图像分析：二值图像连通域标记

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：273. 功能说明：将所选出的等价关系，attach到list上⾥274. 参数说明：275. pEqualMark 等价关系276. num1 新的等价关系1277. num2 新的等价关系2278. nEqualNum 等价数组的个数279. plEqualMark 存放等价数组的list280. 返回值：⽆281. */282. template<typename elemType> void AttachEqualMark(EqualMark &pEqualMark,elemType num1, elemType num2, int & pEqualNum, std 283. {284. //num1⼩的情况285. if ( num1 < num2 )286. {287. if ( pEqualMark.MarkValue1 != num1288. || pEqualMark.MarkValue2 != num2 )289. {290. pEqualMark.MarkValue1=num1;291. pEqualMark.MarkValue2=num2;292. //插⼊到数组中293. pEqualNum++;294. plEqualMark.push_back(pEqualMark);295. }296. }297. //num2⼩的情况298. else299. {300. if ( pEqualMark.MarkValue2 != num1301. || pEqualMark.MarkValue1 != num2 )302. {303. pEqualMark.MarkValue1=num2;304. pEqualMark.MarkValue2=num1;305. //插⼊到数组中306. pEqualNum++;307. plEqualMark.push_back(pEqualMark);308. }309. }310.311. }312.313. /*314. 功能说明：快速⼆值图像连通域标记315. 参数说明：lpImgBits，表⽰图象数据区指针316. nMarkNumbers，表⽰标记数量317. iColorType，表⽰被标记颜⾊的值（，）318. nImageWidth，表⽰图象的宽319. nImageHeight，表⽰图象的⾼320. 返回值：BOOL类型，TRUE，表⽰成功；FLASE，表⽰失败321. */322. BOOL MarkImage(BYTE * lpImgBits,int & nMarkNumbers,int iColorType,long nImageWidth,long nImageHeigt,std::list< MarkRegion> &lis 323. {324. BYTE * lpImgBitsMove=NULL;//lpImgBitsMove，表⽰图象数据区偏移指针325. int * lpMark= NULL;//lpMark，表⽰标记数据指针326. int * lpMarkMove = NULL;//lpMarkMove，表⽰标记数据偏移指针327. //iColorType为⽬标的图像值328. long lSize = nImageWidth*nImageHeigt;329. lpMark= new int[lSize+1];330. lpMarkMove=lpMark;331. ::memset(lpMark,0,(lSize+1)*sizeof(int));332.333. int nMarkValue=1;334. /* 每次标识的值，nMarkValue会在后边递增，335. 来表⽰不同的区域，从开始标记。

一种二值图像连通区域标记的新算法

维普资讯
第２７卷第１期１
２００７年１１月
文章编号：０１— ０１２０）１— ７６— ２１０９８（０７１２７０
一
计算机应用
ＣｏｕｅｐｉａｉｎｍｐｔｒＡｐｌｃｔｓｏ
Ｖｏ．１２７Ｎｏ．１】Ｎｏ．２７ｖｏ０
Ｋｅｏｄ：ｏｎｃｄｒｇｎａｅｎ；ｌｅｌｂｌｇｅｏｒｗｎｙｗｒｓｃｎｅｔｉ；ｌｌｇｉｅｎ；ｒｇｎｇｏｇｅｅｏｂｉｎａｉｉｉ
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
ＧＡＯｎ～ｏＷＡＮＧｅ — ｉＨｏｇｂ，Ｗｉｘｎｇ
（ｃｏｌｆＥｅｔｎｎｉｅｎ，Ｕ＆￣ｙｏｌｔｎｃｃｎｅＴｃｎｌｙｏＣｉ，ＳｈｏｏｌｒｉＥｇｎｒｇｎｅｅｒｉＳｉｃ＆ｅｈｏｇｈｎｃｏｃｅｉｆＥｃｏｅｏｆａ
ＣｅｇｕＳｈｎ６０５，Ｃｉ）ｈｎｄｉｎ１０４ｈｎｃａａ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｅｌｏｉｈｂｓｄｏｉｅｌｂｌｇａｄｒｇｏ — ｒｗｎｓｐｏｏｅｏｉａｙｃｎｅｔｄｃｍｐｎｎｎｗａｇｒｍａｅｎｌ — ｅｉｎｅｉｎｇｏｉｇｗａｒｐｓｄｆｒｂｎｒｏｎｃｅｏｏｅｔｔｎａｎ
关键词：连通区域；标记；线标记；区域增长

