并行细化算法PABIT在二值图像处理中的应用

"一种简单的细化算法，用于处理二值图像，旨在实现高效并行处理，保持图像细化后的连通性和保形性。该算法称为PABIT，通过模板匹配逐层去除边缘像素，确保细化结果为笔划宽度为1的骨架。在汉字识别、笔迹鉴别等领域有广泛应用。虽然已有多种细化算法，如迭代、跟踪和极值算法，但PABIT算法因其简单易行和减少畸变的特点而具有优势。文章中对比了Hilditch和Rosenfield算法，指出这些经典算法在处理形状复杂或笔划不规则的手写汉字时存在扭曲和信息丢失的问题。" 细化算法是图像处理领域中的关键技术，主要用于提取图像的骨架，即图像中线条的最小表示。PABIT（一种简单的二值图像并行细化算法）是针对这一需求提出的，尤其适合于处理二值图形。算法的核心在于模板匹配，它能够逐层处理图像边缘，区分像素点宽度为偶数和奇数的笔划，前者保留双像素的中心骨架，后者则只保留单像素的中心线。这样做的目的是尽可能保持细化后的曲线连通，同时减少形态扭曲。 细化算法的基本要求包括保持细化曲线的连通性、保留原图像的细节特征、提取出原图案的中心线、保持端点不变、处理速度快以及避免交叉部分中心线的畸变。PABIT算法通过并行处理模式，提升了处理效率，满足了这些基本条件，尤其是在处理连通性和保形性方面表现出色。 在实际应用中，细化算法广泛应用于汉字识别（OCR）、笔迹鉴定、染色体分析、图表解析、指纹分析等场景。对于手写体汉字，由于其形状的多样性和笔划的不规则性，一般的细化算法可能会出现效果不佳的情况，如Hilditch算法和Rosenfield算法。这两种算法在处理手写体“多”字的示例中，显示出了扭曲和信息丢失的缺陷，这突显了PABIT算法在处理复杂形状图像时的优势。 总结来说，PABIT是一种简单高效的二值图像细化算法，它通过并行处理和模板匹配策略，有效地解决了细化过程中的连通性、保形性和速度问题，尤其在处理非规范化手写体时，相比传统算法能提供更优的细化效果。这种算法的提出，对细化算法的研究和实际应用提供了新的思路和改进方向。