通域算法对有多个连通区域的二值图像进行面积测量。通过逐行逐列地扫描图像,按照一定的规则标记连通区域,得到对象的个数,同时统计每个区域所含的像素,通过标尺转换可以得出区域的面积。结果表明,该算法能有效地提取八连通区域,可用于计算显微图像颗粒物的面积和粒径。关键词 区域标记 像素测量 八连通域算法中图法分类号 T P 391.77; 文献标识码 A
2008年1月21日收到
广东省第二批产业技术研究研发计划
项目(2007B 010200041)资助
第一作者简介:李仪芳(1983—),女,广东三水人,广东技术师范学院助教,硕士,研究方向:图像处理和光电技术。E -m a i l :a n g e l i -n a 2008@y a h o o
.c o m .c n
二值图像中连通域的提取是图像处理和分析中的一个重要处理过程,可以用于显微图像的对象识别和测量,红外图像的目标定位等领域。灰度图像经过阈值分割后常包括多个连通的区域,需要将连通区域搜索标记出来以便测量。但常见算法是关于四连通区域的研究,其中文献[1,2]中描述或采用的是区域标号法,但文献[1]中描述的算法在实现时并不能达到预定的结果。而且区域生长法计算复杂度过高;像素标记法和行程标记法必须全部扫描完图像才能得到连通域,随着图像幅度和连通域个数的增加,计算复杂度增长。现提出用八连通域算法
[3]
,它不仅能在对图像一次扫描中标记连
通域即计算对象的个数,而且可实现边扫描边提取像素,即累计每个连通域所含像素的个数。
1 区域标记
算法实现逐行逐列扫描,对图像内每个连通的黑色区域进行标记操作,求得对象的数目。图1为6×12图像点阵,图中有三个连通区域,即三个对
象,分别用1,2,3标号。设前景点灰度取1,背景点取值为0。在算法中,定义了多个数组N (i ),其中i 代表连通区域的标号,∑N
(i )表示区域内部包含的像素个数。如第1个区域,∑N (1)=7;对第2个区域,∑N (2)=6。下面以标记区域1为例,说明标记的具体算法。
图1 八连通域算法说明图
① 初始化N (i )=0,i =0。② 从左到右,从上到下逐行扫描图像;如果没有遇到“1”,则继续扫描。若遇到“1”,如(1,1),则依次判断该像素点的
右上点(0,2),正上点(0,1),左上点(0,0)及左点(1,0)是否为“1”,如果这四个点都不为“1”,则把N (i )和i 的值都加1。③ 若右上点为“1”,则当前点跟右上点的标记相同。如:当前点(2,2),其右上点(1,3)为“1”,所以,当前点为(2,2)标记与右上点(1,3)相同的值,即i 相同,但N (1)的值加1。④ 若右上点不为“1”,则判断正上点。如:当前点(2,3),则其右上点(1,4)不是“1”,则判断正上点(1,3)为“1”,所以当前点(2,3)标记与正上点(1,3)相同的值,即i 相同,但是N (1)的值加1。⑤ 同理,若当前点的右上点、正上点都不为“1”,则同样的方法依次判断左上点,若左上点也不为“1”,则再判断左点。⑥ 由于当前点(1,8)的右上点(0,9),正上点(0,8),左上点(0,7)及左点(1,7)都不为“1”,则当前点的值在原来的标记上加1代表第二个数组,以此来标记另一区域,即i 加1。
在具体实现中,编写了标记函数S i g n (),从左到右,从上到下,依次检测每个像素。如果发现某像素点的像素值为0,则依次检测该点的右上点、正上点、左上点及左点共4个点的像素值,根据前面介绍的准则进行连通性的判断,并标记区域,最后区域标记的数组就是输出的区域总数。
2 面积测量
给区域标记后,同时已统计了每个区域所含的像素个数
∑N
(i )。区域面积可通过统计相对应边界内部的像素来计算,再根据标准尺下每单位长度代表的像素个数转换为实际的面积或等效直径。
在编程实现中,编写了面积函数O n C o u n t A r e a (),具体的实现步骤如下。
① 调用标记函数S i g n ();② 循环取得各点的像素值,像素值就是标号;③ 根据不同的标号,加到对应的数组;④ 弹出对话框,输出各个连通区域的面积(像素个数)。
图2为大气颗粒显微图像经过图像处理
[4]
后
的二值图像,图中颗粒形状各异,本文的算法不受
颗粒形状的影响,可以有效地提取颗粒的像素,并
从上到下,从左到右标记颗粒。本文利用V C ++编程实现了这一算法。图3显示了对图2进行像素计算后显示的对话框。再通过标尺转换,就能把像素个数转换为区域的实际面积。
3 结 论
八连通域算法是一种简单有效的区域和像素提取算法,该算法按照一定的标号规则扫描图像,得到一定数量的连通区域,同时统计出每个连通区
域内像素的个数,然后根据标尺转换,把像素个数转换为区域面积。实验结果表明,该算法能有效地测量每个连通域内像素的个数,而且不受区域形状
24939期李仪芳,等:基于连通域算法的区域测量
的影响,可以预见,该算法适用于颗粒显微图像(如沙粒、大气颗粒等)颗粒物面积和粒径的测量。
参 考 文 献
1 L i n S h a n g h u a,C h e n M e n g c h a n g,H o J a n m i n g,e t a l.A C I R D:I n t e l-l i g e n t i n t e r n e t d o c u m e n t o r g a n i z a t i o na n dr e t r i e v a l.I E E ET r a n s a c t i o n o n K o n w l e d g ea n d D a t a E n g i n e e r i n g,2002;14(3):559—6142 S e a c o r d RC,H i s s a mS A,Wa l l n a uKC.A g o r a:a s e a r c h e n g i n e f o r s o f t w a r e c o m p o n e n t.T e c h n i c a l R e p o r t,U M U/S E L-98-011,1998
3 左文明.连通区域提取算法研究.计算机应用与软件,2006;23
(1):97—98
4 王艳娟,陈晓红,邹 丽.图像感兴趣区域自动提取算法.科学技术与工程,2007;7(12):2867—2871
Me a s u r e m e n t f o r A r e a B a s e d o nC o n n e c t e dR e g i o n s A r i t h m e t i c
L I Y i-f a n g,L I UJ i n g-l i n
