优化的C++种子填充算法实现与二值图像应用

种子填充算法是一种在图像处理中常用的像素级操作，主要用于填充二值图像中的连通区域。它根据给定的“种子”像素开始，通过检查其周围像素来扩展区域，直到满足预设条件为止。该算法在许多应用中很有用，如物体分割、边缘检测后的填补、图像增强等。这里提到的简单版本的种子填充算法步骤如下： 1. 扫描顺序：从上至下，从左至右遍历图像中的每一个像素。 2. 栈操作：遇到非零像素时，将其压入栈中，同时将该像素设置为0（表示已处理），并初始化区域面积为1。如果遇到0值，跳过并继续下个像素。 3. 栈元素处理：当栈不为空时，弹出栈顶元素，检查其相邻的4邻域或8邻域（在8邻域中考虑上下左右四个方向以及斜向的两个方向）。如果相邻像素非空，将其压回栈中并保持原值，继续处理其他像素，区域面积加1；如果相邻像素为空，则说明区域结束，不再继续扩展。 4. 面积判断：检查当前区域的面积是否超过预设的阈值。如果面积小于阈值，删除该区域；否则，将区域内所有像素复制到目标图像中，并继续扫描下一个像素。 在C++实现中，作者最初使用了C++标准库中的`std::stack`来存储待处理的像素，但发现这可能导致性能问题或程序中断。为了优化，作者将栈改换为链表，这通常能提供更好的内存管理，减少不必要的内存分配和释放，从而提高算法的稳定性和效率。 给出的C++代码片段展示了如何实现这个算法，包括头文件的包含、图像的读取与窗口创建，以及`ScanLine_SeedFillingAlgo`函数的定义。这个函数接收源图像、目标图像和最小区域大小作为参数，执行种子填充算法并将结果存储在目标图像中。作者还提供了一个循环，用于加载一系列图像进行处理。 通过这段代码，开发者可以学习如何在实际项目中应用种子填充算法，特别是如何通过数据结构的选择来优化算法性能。如果你需要进一步的帮助或者想深入研究这个算法，可以直接联系作者，他们可能会分享更多的实现细节和优化技巧。