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分割图像的结构

添加时间:2018-05-02
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图像分割图


通常,每个物体在被检测时都应该标以一个序号。这个物体的编号可用来识别和跟踪景物中的物体。本节讨论三种对分割图像进行结构化的方法。


(1)物体隶属关系图


种保存分割信息的方法是另外生成一幅与原图大小相同的图像。在这幅图像中逐个像素地用物体隶属关系进行编码。在物体隶属关系图中,每个像素的灰度级按其在原始图像中所对应的像素所属的物体序号进行编码。例如,图像中所有属于24号物体的像素在隶属关系图中都将具有第24级灰度值。


隶属关系图技术通用性很强,但它不是一种对保存分割信息特别紧凑的方法。它需要幅附加的全尺寸的数字图像来描述甚至只包含一个小物体的场景。然而它是一种可以显著压缩的图像,因为它通常包含大片具有恒定灰度级的区域。


如果仅对物体的大小和形状感兴趣,分割后可舍弃原始图像。如果仅有一个物体或物体不需要区分,还可以进一步减少数据量。无论是哪一种情况,隶属关系图都变成了一幅二值图像时对图像分割的不同需要,要求该过程用对整幅图像的多遍扫描实现。在这种多遍图像扫描的分割过程中,一个二值或多值隶属关系图经常作为一个中间步骤。


(2)边界链码


存储图像分割信息的一个更紧凑的形式是边界链码没有必要在存储内部点的位置。此外,边界链码还利用了边界是连通路径这一事实。链码是从物体边界上任意选取的某个起始点的(x,y)坐标开始的。这个起始点有8个邻接点,其中至少有一个是边界点。边界链码规定了从当前边界点走到下一个边界点这一步骤必须采用的方向。由于有8种可能的方向,因此可以将它们从0到7编号。


图像分割图


用边界链码存储一个物体的分割,只需要一个起始点的(x,y)坐标以及每个边界点的三比特信息。这比物体隶属关系图所需的存储空间少了许多。当一个复杂场景被分割时,程序可以以一个单记录的方式存储每个物体的边界,其中包含物体编号、周长(边界点的数目)和链码。此外,有几种大小形状特征还可以直接从边界链码中抽取出来。生成边界链码时,由于必须在整幅图像中跟踪边界,所以常常需要对输入图像进行随机存取。采用图像分割中的边界跟踪技术时,链码的生成是一个自然的副产品。


(3)线段编码

线段编码是用来存储被抽取物体的一种逐行处理技术,类似于前文提到的行程长编码技术。


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