(S c h o o l o f E l e c t r o n i ca n dI n f o r m a t i o n,G u a n g d o n g P o l y t e c h n i cN o r m a l U n i v e r s i t y,G u a n g z h o u510665,P.R.C h i n a)
[A b s t r a c t] O n t h e b a s e o f d i g i t a l i m a g e p r o c e s s i n g,t h e a r i t h m e t i c o f8-c o n n e c t e d r e g i o n s i n o r d e r t o m e a s u r e t h e a r e a o f r e g i o n s i n t h e t w o-v a l u e i m a g e i s b r o u g h t f o r w a r d.F i r s t o f a l l,t h e i m a g e i s s c a n n e d b y e v e r y r o wa n d e v e r y l i n e.T h e c o n n e c t e d r e g i o n s a r e o b t a i n e d i n s e v e r a l l a b e l i n g s t r a t e g i e s.M o r e o v e r,t h e p i x e l o f e v e r y c o n n e c t e d r e-g i o n i s o b t a i n e d.T h e n,i t c a n b e g a i n e d t h e a r e a o f t h e r e g i o n s b y t h e r u l e r c o n v e r s i o n.T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t t h e a r i t h m e t i c c a n b e u s e d t o m a r k t h e c o n n e c t e d r e g i o n.T h u s,t h e a r i t h m e t i c o f8-c o n n e c t e d r e g i o n s c a nb e u s e dt o m e a s u r e t h e a r e a a n d d i a m e t e r o f p a r t i c u l a t e m a t t e r i n m i c r o g r a p h.
[K e y w o r d s] a r e a m a r k e r p i x e l m e a s u r e m e n t t h e a r i t h m e t i c o f8-c o n n e c t e d r e g i o n s
(上转第2472页)
O i l Mo n i t o r i n g R e s e a r c ho n t h e We a r P r o c e s s o f t h e E n g i n e
W A N GZ h e n g-j u n,Z H A N GP e i-l i n,R E NG u o-q u a n,G A OJ i n g-w e i,L I B i n g
(O r d n a n c e E n g i n e e r i n g C o l l e g e,S e l f-P r o p e l l e d G u nS t a f f,S h i j i a z h u a n g050003,P.R.C h i n a)
[A b s t r a c t] T h e w e a r p r o c e s s o f t h e e n g i n e b y t h e o i l s p e c t r o m e t r i c a n a l y s i s t e c h n o l o g y i s m o n i t o r e d.B y u s i n g t h e a c t u a l g a i n e d o i l m o n i t o r i n g d a t a,t h e a c t u a l w e a r f i g u r e o f t h e e n g i n e w a s p l o t t e d a n d c o m p a r e d w i t h t h e t h e o-r e t i c w e a r f i g u r e o f t h e e n g i n e,a n d t h e w e a r c h a r a c t e r i s t i c s o f t h e t h r e e s t a g e s o f t h e w e a r p r o c e s s o f t h e e n g i n e w e r e r e s e a r c h e d.T h e e x a m p l e s h o w e dt h a t,d u r i n g t h e w e a r s t a t e m o n i t o r i n g o f t h e e n g i n e,t h e s p e e do f t h e o i l s p e c t r o m e t r i c a n a l y s i s t e c h n o l o g y i s f a s t a n d t h e a c c u r a c y i s h i g h,s o i t h a s a w e l l e n g i n e e r i n g a p p l i c a t i o n p r o s p e c t. [K e y w o r d s] e n g i n e s p e c t r o m e t r i c a n a l y s i s t a t e m o n i t o r i n g
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