優(yōu)化的離散λ-中軸骨架提取算法
發(fā)布時間：2019-08-19 19:09
【摘要】：離散λ-中軸(DLMA)是一種快速、健壯的中軸變換算法,選擇合適的參數(shù)λ可以提取物體較為精準(zhǔn)的單像素骨架.針對DLMA算法的缺點,提出一種融合歐氏距離變換局部極大值點思想和背景點空間思想的DLMA優(yōu)化算法.該算法將DLMA算法分成2步,先使用一個小λ閾值獲得骨架的粗提取結(jié)果,計算過程中將其N4鄰域簡化為N2鄰域;然后在粗提取的結(jié)果下設(shè)計骨架生長閾值自動調(diào)整策略,使其對寬度變化具有足夠的適應(yīng)性.實驗結(jié)果表明,與原DLMA算法相比,文中提出的優(yōu)化算法不僅具有更快的計算速度,魯棒性和自適應(yīng)能力均有顯著提高.
【圖文】：
1所示.圖1中,×表示目標(biāo)點,格內(nèi)的數(shù)字代表各鄰域點與目標(biāo)點之間的距離,距離值可以根據(jù)精度要求定義.計算近似的EDT時,首先用左上倒角模板從左到右、從上到下掃描一次目標(biāo)區(qū)域,然后用右下倒角模板從底向上、從右到左掃描一次目標(biāo)區(qū)域.本文使用劉相濱等[12]提出的基于邊界追蹤的EDT算法獲取距離信息數(shù)組Iedt[M,N].該算法給出的EDT結(jié)果是精準(zhǔn)的,且可將算法運行時間控制在3×3倒角模板法的2倍之內(nèi).Iedt[M,N]的數(shù)組元素結(jié)構(gòu)類型如下:struct{intd;//存儲歐氏距離的平方intbx,by;//存儲最近背景點坐標(biāo)}圖13×3倒角模板1.2距離場和背景點空間本文基于EDT的骨架提取算法大致可以分為2類.1)基于距離場的骨架提取算法.距離場就是場域概念下的EDT計算結(jié)果,如圖2b所示.該算法的主要思想如下:a.認(rèn)為距離場內(nèi)的局部極大值點是潛在(原始)的骨架點;b.以原始骨架點為種子點進行生長,在生長過程中利用曲線演化等手段去除冗余骨架[11],或以梯度最短路徑連接關(guān)鍵點提取骨架[13].a.原圖b.距離場c.背景點空間圖2形狀的原圖、距離場和背景點空間2)基于背景點空間的骨架提取算法.為了形象地表示背景點空間,本文用YCrCb格式的彩色圖像來展示背景點空間,如圖2c所示.圖2c中,亮度Y通道存儲的為EDT的距離值,色度Cr,Cb通道存儲的是EDT中目標(biāo)點的最近背景點坐標(biāo).可以看出,中軸線把形狀分為多個不同顏色的區(qū)域,如圖3所示.a.骨架線同側(cè)相鄰的目標(biāo)點的最近背景點通常是相同的或相鄰的.b.骨架線不同側(cè)的目標(biāo)點的最近背景點分別位于兩側(cè)的邊緣,相距較遠.因此在背景點空間中,中軸是顏色發(fā)生跳變的分界線.c.根據(jù)對稱原理可知,圖2c中不同顏色區(qū)域的分界線即是原本的中軸線.
較律縊枰淮文勘昵鈌?然后用右下倒角模板從底向上、從右到左掃描一次目標(biāo)區(qū)域.本文使用劉相濱等[12]提出的基于邊界追蹤的EDT算法獲取距離信息數(shù)組Iedt[M,N].該算法給出的EDT結(jié)果是精準(zhǔn)的,且可將算法運行時間控制在3×3倒角模板法的2倍之內(nèi).Iedt[M,N]的數(shù)組元素結(jié)構(gòu)類型如下:struct{intd;//存儲歐氏距離的平方intbx,by;//存儲最近背景點坐標(biāo)}圖13×3倒角模板1.2距離場和背景點空間本文基于EDT的骨架提取算法大致可以分為2類.1)基于距離場的骨架提取算法.距離場就是場域概念下的EDT計算結(jié)果,如圖2b所示.該算法的主要思想如下:a.認(rèn)為距離場內(nèi)的局部極大值點是潛在(原始)的骨架點;b.以原始骨架點為種子點進行生長,在生長過程中利用曲線演化等手段去除冗余骨架[11],或以梯度最短路徑連接關(guān)鍵點提取骨架[13].a.原圖b.距離場c.背景點空間圖2形狀的原圖、距離場和背景點空間2)基于背景點空間的骨架提取算法.為了形象地表示背景點空間,本文用YCrCb格式的彩色圖像來展示背景點空間,如圖2c所示.圖2c中,亮度Y通道存儲的為EDT的距離值,色度Cr,Cb通道存儲的是EDT中目標(biāo)點的最近背景點坐標(biāo).可以看出,中軸線把形狀分為多個不同顏色的區(qū)域,如圖3所示.a.骨架線同側(cè)相鄰的目標(biāo)點的最近背景點通常是相同的或相鄰的.b.骨架線不同側(cè)的目標(biāo)點的最近背景點分別位于兩側(cè)的邊緣,相距較遠.因此在背景點空間中,中軸是顏色發(fā)生跳變的分界線.c.根據(jù)對稱原理可知,圖2c中不同顏色區(qū)域的分界線即是原本的中軸線.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣自動化與信息工程學(xué)院;
