二值图像细化算法研究与比较

"这篇文章主要探讨了二值图像细化算法，包括非迭代算法和迭代算法的分类，以及几种经典的细化算法，如Hilditch、Pavlidis和Rosenfeld算法的特性和应用。同时，提供了两种细化算法的C语言源码实现，分别是Hilditch细化算法和Pavlidis细化算法。" 细化算法是图像处理中的关键步骤，用于将图像的边界轮廓提取为单像素宽的骨架，以便进一步分析和识别。在本文中，细化算法被分为两类：非迭代算法，如基于距离变换的方法和游程长度编码细化，这些算法一次性生成骨架；迭代算法则通过反复删除满足特定条件的像素来逐步达到骨架化，包括串行算法和并行算法。 Hilditch算法是一种常用的二值图像细化算法，适用于一般的0-1二值图像。它基于像素的8邻域判断条件来决定像素是否被删除。Pavlidis算法结合了并行和串行处理，利用位运算进行特定模式匹配，生成8连接的骨架，同样适用于0-1二值图像。Rosenfeld算法是一种并行算法，生成的骨架也是8连接的。虽然Pavlidis和Rosenfeld算法在某些图像上可能效果更优，但Hilditch算法在通用性上更强。 索引表细化算法是另一种方法，它根据预处理后的0、1二值图像创建一个判断表，根据像素8邻域的组合情况决定像素的去留。由于每个像素的8邻域有256种可能，索引表通常有256个元素。 代码部分展示了Hilditch细化算法和Pavlidis细化算法的C语言实现。Hilditch算法通过迭代检查像素的8邻域，根据特定条件决定是否删除像素。Pavlidis算法则以类似的方式工作，但其处理方式更依赖于位运算和边界条件。 这些细化算法在图像分析、模式识别等领域有着广泛的应用，它们能够有效地提取图像的特征，为后续的图像处理提供基础。选择合适的细化算法取决于具体的应用需求和图像特性。