基于FPGA的快速连通区域标记算法的设计与实现

针对无行消隐图像不间断输入的高速图像处理情况,提出一种快速连通区域标记算法的硬件实现方法。利用游程编码优化标号生成算法,减小临时标号数量和等价表长度,并可同时完成特征提取;利用逐像素扫描法,以单时钟周期实现标号跟踪;利用等价表合并方法完成标号合并和特征合并。FPGA仿真结果表明：对连续输入的二值图像进行连通区域标记和特征提取时,运行时间仅由图像输入时间和等价表合并时间组成,明显优于其他方法,可适用于图像的快速识别与跟踪。     

面向光学薄膜瑕疵检测的二值图像快速Blob分析算法

针对光学薄膜瑕疵检测应用中的高实时性图像处理要求,提出一种基于游程的二值图像快速Blob分析算法。采用步进式动态扫描方式,每个游程仅需扫描一次,且不必与相邻行的所有游程进行比较,算法的搜索空间得到压缩;游程连通性比较的分支少,简化了判断过程,提高了操作效率;所设计的游程及目标对象的数据结构允许由任一游程节点快速访问其所属链表的首部和尾部,不仅为后续的数据访问提供了便利,且提高了标记冲突时链表合并的操作速度,避免了冲突等价表的介入。实验结果表明该算法具有鲁棒、高效的特性,并已在光学薄膜瑕疵检测系统中得到了应用。     

基于游程编码的连通区域标记算法优化及应用

为提高空间液滴蒸发实验中图像实时反馈控制系统的鲁棒性,在液滴的边缘提取中采用了连通区域标记算法,并从两个方面对该算法进行了优化,从而在实时图像处理中获得较快的处理速度和较小的内存占用。一是在DSP实时图像处理中应用了游程编码来减少对象数量和存储所需空间;二是优化了Suzuki的连通区域标记算法,解决了该算法在一次扫描的赋值过程中可能会出现标记等价信息丢失的问题,通过改变对标记连接表的赋值,实现了只需要一次扫描就能获得完整的标记等价信息。实验结果表明,优化算法比传统算法运行速度更快并减少了内存占用。     

基于游程递归的连通区域标记算法

在研究已有算法的基础上,提出一种基于游程递归的标记算法,该算法可以对二值图像实现快速标记。顺序扫描图像,寻找未标记的游程,并递归搜索与之连通的游程,直到一个连通区域生成。在游程搜索过程中,在当前游程的相邻两行上,以其左端点为起始点分别向前向后进行连通游程的搜索;同时根据游程之间的位置关系对搜索策略进行优化,减少了重复搜索,提高了处理速度。该算法只需经过一次扫描图像,就能快速、准确地标记连通区域。在与已有算法的实验结果比较中,该算法具有较快的执行速度和较高的准确率,并且占用较少的内存,可以满足在施工现场中运动目标实时检测的需要。     

基于递归的二值图像连通域像素标记算法

在研究以前二值图像连通算法的基础上，提出了一种基于递归方法的二值图像连通域像素标记算法。通过对二值图像的扫描和分析可得到二值图像中的连通域划分和连通域的数目。算法主要包括两个步骤：对输入的二值图像进行一次扫描，得到所有目标像素的连通域划分和标记的等价对表；利用递归对等价对表进行分析，得到正确的连通标记划分和连通区域数目。实验结果表明，该算法对于任意复杂形状、任意数目(小于1 000)的连通区域都能正确检测。     

利用游程集合的标号传播实现快速连通域标记

为了实现对图像的快速连通域标记,提出一种基于传播游程集合标号的二值图像连通域标记算法.该算法仅对每个由一系列相邻行中的连通游程所构成的游程集合(称为向下连通分支)而非游程分配临时标号,利用一个位置映射表一次性建立向下连通分支中所有游程与其共同临时标号之间的位置关联,将所有向下连通分支的标号构成一个规模很小的具有树形结构的等价信息表;再使等价信息直接在部分路径中传播,并通过最后一次标号表扫描将所有临时标号转换为代表标号.实验结果表明,文中算法原理和实现简单,且由于具有处理的等价信息量小、对向下连通分支内的游程标记操作少,以及在连通分支合并时无需计算最小标号等特点,使其速度快于现有算法.     

基于标号回传的二值图像连通体标记算法

提出一种基于游程标号回传的二值图像连通体标记算法,该算法以游程为处理对象,将目标结构中的标号传播到游程结构中,进行游程连通性判断,将与当前游程连通的游程中最小值回传到对应的目标结构中,确保在同一连通域中有相同的根标号,进而完成二值图像标记。该算法对二值图像可以实现一次性标记,同时完成连通区域的面积、质心等特征信息的提取。具有占用内存小、实现简单、能标记任意复杂连通区域的优点,可用于红外弱小目标的检测。     

基于等价对的图像连通域标记算法

在研究已有的连通域标记方法的基础上,提出了一种基于等价对的连通域标记算法.算法通过一次扫描对灰度图二值图像的每个前景像素点进行标识并保存等价对表,在满足等价对替换条件时对已标识过的像素点进行等价对替换,解决了重复标记的问题,最终得到二值图像连通域的划分.本文的连通域标记算法可有效应用于活动目标检测中.     