cv2连通域处理

在计算机视觉中，连通域处理通常用于图像二值化后的噪声去除和对象分割。

OpenCV（cv2）提供了几个用于连通域处理的函数，包括：1. 标记连通域（Connected Components）2. 轮廓检测（Contours）以下是使用cv2进行连通域处理的基本步骤：1. 读取图像：首先，你需要读取要进行连通域处理的图像。

这个图像通常是一个二值图像，其中噪声或对象被标记为白色（255），背景被标记为黑色（0）。

```pythonimport cv2img = cv2.imread('binary_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)```2. 标记连通域：cv2提供了一个函数`connectedComponents`，用于标记连通域。

该函数返回标记后的图像和连通域的数量。

```python# 使用LSD（Line Segment Detector）进行标记cc, labels = cv2.connectedComponents(img)```3. 去除噪声：通过检查标记后的图像，你可以识别并删除噪声。

例如，你可以删除小于一定大小的连通域。

```python# 删除小于3个像素的连通域labels[labels < 3] = 0```4. 显示结果：最后，你可以显示处理后的图像。

```pythoncv2.imshow('Result', labels)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()```注意：以上代码仅为示例，实际应用中可能需要进行更多的图像处理和优化。

4 二值图像分析

d 4
e
可以描述图形的密集程度，1≤ d ≤ 0 。
3 体态比
区域的最小外接矩形的长与宽之比特性： 1）正方形和圆的体态比等于1 2）细长形物体的体态比大于1 下图是几种形状的外接矩形：
4.3 投影
4.3 投影
• 投影能表现图像的某种特征信息 • 给定一条直线，用垂直该直线的一簇等间距直线将一幅二值图像分割成若干
周长 2 e 面积
emin
周长2 面积
对于圆
2 （2 R）＝4 2 R
当图形的形状接近于圆时，e 趋近于最小值（4π），反过来，图形的形状变得越复杂，e的取值变得越大。
区域的密集度：
C
面积周长2
根据此标准，圆是最密集的图形。密集度的另一意义：周长在给定后，密集度越高、所围面积越大。因此，比值
确定为阈值参数 tp 。
2. 状态法
（直方图分析法－峰谷法）
当给定图像的灰度直方图（与对象图形和背景相对应）
呈双峰型分布时，只需把
这两个峰间的谷底上的灰度值作为阈值 t 即可。
t
双峰分布示意图
一幅灰度图像和使用不同阈值到的二值图像结果
1) 原始灰度图像
2) 阈值 T=100
3) T=128（反色） 4) T1=100|T2=128
图像中的物体、背景各具有一灰度值（ N ），图像被零均值高斯噪声污染，灰度分布曲线是由两个正态分布函数叠加而成．图像直方图将会出现两个分离的峰值，阈值选取波谷最佳。具有不同灰度均值的多物体图像中．背景和物体灰度值正态分布参数为：
练习：请用不等式依次排出 4 个方差的顺序。
2. 迭代式阈值选择
经试验比较，对于直方图双峰明显，谷底较深的图

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);

