游程连通分析在轮廓提取算法中的应用

"这篇论文是关于基于游程连通分析的轮廓提取算法的研究，由胡涛等人撰写，发表于2010年华中科技大学学报。该算法通过设计子轮廓数据结构，处理游程的端点、分叉点和交汇点，实现图像轮廓的有效提取。它采用从上到下、从左到右的扫描顺序进行游程编码，并根据连通性进行子轮廓的创建、生长和联结，以识别图像的内外轮廓及其包含关系。实验显示，该算法在处理游程平均压缩率高的图像时表现出色。" 在计算机视觉和图像处理领域，轮廓提取是一项重要的任务，它涉及识别和分离图像中的边界，以揭示对象的形状。游程编码是一种用于二值图像处理的高效表示方法，它将连续的同质像素区域（如黑色或白色像素）编码为一个游程，从而减少数据存储需求。在这个研究中，作者提出了一种创新的算法，通过分析游程之间的连通性来进行轮廓提取。 子轮廓数据结构是这个算法的核心，它有效地连接了游程的左右端点，同时处理了分叉点和交汇点。分叉点是指一个游程在某一点分成两个或更多个游程的地方，而交汇点则是不同游程相遇的点。通过对这些关键点的管理，算法能够跟踪并合并相关的像素序列，构建出完整的轮廓。 在算法执行过程中，首先从图像的上一行开始，按照从上到下、从左到右的顺序进行游程编码。在每一步，算法会检查当前行的游程是否与上一行的游程相连。如果它们是连通的，算法会执行子轮廓的创建、生长或联结操作。这种策略有助于区分图像的内部和外部轮廓，同时确定它们的包含关系。 实验结果证明，提出的算法在处理游程平均压缩率高的图像时，即图像中的像素区域有大量连续同质像素时，表现优于其他方法。这意味着在处理密集边界或复杂形状时，该算法能更有效地提取轮廓，这对于许多应用，如目标检测、图像分割和模式识别，都是至关重要的。 这篇论文介绍的基于游程连通分析的轮廓提取算法提供了一种新颖且高效的处理图像轮廓的方法，尤其是在处理复杂和密集的图像特征时，其性能表现突出。这一研究对于优化图像处理算法，提高计算机视觉系统的性能具有重要价值。