94、图像分析中连通组件标记与目标位置估计技术

图像分析中连通组件标记与目标位置估计技术

在图像分析领域，连通组件标记和目标位置估计是两个重要的研究方向。本文将介绍连通组件标记算法的优化策略以及基于颜色和形状上下文信息的目标位置估计方法。

连通组件标记算法优化

在连通组件标记问题上，有多种算法被提出。例如，Wu 提出利用基于数组的数据结构改进 Fiorio 和 Gustedt 的 Union - Find 算法，对每个等价数组执行路径压缩以计算根节点，直接在每个等价数组中保留最小等价标签。2007 年，He 等人提出了一种双扫描算法，使用三个数组实现用于管理标签解析的数据结构，避免使用指针来链接等价类集合。

为了加速邻域计算，提出了一种基于 2x2 像素网格扫描图像的优化方法。具体操作步骤如下：
1. 定义 2x2 块的连通性规则 ：
- P 与 X 相连，若 c 和 y 为前景像素。
- Q 与 X 相连，若 (d 或 e) 以及 (y 或 z) 为前景像素。
- R 与 X 相连，若 f 和 z 为前景像素。
- S 与 X 相连，若 (a 或 b) 以及 (y 或 x) 为前景像素。
2. 应用规则带来的优势 ：
- 第一次扫描期间创建的临时标签数量大约减少为原来的四分之一。
- 减少了合并操作的次数，因为等价关系在块内隐式解决。
- 整个块只需存储一个标签。

为了评估不同算法的性能，使用了三个数据集进行测试：
|数据集|描述|用途|
| ---- | ---- | ---- |
|数据集一|由 615 张分