数字图像处理二值图像处理PPT课件

图6-8 曲线的链码表示
第14页/共57页
(d) 边界的8链码表
•链码的表示方法具有下面一些有趣的特性： • ① 如果曲线上的像素数目为N，那么链码的长度则为N-1； • ② 链码是和起点相关的，不同的起点可以得到不同的链码表示。 • ③ 链码具有平移的不变性，也就是说曲线的位置变动不改变其链码结构； • ④ 曲线的旋转将使得得到的链码中的每个元素分量增加相同的数值。
• 对于离散的的数字图像f(i,j)，矩定义为：
• 对于二值图像，在目标区域R有f(i,j)=1，背景区域f(i,j)=0，因此：
M 1 N 1
mpq
i p j q f (i, j) p, q 0,1,2
i0 j0
mpq
ip jq
(i, j)R
第22页/共57页
• 同样的，考察二值图像各阶矩，我们可以知道，其零阶矩m00为目标区域的面积，也即区域中包含的点数；假设
• ② 对称性：
；
• ③ 三角不等式：
d(A, B) 0
d(A, B) d(B, A) d(A,C) d(A, B) d(B,C)
第2页/共57页
•假设计算点 P ( a , b ) 与 Q ( c , d ) 间距离可以采取下面的几种定义形式：
•
① 欧几里德距离，用来De表示，如下式所示：
阶矩称为惯性矩。
•中心矩：
pq (x x) p ( y y)q f (x, y)dxdy p, q 0,1,2
第21页/共57页
• 低阶矩主要描述区域的面积、转动惯量、质心等等，具有明显得几何意义，而高阶矩一般主要描述区域的细节特征，比如三阶矩描述扭曲度，四阶矩描述峰值的状态等等，一般来说高阶矩受到图像离散化等的影响，高阶矩一般在应用中不一定十分准确。

基于递归的二值图像连通域像素标记算法

析可得到二值图像中的连通域划分和连通域的数目。算法主要包括两个步骤：对输入的二值图像进行一次扫描，得到所有目．标像素的连通域划分和标记的等价对表；用递归对等价对表进行分析，得到正确的连通标记划分和连通区域数目。实验结果表明，算法对于任意复利该杂形状、任意数目小于ｌ０）（０的连通区域都能正确检测。０关蜘：二值图像；像素标记；递归．
常用 “ ” 来表示）组成的一幅点阵图像中，０将互相邻接（一般研究４邻接或８邻接）的具有像素值 “ ”或 “ ５ ”的像－一１２５
合，不具有广泛的实用性。
通常使用的连通标记算法主要有像素标记算法和游程连通性算法。本文主要对像素标记算法进行了研究，得到一种普遍实用的连通标记算法。算法首先对整帧图像进行一次扫
ｍｅｏｆｃｎｅｔｅｎｂｎｒｍａｅ，ＴｈｌｏｒｍｅｅｍｉｓｔｅｄｓｒｂｔｎａｄｃｕｔｏｏｎｃｎｅｓｔｒｕｇｎｅｓａｎｎｆｈｔｄｏｏｎｃｉａａｉｉａｙｉｇｓｎｇｒｅａｇｉｈｔｄｔｒｎｅｉｔｉｕｏｎｏｎｆｃｎｅｔｇａａｏｈｏｃｃｎｉｇｏｈｉｉｒｈｉｇＩｉｌｎｌｄｅｗｏｓｅｎｔｅａｇｒｔｍ．ｒｔ，ｃｎｎｅｉｐｕｉａｙｉｇｓｕｅｏｇｔｈｏｅｃｎｅｔｎａｅｅｅｎｅｍａｅ．ｔｍａｎｙｉｃｕｓｔｔｐｓｉｌｏｈＦｉｓｌｓａｉｇｔｎｔｎｒｍａｅｉｓｄｔｅｅｗｈｌｏｎｃｉｇｌｂｌｄａａａｄｔｈｉｙｎｈｂｔｒｈｅｕｌａｋｉｔＴｈｅｏｎｔｐｉｏａａｙｅｔｅｅａｒｋｓｌｓｙｒｃｒｉｅｍｅｏｏａｃｒｉｅｒｇｔｄｓｉｕｉｎａｄｃｕｔｆｃｎｎｃｉｇｑａｒｓｌ．ｅｓｃｄｓｅｓｔｌｚｑｕｌｍａｉｔｂｅｕｓｖｔｄｔｓｅｔｎｔｈｉｔｂｔｏｎｏｎｏｅｔｍｓｎｈｈａｈｉｒｏｎ

