二值图像连通域标记算法详解及C++实现

"这篇文献探讨了二值图像连通域标记算法，包括直接扫描标记算法（四邻域和八邻域）以及它们的代码实现。连通域标记是图像处理中的一个重要概念，用于识别和区分图像中相同像素值的连续区域。" 在二值图像中，每个像素要么属于前景要么属于背景，通常用1（黑色）或0（白色）表示。连通域标记的目标是给这些连续的相同像素分配唯一的标识，以便后续分析和处理。 直接扫描标记算法 直接扫描标记算法是一种迭代过程，通常涉及四邻域或八邻域的检查。四邻域考虑的是上下左右相邻的像素，而八邻域还包括对角线上的邻居。这两种方法的区别在于如何处理边缘情况，以及如何确保连通区域内的所有像素都被正确标记。 1. 四邻域标记算法 四邻域标记算法从一个像素开始，检查其四个相邻像素。如果所有相邻像素都没有被标记，那么当前像素就是新连通区域的起点，可以给它分配一个新的标记。如果相邻像素中有已标记的点，根据标记规则更新当前像素的标记值。 2. 八邻域标记算法 八邻域标记算法除了考虑四邻域外，还考虑左上、右上和左下三个对角线方向的像素。同样，从一个像素开始，如果所有八个邻居都没有标记，就创建新的区域。对于有标记的邻居，根据规则选择最小的标记值并更新当前像素。 代码实现 给出的代码片段展示了如何实现这些算法。`MarkRegion` 结构体存储了连通区域的点列表和区域边界。`EqualMark` 结构体用于存储等价的标记值，而`MarkMapping` 结构体则记录了原始标记和经过等价整理后的对应标记。 函数 `EightConnectMark` 是实现八邻域标记的核心，接受图像数据、图像尺寸、偏移量、指定标记、颜色类型（黑点或白点）以及连通区域属性信息作为参数。该函数会遍历图像，根据上述规则标记像素，并返回连通点的数量。 通过这样的标记算法，我们可以有效地对二值图像中的连通区域进行分割和分析，这在图像分割、目标检测、形状识别等多个领域都有着广泛的应用。在实际应用中，这些算法可能还需要优化，例如结合深度优先搜索或广度优先搜索策略，以提高效率和准确性。