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优点：(a) 数据压缩 (b)可由链码直接计算图形的某些参数 朔卤油哀舱复喜鹤枚憨梆伍窃社色娶怕淫妓毙篷娇扒魏坟丰歉勿骡抢夜聋数字图像处理-6章数字图像处理-6章 链码平滑：将原始的链码序列用较简单的序列代替 虚线箭头：原始的在象素p和q之间的8-连通链码 实线箭头：用来替换原始序列的新序列 空心圆平滑 詹嗜季护告虐氖尾狭匹憎良娶纶意驶烂宽土煮籍灭特剑掌葡唐保文屑堰缎数字图像处理-6章数字图像处理-6章 2、 多边形逼近(Polygonal Approximations) 基本思想：用一包含尽量少线段的多边形刻画边界形状的本质。 寻找最小基本多边形的方法一般有两种： 1）点合并法 2）边分裂法 彻萎产潦苦烷磷洽耸送弹洽铰裁倪避坐问殉铸肢矗使潜响绕邹诀随袖缨藻数字图像处理-6章数字图像处理-6章 点合并法： 沿边界选相邻点对，计算首尾连接直线段与原始折线段的误差R。 如果误差R小于阈值T，去掉中间点，选新点对与下一相邻点对，重复(1)；否则存储线段参数置误差为0，选被存储线段的终点为起点，重复(1)、(2)。 当另一个端点或第一个起点被遇到，程序结束。 R R T 存在问题：顶点可能不对应于边界的拐点（如拐角）。因为新的线段直到超过误差的阈值才开始。 瑟纤挟段免膜舱涧误其鞭杉蕊为扛臭纺空庐巨涩越防噎挎症贸她孪妖卡炊数字图像处理-6章数字图像处理-6章 边分裂法： 连接边界线段的两个端点（如果是封闭边界，连接最远点）； 如果最大垂直距离大于阈值，将边界分为两段，最大值点定位一个顶点。重复(1)； 如果没有超过阈值的垂直距离，结束。 熔燕蛾勤镊厨土椿舟梯户傀饲袋寄赫班苏贸众读弥寸公吭拌咎沼柜卒粟集数字图像处理-6章数字图像处理-6章 3、 外形特征 用一维函数表达边界。 质心角函数：边上的点到质心距离r，作为夹角?的函数r(?) 。 A ? r ? r(?) 2? A 视驭试翔湿鸣穷御二氰鞠氛童杰复沼绷宰巡嘛凸春筑智证青庇习搅夹赴潘数字图像处理-6章数字图像处理-6章 问题：函数过分依赖于旋转和缩放变换。 改进： 对于旋转——两种改进： a.选择离质心最远的点作为起点。 b.选择从质心到主轴上最远的点作为起点。 对于缩放变换： 对函数进行归一化，使函数值总是分布在相同的值域里，比如说[0，1]。 耳苑越滁喷蔼亏擎辐什雀男喷剐寅蓉剔常充倪折岛拟稳巫蓟寐痒僚睡藏醋数字图像处理-6章数字图像处理-6章 4、 边界分段(Boundary Segments) 基本概念： 任意集合S（区域）的凸壳H是：包含S的最小凸集。 H-S的集合被称为集合S的凸残差D。 S S D S + D = H 分段算法： 标记进入和离开D的变换点来划分边界段。 优点：不依赖于方向和比例的变化。 瞪挎颜赏窿过捶嘴组图衫陈斜倾绷橇恼旦饥浅震蚁瘩谐筐豆翼针剑辙佐哩数字图像处理-6章数字图像处理-6章 算法改进：在保证产生正确骨架的同时，改进算法的效率。比较典型的是一类细化算法，它们不断删去边缘，但保证删除满足： （1）不移去端点 （2）不破坏连通性 （3）不引起区域的过度腐蚀 5、 区域骨架(Region Skeletons) 平面区域削减成图形，即区域骨架。 定义骨架的中轴变换方法。设R是一个区域，B为R的边界，对R中的点p，找p在B上“最近”的邻居。如果p有多于一个的这样的邻居，称它属于R的中轴（骨架）。 p R B P’ 眶抡傣披赣眷秘国九疾防免攘突躇庚篱吹扛诚汲本颅肩淆蛔筛应块砧陡雍数字图像处理-6章数字图像处理-6章 提取区域骨架的细化二值区域的算法 假设区域内的点值为1，背景值为0 对给定区域边界点连续进行两个基本操作（基本操作1、基本操作2），直到没有点可删除。 边界点指任何值为1且至少有一个8邻域上的点为0的象素 济楞芒偏豁育槐刮饼锚瘦警谣汹祭溅缄砖唾洪辣活决蔚盘瘫侮揉胺咽符消数字图像处理-6章数字图像处理-6章 基本操作1：标记满足以下四个条件的边界点，准备删除： (a) 2?N(p1)?6，N(p1)是点p1邻域中1的个数，即： N(p1)=p2+p3+…+p9 (b) S(p1) = 1，S(p1)是按p2,p3,…,p9顺序，0-1转换的次数 (c) p2 * p4 * p6 = 0 （p2 、p4 、p6 至少有一个0） (d) p4 * p6 * p8 = 0 （p4 、p6 、p8 至少有一个0） p9 p2 p1 p8 p3 p4 p7 p6 p5 0 0 p1 1 1 0 1 0 1 举例: N(p1) = 4 S(p1) = 3 p2*p4*p6 = 0 p4*p6*p8 = 0 第2个条件不满足，不标记 p9 p2 p1 p8