二值图象分析BinaryImageAnalysis

06
二值图像的应用实例
文字识别
总结词
文字识别是二值图像分析的一个重要应用，通过将文字转换为二值图像，可以方便地进行文字提取、识别和分类。
详细描述
在文字识别中，首先将文字图像进行预处理，包括去噪、二值化、归一化等操作，然后利用特征提取和分类器进行文字识别。常见的文字识别方法有基于模板匹配、基于深度学习的OCR等。
基于神经网络的分类方法
总结词
基于神经网络的分类方法是一种深度学习方法，通过训练神经网络来识别和分类二值图像中的对象。
详细描述
基于神经网络的分类方法的基本思想是，利用神经网络学习大量的训练样本，通过训练得到一个能够自动识别和分类二值图像中的对象的模型。常用的神经网络模型有卷积神
经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
基于聚类的分类方法
总结词
基于聚类的分类方法是一种无监督学习方法，通过将像素点聚类成不同的组，将每个组视为一个类别。
详细描述
基于聚类的分类方法的基本思想是，利用聚类算法将像素点聚类成若干个组，每个组内的像素点具有相似的灰度值或特征，然后根据聚类结果将像素点分类。常用的聚类算法有K-means、DBSCAN等。
指纹识别
总结词
指纹识别是利用二值图像分析技术对指纹进行提取、匹配和分类的过程，是身份识别的一种重要手段。
VS
详细描述
在指纹识别中，首先对指纹图像进行预处理，包括增强、二值化、细化等操作，然后提取指纹的特征点，如脊线方向、脊线间距等，最后进行匹配和分类。常见的指纹识别算法有基于细节点匹配和基于图像特征的匹配等。
连通区域标记通常使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）算法实现，标记后的每个连通区域都有一个唯一的标识符。

基于区域生长法提取二值图像中的连通区域

ｅｈｎｅｔｅｉｂｌｙ．Ｔｈｎｔｅｂｉａｙｏｎｃｅｅｉｎｓｒｘａｔｄｂａｅｎｔｅｍｅｈｄｏｅｉｎｇｏｎ．ｎａｃｉｒｌａｉｉｓｔｅｈｎｒｃｎｅｔｄｒｇｏａｅｅｔｃｅｓｄｏｈｔｏｆｒｇｏｒｗｉｇｒ
左下、８相邻像素，左个如图２示。所
ｐＸ
图１Ｐ的四邻域
像中提取连通分量的过程实际上也是标记连通区域的过程。二值图像的连通域标记处理就是从白色像素（通常二值图
像用 “ ” 灰度图像用“ ５ ” ｌ，２５来表示）和黑色像素（通常用 … 来０’
计算机时代２１年第６０２期
・３・２
基于区域生长法提取二值图像中的连通区域
聂欢欢，伊磊。刘任平（方工业大学，北京１０４）北０１４
摘要：标记二值图像连通区域是图像处理过程的基本算法，器视觉和模式识别中常用此方法提取目标和分析目标机几何特征。文章以人机交互方式获得初始种子点，增强种子点的可靠性，通过区域生长法提取二值图像中的连通区域。
ｔｘｒｃｂｅｔａｄａａｙｅｔｅｒｇｏｔｃｆａｒｓｈｅｓｅｏｎｓｏｔｉｅｈｏｇｕｎｃｍｐｔｒｉｔａｔｎｉｒｅｏｏｅｔｔｏｊｃｓｎｎｌｚｉｅｍｅｉｅｔｅ．Ｔｅｄｐｉｔｉｂａｎｄｔｒｕｈｈｍａ—ｏｕｅｎｅｃｏｎｏｄｒｔａｈｒｕｒｉ
１像素间的连通性
逐个检查每个连通成分，对每一个都要先确定一个“ 子种像素间的连通性是这样定义的：ｓ令代表一幅图像中的像整体，，另一类是 “ 分而治之 ” 算素子集，如果在ｓ中全部像素之问存在一个通路，就称２个像素点 ” 再向周围邻域扩展地填入标记；法，基本思想是从整体到局部，先确定不同的连通成分，再对每Ｐ和Ｑ在ｓ中是连通的。像素问的连通性是确定区域的一个

