游程链快速标记法提升Blob分析效率

Blob分析是图像处理领域的一项关键技术，它主要用于识别图像中的基本对象或结构，如边缘、轮廓、区域等，是机器视觉系统中不可或缺的一部分。在工业应用中，特别是对实时性能有高要求的场景，如印刷缺陷在线检测系统，对Blob分析的效率和准确性提出了更高的需求。 本文主要探讨了一种基于游程链的连通区域标记算法。游程链列表是一种数据结构，通过记录图像中像素的行进路径，能够有效地追踪相邻的游程（连续的像素序列）。这种方法首先构建了一个动态数组，用于存储相邻两行游程的信息，并通过游程链表的形式连接起来。这样，当遍历图像时，可以直接通过链表判断游程节点之间的连通性，从而标记出连通的Blob区域。 传统的Blob分析方法可能需要建立等价表来进行复杂的等价标记合并，这会增加计算复杂度和内存消耗。而本文提出的算法通过游程链的特性，避免了这些冗余步骤，大大提高了标记的效率。此外，这种方法还能有效地检测和标记连通区域中的内洞，即区域内较小的空洞部分，这对于识别完整的Blob边界至关重要。 实验结果显示，这种基于游程链的连通区域标记算法对各种复杂形状的Blob区域都能够准确地进行检测和参数计算，而且运行速度非常快，具有很好的稳定性和鲁棒性。这意味着它不仅适用于静态图像处理，也适用于实时动态图像分析，满足了工业应用对高效实时性的要求。 总结来说，这篇论文提供了一种创新的Blob分析方法，通过游程链的巧妙利用，简化了标记过程，提高了标记精度和效率，对于推动图像处理技术在工业自动化领域的实际应用具有重要意义。对于从事图像处理、机器视觉或者相关研究的人员，这是一篇值得深入学习和参考的文章。