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基于边界信息的孔洞填充算法.pdf

基于边界信息的孔洞填充算法

lizhengzhi 2012-07-17 评分 0 浏览量 0 0 0 0 暂无简介 简介 举报

简介:本文档为《基于边界信息的孔洞填充算法pdf》,可适用于IT/计算机领域,主题内容包含--引言填充处理在计算机辅助设计与真实感图形显示以及图像处理等领域中是一种重要的方法和手段有着广泛的应用它的适应性及效率对于实际应用有着非常重要的意符等。

--引言填充处理在计算机辅助设计与真实感图形显示以及图像处理等领域中是一种重要的方法和手段有着广泛的应用它的适应性及效率对于实际应用有着非常重要的意义。在实际应用中我们经常会碰到需要填充二值图像中的孔洞的情况。这些区域的形状各异有凸多边形、凹多边形或者其它不规则图形由于这些孔洞的形状和大小毫无规则利用形态学中的开闭运算是很难进行完全填补的。孔洞是四周均被前景像素所包围的区域因此孔洞的填充实际也属于一个区域填充问题。区域填充是计算机图像处理和图形学研究领域中一种十分重要的基本操作是指将符合四连通或八连通定义的区域内的种子点赋予某种指定颜色然后将这一操作扩展到整个连通区域的过程。传统的区域填充算法可以分为扫描线填充和种子填充两种。扫描线填充方法又可称为奇偶性检测法其基本思想是一条直线与任何一条封闭曲线相交时其交点为偶数个而每一对交点之间的线段都代表了扫描线穿过区域的一个区间利用交点的奇偶性就可以判断出该区间是否属于要填充的区域。种子填充则是指定一个区域内部的点作为种子然后以该像素为起点蔓延至区域内所有像素这种算法无需事先求取轮廓也无需求取交点并排序而是需要有一个区域内的种子点此种子点可以位于区域的任意位置。这些方法都能填充任意形状的区域但其针对的对象都是由外边界和内边界所共同包围的内部区域而对由内边界包围的孔洞则面临着困难。图给出了一个外形较为复杂的物体边界示意图可以看到该物体内部有一个圆形孔洞四周有不规则的缺口和裂缝。如果选择种子填充则在种子点的自动选择上存在困难。而利用扫描线填充方法进行填充时同样会出现误填充的问题:图中扫描线处物体局部为外凸形状这时利用区间端点的奇偶属性可以对所属区间进行正确的判断如区间,,及,,的端点序号奇偶顺序均为奇偶因而其属于物体内部而区间,,的端点序号奇偶顺序为偶奇因而其属于孔洞而在扫描线处由于物体的凹凸不规则以及裂缝的存在利用上述准则进行判断时就会出错即很容易将原本属于裂缝的区间,,和,,判断为孔洞。收稿日期:Email:lwbzyncom作者简介:李文斌(-)男云南宜良人博士研究生研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别王长松(-)男博士教授研究方向为机器视觉与图像处理、机电系统控制与仿真、机电一体化技术、激光应用技术等。基于边界信息的孔洞填充算法李文斌王长松(北京科技大学机械工程学院北京)摘要:为了克服传统填充算法无法自动识别孔洞区域的不足提出了一种基于边界信息的孔洞填充算法。利用边界跟踪得到内外边界的几何位置信息进而确定孔洞边界然后利用孔洞边界进行扫描线填充。与种子填充算法和扫描线填充算法相比该算法无须对整个区域进行复杂的运算能够避免过多的重复运算降低了算法的复杂程度易于编程实现。实验结果表明该算法运行速度快并且对任意形状的物体都是有效的。关键词:孔洞填充图像处理边界跟踪计算机图形学种子填充中图法分类号:TN文献标识码:A文章编号:()HolefillingalgorithmbasedoncontoursinformationLIWenbin,WANGChangsong(SchoolofMechanicalEngineering,UniversityofScienceandTechnologyBeijing,Beijing,China)Abstract:Aholefillingalgorithmbasedoncontoursinformationispresented,anditconquersthelimitationoftheconventionalonestorecognizetheholeregionautomaticallyFirstboththeinsidecontoursandoutsideonesaretracedtogettheinformationabouttheirgeometricpositions,andtheholeedgesareidentified,thenthescanlinefillingmethodisappliedtofilltheholeregionsIncontrastwiththefloodfillingalgorithmandthescanlinefillingalgorithm,thenewalgorithmneedsnocomplicatedcomputationaboutthewholeregion,andtheintricacyisreducedbecausethelessrepeatedcomputationsareneeded,anditiseasytoprogramTheexperimentalresultshowsthealgorithmisfastandeffectiveformanyarbitraryshapesKeywords:holefillingimageprocessingcontourtracingcomputergraphicsfloodfill年月计算机工程与设计Aug第卷第期VolNoComputerEngineeringandDesign--基于目标外接矩形的孔洞填充文献提出了一种基于目标外接矩形的孔洞填充方法该方法的主要步骤可以描述如下(设图像中前景像素为背景像素为):()利用连通域判断获取目标外接矩形()将外接矩形中的所有像素反色这一步所得的前景区域中包含了原图中的孔洞、裂缝以及凹陷的背景部分()利用种子填充方法将第()步所得前景中与外接矩形相连通的裂缝及凹陷区域重置为背景这样剩下的前景区域就是原图像中的孔洞部分()将第()步所得图像与原图像合并即可达到填充所有孔洞的目的。上述填充过程采用了漫水法种子填充的方式种子填充算法过程虽然很简单程序实现也容易但却是深度递归的因而内存花费较大。此外当前景目标的外轮廓本来就是矩形或接近矩形时该方法在执行第()步时往往需要遍历外接矩形上的很长一段距离才能正确地选择种子点这造成了计算时间的严重浪费。基于边界信息的扫描线孔洞填充基于上述问题本文提出了一种基于边界信息的孔洞填充算法:首先利用边界跟踪得到图像中所有边界的几何位置信息再利用内边界与外边界的几何位置关系判断出孔洞位置最后对原图像中的孔洞区域进行扫描线填充。图给出了本算法的流程图算法的具体步骤如下:()按照从上到下、从左到右的顺序扫描目标图像若某一目标像素的八邻域中有一个或一个以上像素为背景则判定其为边界像素。通过这一判别过程得到所有的边界像素。()对每条边界进行跟踪记录其几何信息:从每条边界最左上角的起始点开始按照逆时针方向进行跟踪并通过计算得出其外接矩形在水平、垂直两个方向上的尺寸参数及中心坐标位置。()确定孔洞位置。判断一条边界是否为孔洞边界(即内边界)的原则是:如果某一边界的外接矩形处于另一边界的外接矩形内并且其起始点(即最左上角的那个像素)右下、正下、坐下的个像素中至少有一个为背景像素则认为该边界为孔洞的边界。()对于每一个孔洞其信息已包含在边界当中因此从孔洞边界的起始点开始按照逆时针方向填充。填充的方法是:如果当前边界点的左边为背景则向左用当前帧图像中相应的像素值进行填充直至遇到第一个目标像素点为止反之则向右填充。实验结果为了验证算法的有效性在PC机上利用VC编程进行了实验。图是实验结果其中(a)为原始图像(b)为边界提取和跟踪的结果(c)为最终的填充结果。可以看到通过边界跟踪获取了准确和足够的内外边界信息之后可以确定出孔洞的位置然后以孔洞边界的起始点作为种子点进行扫描线种子填充。对于扫描线与孔洞边界的交点之间的线段不用再进行任何判断而是直接填充。与文献的方法相比减少了堆栈的使用提高了算法执行速度而最终的填充是准确无误的。结束语本文提出了一种基于边界信息的孔洞填充算法:首先利用边界跟踪得到图像中所有边界的几何位置信息再利用内边界与外边界的几何位置关系判断出孔洞位置最后对原图像中的孔洞区域进行扫描线种子填充。实验结果表明该方法对具有凹凸不规则的复杂形状物体是快速有效的。参考文献:ShiZhixin,GovindarajuVenuCharacterimageenhancementbyselectiveregiongrowingJPatternRecognitionLetters,():GeraetsWGM,vanDaatselaarAN,VerheijJGCAnefficientfillingalgorithmforcountingregionsJComputerMethodsandProgramsinBiomedicine,():张玉芳,刘君,彭燕一种改进的扫描线多边形填充算法J计算机科学,,():张志龙,李吉成,沈振康一种新的快速复杂连通区域扫描线填充算法J计算机工程与应用,,():(下转第页)图扫描线填充扫描线扫描线,,,,,,,,,,图算法流程读取图像边界像素提取边界跟踪获取边界几何信息确定孔洞位置在原图像中填充孔洞结束图实验结果(a)原图像(b)边界提取(c)填充结果--次数即确定分解BIMF函数个数。