一种二值图像连通区域标记的新方法

维普资讯
一
种二值图像连通区域标记的新方法
陈柏生
（华侨大学计算机科学系，建泉州３２１）福６０１
Ｅｍａｌｓｍｃｅ＠ｈｕｅｕｃ — ｉ：ａｈｎｑ．ｄ．ｎ
摘
要论文提出了一种基于区域生长的二值图像连通区域标记的快速算法。与传统方法相比该方法的特点是在一次图像扫描中完成所有连通区域的标记，而且避免了大多数改进算法都必须处理的重复标记的问题；时．方法不受所同该
ｃｍｐｒｔｖｅｐｒｎｓｏａａｉｅｘｅｍｅｔｉｗｉｔｄｔｎｌｔｒｉｏａｍｅｈｄｎｔｏｉｉｒｖｄｈａｉｔｏａｄｗｏｆｔｍｐｏｅｍｅｈｄａｅｓｔｏｓｒｍａｅＴｅｘｅｍｅｔｌｅｓｌｄ．ｈｅｐｒｎａｒｕｔｉｓｓｏｈｒｐｓｄａｇｒｈｈｇｆｃｅｃｎｏｕｔｅｓｈｗｔｅｐｏｏｅｌｏｔｍｉｈｅｉｎｙａｄｒｂｓｎｓ．ｉｉＫｅｗｏｄ：ｂｎｒｍａｅｃｎｅｔｄｃｍｐｎｎａｅｉｇｅｇｔｎｉｈｏｈｏｓｎｌｃｎｙｒｓｉａｉｇ，ｏｎｃｅｏｏｅｔｌｂｌ，ｉｈｅｇｂｒｏｄ，ｉｇｅｓａｙｎ
ＣＨＥＮＢａｉｈｎｇ —ｓｅ
（ｅａｔｅｔｏｏｕｅｃｅｃ，ｕｑａｎｖｒｉ，ｕｎｈｕＦｊｎ３２）ＤｐｒｎｆＣｍｐｔｒＳｉｎｅＨａｉｏＵｉｅｓｙＱａｚｏ，ｕｉ６０ｍｔａ１１

二值图像连通域标记优化算法

第４期
罗志灶，赢武，：值图像连通域标记优化算法周等二
。３ ‘ ５
标号的共同连通域标号及目标属性，于解决冲突标号的处理；用最后，改进等价标号合并算法，重新排序标号，得合理的目标标号。获
有速度快，法简单，于实现的特点，需两次扫描，可实现像素的多目标标记。本算法将背景也作为目标加以标算易仅即记，两步扫描图像和临时连通域标号矩阵完成连通域的标记和合并，用顺序存储结构存储和处理等价标号，法速分采算
存相关的目标的属性［，如目标的面积即目标的像素点的数量、心、阶矩等参数。连通域标记法３例］重二是计算机视觉和目标识别的重要步骤，直接影响目标识别的准确性和速度［。４］
影响连通域标记算法的性能主要有两个方面：）ａ图像扫描方式及等价连通域标号冲突处理的方法；ｂ存储连通域信息的数据结构。提高连通域标记算法性能也着眼于这两方面：）减少图像的扫描次数，尽可能减少回溯扫描，一次扫描尽可能多地提取连通域的信息；设计合适的数据结构，可能减少连通尽域信息访问的时间，提高算法效率。
Ｖｏ．６Ｎ４１１ｏ．
二值图像连通域标记优化算法

matlab bwlabel 原理

matlab bwlabel 原理Matlab的bwlabel函数是一种用于图像分割的工具，它能够将二值图像中的连通区域进行标记，从而提取出图像中的不同目标或物体。

