【摘要】
本文介绍在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。
【注释】
1、这里的扫描指的是按行或按列访问以便图像的所有像素,算法中采用的是按行扫描方式;
2、图像记为B,为二值图像:前景像素(pixel value = 1),背景像素(pixel value = 0);
3、label从2开始计数;
4、像素相邻关系有两种:4-领域、8-领域,本文算法采用4-邻域;
像素相邻关系图)
一、Two-pass算法
1、第一次扫描(Frist Pass)
判断B(x,y)像素是否为前景像素(即B(x,y)==1),
Neighbors)==0(注意这里指的是像素点的值,不是像素点的lable值),
Neighbors)==0,那么B(x,y)==lable;lable加1;
Neighbors)存在不为0的像素值(即邻域Neighbors中存在lable值),那么B(x,y)等于邻域中最小的lable值,(B(x,y)== min{Neighbors} ;),
相等关系),并将变化lable值保存到某一列表中。(相等关系:如图1中所示,B(2,1)和B(1,1)、B(0,2)相邻,但是B(2,1)的lable==1,B(1,1)的lable==3,所以将lable值为1,3的像素视为相等。即连通)
相等关系演示图)
2、第二次扫描(Second Pass)
访问当前像素B(x,y),如果B(x,y) > 1:
找到与label = B(x,y)同属相等关系的一个最小label值,赋予给B(x,y);
完成扫描后,图像中具有相同label值的像素就组成了同一个连通区域。
Two-pass算法动态演示图)
、Seed Filling(种子填充法)
1、扫描图像,如果像素点B(x,y) == 1:
将B(x,y)作为种子(像素位置),并赋予其一个label,然后将该种子相邻的所有前景像素都压入栈中(队列中);
栈中的第一个像素,赋予其相同的label,然后再将与该像素相邻的所有前景像素都压入栈中;
重复b步骤,直到栈为空;
重复第(1)步,直到扫描结束;扫描结束后,就可以得到图像B中所有的连通区域;
Seed Filling(种子填充法)动态图演示