一种新的连通区域标记算法

为了进一步提高标记效率,提出了一种连通区域标记的新算法RCL(run and contour based labeling algo-rithm)。该算法采用轮廓跟踪技术、行程技术和位操作等一系列加速技术,彻底消除了传统算法标记过程中对邻居像素信息的依赖。实验表明RCL算法的执行效率与传统的轮廓跟踪法相比提高了约80%,而且表现出稳定的性能和非常好的鲁棒性。

基于连通区域标记算法的圆检测算法的研究

针对传统Hough变换进行圆检测,计算量过大、检测同心圆精度不高、自动化程度低等缺点,提出一种基于连通区域标记算法的圆检测算法。该算法首先通过连通区域标记算法对图像进行处理得到一个圆,解决了传统Hough变换计算量过大的问题,再根据圆的特性确定其圆心及半径,从而避免了检测同心圆精度不高的问题。最后,分别取圆心的8邻域像素为圆心做圆,找到最优圆并将其与检测得出的圆进行比较来确定最终的圆,以达到自动化的目的。实验结果表明,提出的算法可以正确地检测出圆并具有很高的检测精度同时比Hough变换计算量小、自动化程度较高。

二值图像中的游程编码区域标记

由于处理时间及存储空间的限制,常规的区域标记算法往往无法满足实时图像处理的需要。针对这些不足,提出了一种新的快速区域标记算法。通过改变游程编码的存储结构,建立编码间的亲缘关系,实现快速地址寻访,完成二值图像中所有区域目标对象的标记过程。与传统的标记算法相比,降低了算法复杂度,缩短了处理时间。

矩形NAM图像表示及其上的连通区域标记算法

既能减少数据量又能直接快速地进行运算是图像表示方法所追求的目标。本文为克服传统的图像层次结构限制条件过多的缺陷,在借鉴Packing问题的思想的基础上,提出了非对称逆布局模式表示模型(Non-Symmetry and Anti-Packing Pattern Representation Model,NAM)。NAM模型的非对称层次结构使其在表示一幅图像时没有过多的限制条件,因此可以获得更高的压缩比,而且它可以直接进行某些图像处理运算,其基于像素块的运算方式使它的运算效率更高,矩形NAM图像表示和基于它的连通区域标记算法证明了这一点。

基于跑长码的连通区域标记算法

提出了一种基于跑长码的快速区域标记算法。该算法分为两个相对独立的步骤，第一步对二值图像进行扫描，产生图像中所有目标段的跑长码及初始标记，并得到标记邻接表；第二步对邻接表进行分析产生映射表，并根据映射表内容修正第一步得到的跑长码标记．算法已用于实时目标跟踪系统，取得了满意的结果。

一种二值图像连通区域标记的新方法

二值图像连通区域的检测和标记在图像分析中是十分重要的步骤,高效的连通区域标记算法能大大提高图像处理速度。针对此,提出一种新的基于游程编码的连通体标记算法。扫描图像,记录所有的游程编码并将等价对添加到等价对链表中。通过递归方法对等价对链表进行分析,得到旧标记和新标记之间的映射关系,并修正得到的游程编码标记。与几种传统方法和两组改进方法的对照实验表明该算法是更高效的。

Blob分析中基于游程链的连通区域标记

Blob分析是机器视觉系统中的一个重要组成部分,为满足工业应用的实时性要求需研究快速高效标记算法.该文提出一种基于游程链的快速Blob分析法,使用游程链表和动态数组,建立相邻两行游程信息的动态链表,通过分析游程节点间连通性标记游程节点.该方法只需扫描图像一次,并且无需建立等价表和进行等价标记合并,克服了现有算法中的标记冗余,另外还能标记连通区域中的内洞.实验结果表明该方法对于任意复杂形状、任意数目的Blob区域都能正确检测并计算参数,并且具有很快的速度和很好的稳定性.该方法已成功应用到印刷缺陷在线检测系统中.

基于Max-tree的连通区域标记新算法

采用灰度图像创建Max-tree的基本思想,提出一种新的二值图像连通区域标记算法。该算法主要采用8-邻域搜索及排序队列方式实现,通过一次扫描二值图像即可完成连通区域标记。提出一种新的8-邻域搜索策略,可以将邻域搜索次数由八次减少到平均四次以下,从而提高了系统效率。此外,还给出一种排序队列的快速实现方法,并将其应用到标记算法中。而且,该算法的运行时间仅与待标记图像的大小有关,与连通区数目和图像内容无关。该算法已应用于海藻图像识别,实验结果表明该算法是快速、高效的。

一种区域边界的识别和区域标记算法与应用

本文介绍了一种区域边界的识别算法和一种区域标记的算法,前者在有若干区域的多条边界相交及存在边界公用的情况下,通过直线生成的方法能寻找出每一个最小区域的完整的区域边界;后者则能在识别出区域边界的基础上进行区域的标记,把区域分割出来,这两个算法已用于电脑刺绣编程系统的图象预处理系统,效果良好。文中并通过实例说明了这两个算法的特点。

一种串行/并行两用的区域标记算法

通过设计一种游程与目标体间接关联的数据结构实现游程标记冲突的实时解决,提出一种基于游程的顺序扫描式区域标记算法,只需一次扫描分析即可获取游程区域表达,复杂度低,编码实现方便,易于扩展应用于并行计算系统中进行并行标记。实验结果表明,该算法与已有算法相比,拥有更高效的串行标记性能,在进行并行标记时具有近似线性的加速比。

