一种改进的并行细化算法
这篇文章描述了一个高效的并行细化算法.该算法在连通性、一象素宽、对噪声的敏感性和速度等基本属性上取得较好的效果.基于目标象素的8邻域,我们得到了一组消除规则,为了解决两象素宽(偶数象素宽)这种特殊情况,我们引入了一些额外的模板.所有的规则和模板同时应用于每个象素及查表法的使用,使算法的速度得到保证.另外,为了克服细化所带来的信息丢失,我们把图像的轮廓和骨架相结合并提出了一个阈值的方法.实验结果证实了该算法的有效性,算法对边界噪声不敏感,很好地保存了原图形的形状,更重要的是,算法减少了信息丢失带来的缺陷.
并行细化算法 规则 查找表 阈值 模式识别
宛根训 黄磊 刘迎建
中科院自动化所文字识别工程中心(北京)
国内会议
绍兴
中文
116-122
2003-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）