【基金】：天津市自然科學(xué)基金(14JCYBJC21800)
【分類號】：TP391.41
本文編號：2528448
【圖文】：
1所示.圖1中,×表示目標(biāo)點,格內(nèi)的數(shù)字代表各鄰域點與目標(biāo)點之間的距離,距離值可以根據(jù)精度要求定義.計算近似的EDT時,首先用左上倒角模板從左到右、從上到下掃描一次目標(biāo)區(qū)域,然后用右下倒角模板從底向上、從右到左掃描一次目標(biāo)區(qū)域.本文使用劉相濱等[12]提出的基于邊界追蹤的EDT算法獲取距離信息數(shù)組Iedt[M,N].該算法給出的EDT結(jié)果是精準(zhǔn)的,且可將算法運行時間控制在3×3倒角模板法的2倍之內(nèi).Iedt[M,N]的數(shù)組元素結(jié)構(gòu)類型如下:struct{intd;//存儲歐氏距離的平方intbx,by;//存儲最近背景點坐標(biāo)}圖13×3倒角模板1.2距離場和背景點空間本文基于EDT的骨架提取算法大致可以分為2類.1)基于距離場的骨架提取算法.距離場就是場域概念下的EDT計算結(jié)果,如圖2b所示.該算法的主要思想如下:a.認(rèn)為距離場內(nèi)的局部極大值點是潛在(原始)的骨架點;b.以原始骨架點為種子點進行生長,在生長過程中利用曲線演化等手段去除冗余骨架[11],或以梯度最短路徑連接關(guān)鍵點提取骨架[13].a.原圖b.距離場c.背景點空間圖2形狀的原圖、距離場和背景點空間2)基于背景點空間的骨架提取算法.為了形象地表示背景點空間,本文用YCrCb格式的彩色圖像來展示背景點空間,如圖2c所示.圖2c中,亮度Y通道存儲的為EDT的距離值,色度Cr,Cb通道存儲的是EDT中目標(biāo)點的最近背景點坐標(biāo).可以看出,中軸線把形狀分為多個不同顏色的區(qū)域,如圖3所示.a.骨架線同側(cè)相鄰的目標(biāo)點的最近背景點通常是相同的或相鄰的.b.骨架線不同側(cè)的目標(biāo)點的最近背景點分別位于兩側(cè)的邊緣,相距較遠.因此在背景點空間中,中軸是顏色發(fā)生跳變的分界線.c.根據(jù)對稱原理可知,圖2c中不同顏色區(qū)域的分界線即是原本的中軸線.
較律縊枰淮文勘昵鈌?然后用右下倒角模板從底向上、從右到左掃描一次目標(biāo)區(qū)域.本文使用劉相濱等[12]提出的基于邊界追蹤的EDT算法獲取距離信息數(shù)組Iedt[M,N].該算法給出的EDT結(jié)果是精準(zhǔn)的,且可將算法運行時間控制在3×3倒角模板法的2倍之內(nèi).Iedt[M,N]的數(shù)組元素結(jié)構(gòu)類型如下:struct{intd;//存儲歐氏距離的平方intbx,by;//存儲最近背景點坐標(biāo)}圖13×3倒角模板1.2距離場和背景點空間本文基于EDT的骨架提取算法大致可以分為2類.1)基于距離場的骨架提取算法.距離場就是場域概念下的EDT計算結(jié)果,如圖2b所示.該算法的主要思想如下:a.認(rèn)為距離場內(nèi)的局部極大值點是潛在(原始)的骨架點;b.以原始骨架點為種子點進行生長,在生長過程中利用曲線演化等手段去除冗余骨架[11],或以梯度最短路徑連接關(guān)鍵點提取骨架[13].a.原圖b.距離場c.背景點空間圖2形狀的原圖、距離場和背景點空間2)基于背景點空間的骨架提取算法.為了形象地表示背景點空間,本文用YCrCb格式的彩色圖像來展示背景點空間,如圖2c所示.圖2c中,亮度Y通道存儲的為EDT的距離值,色度Cr,Cb通道存儲的是EDT中目標(biāo)點的最近背景點坐標(biāo).可以看出,中軸線把形狀分為多個不同顏色的區(qū)域,如圖3所示.a.骨架線同側(cè)相鄰的目標(biāo)點的最近背景點通常是相同的或相鄰的.b.骨架線不同側(cè)的目標(biāo)點的最近背景點分別位于兩側(cè)的邊緣,相距較遠.因此在背景點空間中,中軸是顏色發(fā)生跳變的分界線.c.根據(jù)對稱原理可知,圖2c中不同顏色區(qū)域的分界線即是原本的中軸線.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣自動化與信息工程學(xué)院;
【基金】：天津市自然科學(xué)基金(14JCYBJC21800)
【分類號】：TP391.41
【相似文獻】
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1 本報通訊員 屈曉紅 胡才東;誰持彩練當(dāng)空舞[N];安康日報;2006年
2 文運政 湯靈 萬誼 孫樂;向變革要教學(xué)質(zhì)量[N];戰(zhàn)士報;2003年
，本文編號：2528448
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