19、图像细化算法深度解析

图像细化算法深度解析

1. 算法速度与质量的权衡

在图像细化过程中，速度和骨架质量往往难以兼得。如果单纯追求速度，Holt 改进的 Zhang - Suen 算法表现更优；而若骨架质量是首要考量因素，将 Stentiford 的预处理方案、Zhang - Suen 的基本算法以及 Holt 的阶梯去除后处理方法相结合或许是最佳选择。该组合操作的代码可在相关网站获取，程序名为 zhangsuenbest.c，它生成的骨架在目前展示的方法中表现出色，不过这一评价具有一定主观性。

2. 基于轮廓的细化方法

2.1 基本原理

以往的迭代标记删除方法通常从对象的外层像素开始删除，而基于轮廓的方法则是先定位整个外部轮廓甚至所有轮廓，然后删除轮廓上除保持连通性所需像素之外的其他像素，且这类方法一般不使用 3×3 模板来定位待删除像素。

其基本步骤如下：
1. 定位轮廓像素。
2. 识别轮廓上不能删除的像素。
3. 删除除步骤 2 中像素之外的所有轮廓像素。
4. 若步骤 3 中删除了像素，则从步骤 1 重复执行。

外部轮廓的追踪方式与查找链码时类似，从有水平或垂直背景邻接的黑色像素（边界像素）开始，按逆时针方向访问或追踪轮廓像素，直至回到起始像素，并将访问的像素保存到列表中，方便后续重新访问。重复此过程以查找内部轮廓，直到没有起始像素为止。

2.2 不可删除像素的识别

利用多重像素的概念可识别轮廓上不可删除的像素，多重像素有以下三种类型：
|类型|描述|示例|
|----|----|----|
|第一种|在轮廓像素