在实际应用中，图像分割是一项非常重要的任务，它可以用于目标检测、图像识别、图像分析等领域。

而bwlabel函数作为Matlab中常用的图像分割函数之一，可以对二值图像进行连通区域标记，是图像分析与处理中必不可少的工具。

bwlabel函数的原理是基于连通区域的概念。

在二值图像中，连通区域指的是图像中具有相同像素值的像素点所构成的区域。

bwlabel 函数通过扫描图像中的像素，将具有相同像素值且相连的像素点分为一组，并为每个连通区域分配一个唯一的标签。

这个标签可以用于后续的图像分析和处理。

具体来说，bwlabel函数会从图像的左上角开始扫描，对于每个像素点，它会判断其是否为前景像素（像素值为1）。

如果是前景像素，则会检查其周围的像素点，如果周围的像素点中已经有标记过的像素点，则将当前像素点标记为相同的标签。

如果周围的像素点都没有标记过，则将当前像素点标记为一个新的标签。

通过不断扫描和标记，最终得到图像中所有连通区域的标签。

在bwlabel函数的输出中，每个像素点的标签值可以用于区分不同的连通区域。

同时，函数还会返回一个标签矩阵，该矩阵的大小与输入图像相同，每个像素点的值表示该像素点所属的连通区域的标签。

通过分析标签矩阵，我们可以得到图像中的不同连通区域的位置、大小等信息，从而实现对图像的分割和分析。

需要注意的是，bwlabel函数只能处理二值图像，即图像中的像素值只能为0或1。

如果需要处理灰度图像或彩色图像，可以先进行阈值分割，将图像转化为二值图像，然后再使用bwlabel函数进行连通区域标记。

总的来说，Matlab的bwlabel函数是一种用于图像分割的工具，通过对图像中的连通区域进行标记，可以提取出图像中的不同目标或物体。

它的原理是基于连通区域的概念，通过扫描图像中的像素，将具有相同像素值且相连的像素点分为一组，并为每个连通区域分配一个唯一的标签。

一种二值图像连通区域标记的新方法

（）２游程编码方法。该方法是将直线段作为连机器视觉等领域最基本的操作，相对于其他一些处通区域检测的基本单元。首先对二值化的原始图像理算法如边缘检测、阈值分割等，往往占用更多的处每扫描出当前行的一条直线段，就和上一理时间。因此，选择一种高效的算法，大大提高图逐行扫描，能满足连通性要像处理的速度。目前文献中出现的二值图像连通区行检测出的直线段进行连通性检查，域标记算法大致上可以分为以下３：类（）素标记法。首先对二值图像中所有点进１像行一次完整扫描，标记所有的目标像素点，同时得到等价标记表ｕ。等价标记表中记录着扫描过程中发现的所有等价对。等价对的产生是由于扫描次序导致开始认为两个不连通的区域，随着扫描的深入，发求的直线段被赋予相同的标号。同像素标记法一样，游程编码方法也会产生等价对，但该类算法充分
关键词：二值图像；游程编码；连通区域标ｉ；归５递
文章编号：０２８３（０２ｌ一ｌ８０文献标识码：１０—３１２１）ｌ７ —３０Ａ中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４
１引言
连通区域标记是指把一幅图像中连接在一起的
ｍｅｈｄｏｔｉｓｈｐｉｇｂｔｅｌｂｌａｄｔｅｎｗｎｓｎｏｒｃｓｈｌｂｌｏｔｉｅ．ｈｏａａｉｅｔｏ，ｂａｎｅｍａｐｎｅｗｅｎｏｄｌｅｓｎｅｏｅｄｃｒｅｔｔｅｏｄｌｅｓｂｎｄＴｅｃｍｐｒｔｔａｈａａａｖｅｐｒｎｓｗｉｅｅａａｉｏａｌｏｉｍｓａｄｔｏｉｒｖｄｍｅｈｄｈｗａｒｆｅｔｅｘｅｉｍｅｔｔｓｖｒｌｒｄｔｎｌｇｒｈｎｈｔｉａｔｗｍｐｏｅｔｏｓｓｏｔｔｔｓｈｉｉｍｏｅｅｆｃｉ．ｖＫｅｒｓｂｎｒａｅｒｎｌｎｔｎｏｉｇｃｎｃｅｏｏｅｔａｅｉｇｒｃｒｉｎｙｗｏｄ：ｉａｉｇ；ｕ —ｅｇｈｅｃｄｎ；ｏｎｅｔｄｃｍｐｎｎｂｌ；ｅｕｓｏｙｍｌｎ