基于序贯扫描算法的区域标记技术与蘑菇图像分割方法

蘑菇采摘机械手通过机器视觉系统进行引导与定位,需要对菇床上的蘑菇图像进行处理和分析。为了在一幅蘑菇图像中将各个蘑菇的边界识别并区分出来,作者提出了一种分析算法。首先分析了蘑菇图像的数字特征和边界的分割方法,提出了基于序贯扫描方法的蘑菇图像区域标记技术,实现了各个蘑菇图像中心区域的识别。然后,从各个中心区域的中心坐标点出发,沿着不同角度的半径方向搜索蘑菇边界点,将找到的各个蘑菇边界点存放到相应的动态链表中,实现各个蘑菇的独立分割,最后在V isua l C++软件平台上对该算法进行了验证。结果证明该方法是可行的,为蘑菇采摘机器人视觉系统的开发奠定理论基础。

一种基于游程码的并行区域标记算法

区域标记是图像处理中常用的方法,为了满足实时图像处理要求,提出了一种基于游程码的并行区域标记算法.该算法采用带状方式划分子图,各计算节点先通过基于游程码的方法对子图进行本地标记,然后管理进程再通过计算子图边界游程码的连通关系完成全局标记.实验表明,该算法结果正确,性能较好,效率较高,具有近似于线性的加速比。

基于FPGA的二值图片连通区域标记算法

提出一种基于FPGA的二值图片连通区域标记算法,每次提取9个像素信息,充分利用FPGA的并行处理能力,在一个时钟周期内完成9个像素的处理,在对图像进行遍历的同时进行快速标记.最后搭成简单测试电路.在PC上将二值图片通过USB传输给FPGA,然后FPGA将图片进行标记,标记完成后将标记的图片和所用的时间返回PC.将实验结果与现有几种图像处理方式进行比较,发现FPGA在处理图片能力与软件处理方式能力相当时,主频、功耗远低于软件处理设备,且成本低,可以作为专用图像处理设备.

基于游程递归的连通区域标记算法

在研究已有算法的基础上,提出一种基于游程递归的标记算法,该算法可以对二值图像实现快速标记。顺序扫描图像,寻找未标记的游程,并递归搜索与之连通的游程,直到一个连通区域生成。在游程搜索过程中,在当前游程的相邻两行上,以其左端点为起始点分别向前向后进行连通游程的搜索;同时根据游程之间的位置关系对搜索策略进行优化,减少了重复搜索,提高了处理速度。该算法只需经过一次扫描图像,就能快速、准确地标记连通区域。在与已有算法的实验结果比较中,该算法具有较快的执行速度和较高的准确率,并且占用较少的内存,可以满足在施工现场中运动目标实时检测的需要。

区域标记法位相展开

在干涉型和结构照明型计量领域中 ,对具有病态特性的截断位相进行有效位相展开是这一领域中关键步骤之一。本文基于位相展开过程中出现的一些问题提出了一种新的算法 ,该算法利用区域标记的方法并结合虚拟极点的概念 ,针对展开过程中经常出现的由于极点问题处理不当造成的错误展开情况进行合理展开 ,以期获得更加合理的结果。

基于区域标记法的代价敏感支持向量机在股票预测中的研究

针对传统股票预测中单点标记法的缺陷,提出了区域标记法,区域标记法可以为训练分类器提供更多有用信息,在一定程度上减轻了类别不平衡的问题,也更能满足实际任务的需求.同时,构建了一个RCS-Trader模型,该模型使用了代价敏感的支持向量机和FS度量进行优化,相比于传统股票预测方法,RCS-Trader模型的效果更好,投资回报率更高.

边缘图像连通区域标记的算法研究和SoPC实现

针对二值边缘图像目标点较少的特点,提出了基于目标像素邻域的8方向生长区域标记算法。该算法充分利用了边缘图像的走向信息,提高了搜索效率,降低了堆栈空间消耗,消除了邻域反复扫描问题。

一种二值图像连通区域标记快速算法

由于处理时间和存储空间的限制,常规的区域标记算法往往无法满足实时图像处理的需要。针对这些不足,提出了一种新的二值图像区域标记快速算法。该算法通过结合轮廓跟踪技术,经过一次图像扫描即可完成所有连通区域的标记,避免了大多数改进算法都必须处理的标记冲突问题;此外,算法不受所标记的区域的形状和面积的影响,能够准确标记任意形状的连通区域,表现出良好的鲁棒性。最后与现存的多种算法进行了比较,实验结果表明该算法是快速和高效的。

一种二值图像连通区域标记的新方法

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;同时,该方法不受所标记的图形形状的影响,表现出良好的算法鲁棒性。最后分析了算法的计算复杂度,并与传统算法和两组改进算法进行了比较,试验结果表明了算法的高效率和鲁棒性。

区域标记在碎米率检测中的研究

碎米率是大米品质检测的一个重要因素。通过运用形态学理论及数字图像处理与分析技术来获取自动检测碎米率的方法。依照国家标准,提出了利用形态学开运算校正光照不均和去除图像中的噪声,运用改进的最大类间方差法来自动确定图像分割阈值,使用区域标记算法统计大米数量和面积。实验结果表明:该方法可以提高识别碎米的准确度和效率。