二值图像连通 C语言,二值图像统计连通区域C语言版
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連通區標記是最基本的圖像處理算法之一。該算法中,按從左至右、從上至下的順序,對整幅圖像進行掃描,通過比較每個前景像素的鄰域進行連通區標記,并創建等效標記列表。最后,合并等效標記列表,并再次掃描圖像以更新標記。算法的優點的是通俗易懂,缺點是需要兩次掃描圖像,效率不高。
區域生長法利用區域生長的思想,一次生長過程可以標記一整個連通區,只需對圖像進行一次掃描就能標記出所有連通區。算法描述如下:
輸入待標記圖像bitmap,初始化一個與輸入圖像同樣尺寸的標記矩陣labelmap,一個隊列queue以及標記計數labelIndex;按從左至右、從上至下的順序掃描bitmap,當掃描到一個未被標記的前景像素p時,labelIndex加1,并在labelmap中標記p(相應點的值賦為labelIndex),同時,掃描p的八鄰域點,若存在未被標記的前景像素,則在labelmap中進行標記,并放入queue中,作為區域生長的種子;當queue不為空時,從queue中取出一個生長種子點p1,掃描p1的八鄰域點,若存在未被標記過的前景像素,則在labelmap中進行標記,并放入queue中;重復3直至queue為空,一個連通區標記完成;轉到2,直至整幅圖像被掃描完畢,得到標記矩陣labelmap和連通區的個數labelIndex。
該算法最壞情況下,將對每個像素點都進行一次八鄰域搜索,算法復雜度為O(n)。
typedef struct QNode{
int data;
struct QNode *next;
}QNode;
typedef struct Queue{
struct QNode* first;
struct QNode* last;
}Queue;
void PushQueue(Queue *queue, int data){
QNode *p = NULL;
p = (QNode*)malloc(sizeof(QNode));
p->data = data;
if(queue->first == NULL){
queue->first = p;
queue->last = p;
p->next = NULL;
}
else{
p->next = NULL;
queue->last->next = p;
queue->last = p;
}
}
int PopQueue(Queue *queue){
QNode *p = NULL;
int data;
if(queue->first == NULL){
return -1;
}
p = queue->first;
data = p->data;
if(queue->first->next == NULL){
queue->first = NULL;
queue->last = NULL;
}
else{
queue->first = p->next;
}
free(p);
return data;
}
static int NeighborDirection[8][2] = {{0,1},{1,1},{1,0},{1,-1},{0,-1},{-1,-1},{-1,0},{-1,1}};
void SearchNeighbor(unsigned char *bitmap, int width, int height, int *labelmap,
int labelIndex, int pixelIndex, Queue *queue){
int searchIndex, i, length;
labelmap[pixelIndex] = labelIndex;
length = width * height;
for(i = 0;i < 8;i++){
searchIndex = pixelIndex + NeighborDirection[i][0] * width + NeighborDirection[i][1];
if(searchIndex > 0 && searchIndex < length &&
bitmap[searchIndex] == 255 && labelmap[searchIndex] == 0){
labelmap[searchIndex] = labelIndex;
PushQueue(queue, searchIndex);
}
}
}
int ConnectedComponentLabeling(unsigned char *bitmap, int width, int height, int *labelmap){
int cx, cy, index, popIndex, labelIndex = 0;
Queue *queue = NULL;
queue = (Queue*)malloc(sizeof(Queue));
queue->first = NULL;
queue->last = NULL;
memset(labelmap, 0, width * height);
for(cy = 1; cy < height - 1; cy++){
for(cx = 1; cx < width - 1; cx++){
index = cy * width + cx;
if(bitmap[index] == 255 && labelmap[index] == 0){
labelIndex++;
SearchNeighbor(bitmap, width, height, labelmap, labelIndex, index, queue);
popIndex = PopQueue(queue);
while(popIndex > -1){
SearchNeighbor(bitmap, width, height, labelmap, labelIndex, popIndex, queue);
popIndex = PopQueue(queue);
}
}
}
}
free(queue);
return labelIndex;
}
總結
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