二值图像连通域标记快速算法实现

二值图像连通域标记快速算法实现算法描述首先，在进行标记算法以前，利用硬件开辟独立的图像标记缓存和连通关系数组，接着在视频流的采集传输过程中，以流水线的方式按照视频传输顺序对图像进行逐行像素扫描，然后对每个像素的邻域分别按照逆时针方向和水平方向进行连通性检测和等价标记关系合并，检测出的结果对标记等价数组和标记缓存进行更新，在一帧图像采集传输结束后，得到图像的初步标记结果以及初步标记之间的连通关系，最后，根据标号对连通关系数组从小到大的传递过程进行标号的归并，利用归并后的连通关系数组对图像标记缓存中的标号进行替换，替换后的图像为最终标记结果，并且连通域按照扫描顺序被赋予唯一的连续自然数。

图 1 标记算法流程本文快速二值图像连通域标记算法分为三个环节：1.图像初步标记：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。

1 图像初始标记标记算法符号约定：算法在逆时钟方向检测连通域时用w1，w2表示连续两行的图像数据，在紧接着的顺时钟方向连通域检测时用k0，k表示连续两行经过逆时钟方向标记后的图像数据。

其在工作窗口的位置在图2、3中分别说明；对初始逆时针方向临时标记用Z表示。

Z初始标记值为1。

二值图像连通域标记算法采用8连通判断准则，通过缩小标记范围剔除了图像的边界效应。

为了简化标记处理过程，使标记处理在硬件对一帧图像传输操作时间内结束，标记处理利用中间数据缓存分为连续的两种类型，其中类型1用于直接图像序列传输，硬件发起图像序列传输时，类型1采用逆时钟顺序连通域检测，对2×3工作窗口中的二值像素进行初始标记。

基于CUDA的二值图像连通域快速标记算法改进研究

基于CUDA的二值图像连通域快速标记算法改进研究基于CUDA的二值图像连通域快速标记算法改进研究近年来，随着图像处理技术的快速发展和应用领域的扩大，二值图像的连通域标记算法成为了图像处理中一个非常重要的研究内容。

在许多图像处理任务中，连通域标记常被用来提取感兴趣的物体或区域，以便进行进一步的分析和处理。

然而，对于大规模的图像数据，传统的连通域标记算法往往效率较低，难以满足实时处理的要求。

因此，改进二值图像连通域快速标记算法具有重要的研究意义和应用价值。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种并行计算架构，可以利用GPU（图形处理器）进行高性能计算。