实验表明一般情况下分解出个BIMF函数即可满足纹理分割。二维散乱点插值是二维经验模态分解的关键问题之一本文与文献一样采用德洛内舞(Delaunaytriangulation)三角方法和分段立方插值对包络面进行插值这里不对插值方法进行阐述。特征提取与聚类分析纹理图像经二维EMD分解得到一系列的二维IMF函数图像即不同尺度下的特征图像然后在这些特征图像中进行特征提取。纹理图像包含二阶统计特性并且纹理图像的二阶统计特性服从高斯分布本文利用二阶统计特性对纹理图像提取特征定义一个纹理特征分析窗口窗口大小为以特征图像,中像素点为特征窗口中心用特征窗口对特征图像做卷积获得特征图像像素点的纹理能量均值和纹理能量标准差,表示像素点的纹理能量均值见式(),表示它的纹理能量标准差见式()本文以纹理能量均值和纹理能量标准差作为像素点的纹理测度即纹理图像特征。,=*==,(),===,,()C均值算法是最具代表性的聚类算法也是最简单最实用的分类算法。为了说明本文特征提取的有效性仅采用C均值聚类。图像分析数据量大可选取部分样本作为训练样本进行聚类分析实验表明采用的样本进行训练及可获得理想的聚类中心。实验及结果在仿真实验中采用二维经验模态分解算法把纹理图像分解成个BIMF函数图像和个残差图像特征提取由个BIMF函数图像、个残差图像和原始图像组成一个维特征图像空间纹理特征分析窗口取像素大小对每幅特征图像中的像素点提取纹理能量均值和纹理能量标准差作为图像的个特征组成一个维的特征向量采用C均值算法分类。由于原始图像受噪声、光照等因素影响局部分割不彻底因此初始分割后采用灰度形态学方法对分割图像进行处理。实验结果如图所示图(a)是brodatz纹理库中两幅纹理图像的合成图像图(b)是双纹理图像(如图(a)所示)分割结果错分率为图(c)是由幅纹理图像构成的多纹理合成图像图(d)是多纹理图像(如图(c)所示)分割结果错分率为。结束语本文提出了一种基于快速二维经验模态分解的纹理图像分割方法该方法包括二维经验模态分解和图像分割两部分内容。新的二维经验模态分解方法没有进行边界延拓减小了计算量算法分解次数减少图像分解速度较快二维经验模态分解采用图像自身特性进行信号分解提取的特征信息更贴近分割要求实验结果表明我们的特征提取方法是有效的。参考文献:盛文,夏斌基于Gabor环滤波的纹理分割方法J红外与激光工程,,():黄兴滨,谷光琳,刘伟东基于小波变换的纹理图像分割J自动化技术与应用,,():沈滨,催峰,彭思龙二维EMD的纹理分析及图像瞬时频率估计J计算机辅助设计与图形学学报,,():刘忠轩,彭思龙方向EMD分解与其在纹理分割中的应用J中国科学E辑(信息科学),,():ChristopheDamerval,SylvainMeignen,ValériePerrierAfastalgorithmforbidimensionalEMDJIEEESignalProcessingLetters,,():许保杰,张建民,徐小力,等抑制EMD端点效应方法的研究J北京理工大学学报,,():边肇祺,张学工模式识别M版北京:清华大学出版社,(上接第页)图纹理图像分割(a)双纹理图像(b)双纹理图像分割结果(c)多纹理图像(d)多纹理图像分割结果余腊生,沈德耀扫描线种子填充算法的改进J计算机工程,,():李桂清,李陶深扫描线种子填充算法的问题及改进J广西大学学报(自然科学版),():陈多观一种无重复入栈的种子填充法J铁道师院学报,,():胡云,李盘荣一种改进的种子填充算法J安庆师范学院学报(自然科学版),,():张燕,曾立波,吴琼水,等一种适用于任意形状区域的快速洞填充算法J计算机应用研究,,():王琪,王丽萍,陈凯迪一种简单的图案填充算法J微计算机信息,,():王三福,李莉,张念喜对区域填充算法的一点改进J天水师范学院学报,():何斌,马天予,王运坚,等VisualC数字图像处理M版北京:人民邮电出版社,:

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