由于其强大的计算能力和并行处理的特性，CUDA已经广泛应用于各种科学计算和图像处理任务。

在二值图像连通域标记算法中，由于存在大量的重复计算和数据依赖性，使用CUDA进行并行计算可以大大提高算法的效率。

本文基于CUDA并行计算技术，对二值图像连通域快速标记算法进行了改进研究。

首先，我们对传统的连通域标记算法进行了深入分析和研究，以找出其存在的问题和改进的空间。

然后，针对这些问题，我们提出了一种基于CUDA的高效连通域标记算法。

我们的改进算法主要包括以下几个步骤：首先，将输入的二值图像数据加载到GPU的全局内存中，并对图像进行初始化。

之后，利用CUDA的并行计算能力，对图像进行扫描，并标记图像中的连通域。

在标记的过程中，我们采用了一种基于并查集的数据结构，用于快速地查找和合并连通域。

最后，将标记好的图像数据从GPU的全局内存中传回到主机端，并输出结果。

为了验证我们改进算法的效果，我们进行了大量的实验，并与传统的连通域标记算法进行了对比。

实验结果表明，我们的算法在速度和性能上都有显著的提升。

相比传统算法，我们的算法在处理大规模图像数据时，速度可以提升数十倍，并且具有更好的并行性能和扩展性。

除了提高算法的速度和性能，我们的改进算法还具有一定的优化空间。

matlab 连通域标记

matlab 连通域标记在图像处理中，连通域标记是指将图像中的相邻像素点组成的区域进行分组和标记的过程。

连通域标记可以用于图像分割、物体识别、图像分析等领域。

Matlab是一种功能强大的数值计算和科学编程软件，提供了丰富的图像处理工具箱，可以方便地实现连通域标记算法。

在Matlab中，可以使用bwlabel函数来实现连通域标记。

该函数可以将二值图像中的连通域进行标记，并返回每个像素所属的连通域编号。

具体步骤如下：1. 将图像二值化，即将图像转换成黑白两色（前景和背景）。

2. 使用bwlabel函数对二值图像进行连通域标记。

该函数的语法为：[L, num] = bwlabel(BW)，其中BW为二值图像，L为标记后的图像，num为连通域的数量。

3. 可以使用regionprops函数对每个连通域进行属性分析。

该函数可以计算每个连通域的面积、重心、边界框等属性，并返回一个结构体数组。

以下是一个示例代码，演示了如何使用Matlab进行连通域标记和属性分析：```matlab% 读取图像image = imread('example.png');% 将图像转换为二值图像bw = imbinarize(image);% 进行连通域标记[L, num] = bwlabel(bw);% 对每个连通域进行属性分析props = regionprops(L, 'Area', 'Centroid','BoundingBox');% 输出每个连通域的属性信息for i = 1:numfprintf('连通域 %d:', i);fprintf('面积: %d', props(i).Area);fprintf('重心: (%d, %d)', props(i).Centroid(1), props(i).Centroid(2));fprintf('边界框: (%d, %d, %d, %d)', props(i).BoundingBox(1), props(i).BoundingBox(2), props(i).BoundingBox(3), props(i).BoundingBox(4));end```以上代码会输出每个连通域的面积、重心和边界框信息。

用VC++实现图像连通区域标记

ＩｎｔｎＭａ×ＭａｒｋＶａｌｕｅ＝Ｏ：
／／记录最大的标识的值
ｉｎｔｉ，ｊ：
／／循环控制变量
／＋定义存放等价对的链表，其元素是ＥｑｕａＩＭａｒｋ类型，定义
Ｉｉｓｔ是为了节约存储空问要使用Ｃ｜ｉｓｔ，应该＃ｌｎｃＩｕｄｅ＜Ａｆｘ－
ｔｅｍＯｌｈ＞｝／
ＣＬｉｓｔ＜ＥｑｕａＩＭａｒｋ，ＥｑｕａｌＭａｒｋ＞『ＥｑｕａｌＭａｒｋ：／／初始化图像移动指针
／／ｐＩｎｎｅｒＬｉｓｔＡｄｄ，每次向ｅｘＬｉｓｔ中添加的新元素
ＣＰｔｒＬｉｓｔ。ｐＩｎｎｅｒＬｉｓｔＡｄｄ＝ｎｅｗＣＰｔｒＬｉｓｔ：
ＡＳＳＥＲＴ（ｐＩｎｎｅｒＬｊｓｔＡｄｄ！＝ＮＵＬＬ）：
／＋添加第一个等价对到ｅ×Ｌｌｓｔ的第一个元素所指向的ｈ
ｎｅｒＬ』ｊｓｔ中
￥／
ｐＪｎｎｅｒＬｊｓｔＡｄｄ一）ＡｄｄＴａＪＩ（ｆｖｏｊｄ半）ＪＥｑｕａＩＭａｒｋＧｅｔＨｅａｄｆ）
的判断。Ｎｏｔｅ２：可以先对等价对进行排序，每次都保证ＭａｒｋＶａｌ—
ｕｅｌ＜ＭａｒｋＶａｌｕｅ２，这样易于管理等价对。
Ｎｏｔｅ３：在实际工作中，连续寻找出的等价对很容易重
复，将本次找出的等价对和链表中保存的最后一个等价对相比较，如果不相等的话再存入等价对链表，这样可以大大降低链
表中等价对的重复。Ｎｏｔｅ４：第一次扫描之后，ｎＭａｒｋＶａｌｕｅ一１即为ｎＭａ）【Ｍａｒｋ—
用阳卡争｜饕现唐≯’雾蓬通区匆《稼萄参Ｉ
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一、引言
用图像处理方法做目标检测的一般顺序是：图像预处理、边缘检测、阈值分割、区域标记、形状判断分析。
进行区域标记之前的图像一般已经被处理为二值图像。如图１所示，二值图像中可能有多个连通区域。进行图像检测的时候往往关心的是每个连通区域各自的特性。这就需要使用区域标记的方法把不同的连通区域区分开来。

图像分析：二值图像连通域标记

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