基于 ＦＰＧＡ 的快速连通域标记算法

连通域标记是运动目标实时检测系统中的关键部分,从速度和存储空间等方面对已有连通域标记算法优化,可提高系统的实时性。基于此,提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的快速连通域标记算法。首先在光栅扫描过程中记录游程行列信息;然后实时合并连通游程信息并提取已结束连通域的特征信息;最后将特征信息叠加在图像上,实现对各连通域的标记。该算法仅通过一次扫描即可得到连通域特征信息,利用FPGA片上随机存取存储器（RAM）地址信息区分各连通域,不产生等价标号与临时标号。实验结果表明,该算法能快速准确的标记各连通域。对于分辨率1920×1080图像,仅需要76.63kbit的片上RAM资源,单帧处理时间不超过20.76ms,对于全高清视频输入亦能满足实时性要求。     

一种基于游程码的并行区域标记算法

区域标记是图像处理中常用的方法,为了满足实时图像处理要求,提出了一种基于游程码的并行区域标记算法.该算法采用带状方式划分子图,各计算节点先通过基于游程码的方法对子图进行本地标记,然后管理进程再通过计算子图边界游程码的连通关系完成全局标记.实验表明,该算法结果正确,性能较好,效率较高,具有近似于线性的加速比。     

连通域标记并行算法在多核处理器上的设计和实现

为满足全方位视觉运动目标检测跟踪系统中检测和跟踪实时性的要求,采用多核程序设计和并行处理技术,对系统中连通域标记算法,重新进行了设计和实现。为解决由图像分割造成的连通域的分离,应用边界处的游程码,将两个不同任务块中分割处的连通域合并成一个连通域。最后通过实验证明该并行算法比传统算法在多核处理器上运行更快,更好地解决了多核处理器饥饿问题,让多核处理器发挥了更高的效率。     

高效的一遍扫描式连通区域标记算法

二值图像的连通区域标记算法是图像处理的一个基本问题。为了提高算法的效率,以Suzuki等人提出的多遍扫描算法为基础,提出了一种快速的一遍扫描连通域标记算法。算法通过对图像做一次正向扫描,先计算出每个当前像素所在邻域内的最小标号,再利用一个递推过程,查找该连通域中具有较小标号的结点,将被更新结点所在连通分支连接到该结点,以保证等价信息不损失。同时,用最小标号更新递推查找路径上结点的临时标号,以减小分支的深度。通过对连接表的更新使每个结点获得最终标号。算法不需要动态数据结构和递归过程的支持,需要的存储空间较小,算法比原算法速度提高了近2倍,也快于近期提出的一些基于游程的算法。     

超声C扫描图像缺陷标记及边缘跟踪的研究

对数据量很大的C扫描图像进行缺陷成分标记时,传统的光栅扫描算法性能比较有限.为提高缺陷成分标记的效率,在第一次标记时利用辅助表记录等价标记号,标记完毕后去除重复记录、进行等价分析、补全记录和重新分配标记号,在第二扫描时修正C扫描图像缺陷标记号,试验证明了该方法的有效性.为获得边缘清晰而且轮廓完整的缺陷边缘,提出基于边界元运算的C扫描图像边缘跟踪算法,简化了跟踪过程.工程应用实例证明,在C扫描图像的缺陷边缘检测中该算法优于Gauss-Laplace算法和Prewitt算法.     

Fast connected-component labeling

Labeling of connected components in a binary image is one of the most fundamental operations in pattern recognition: labeling is required whenever a computer needs to recognize objects (connected components) in a binary image. This paper presents a fast two-scan algorithm for labeling of connected components in binary images. We propose an efficient procedure for assigning provisional labels to object pixels and checking label equivalence. Our algorithm is very simple in principle, easy to implement, and suitable for hardware and parallel implementation. We show the correctness of our algorithm, analyze its complexity, and compare it with other labeling algorithms. Experimental results demonstrated that our algorithm is superior to conventional labeling algorithms.     

一种遥感二值图像目标区域分割的新方法

基于线段扫描法进行二值图像连通域分割时,对数据量较多且形状复杂的遥感二值图像,容易使邻接表存储大量的等价对信息,即浪费存储空间也不利于算法合并处理。针对这一不足,提出了一种基于线段的快速标号算法,采用“双表”实时记录和修正等价标号,很好地解决了标记冲突的问题。经模拟数据和真实遥感二值图像验证表明,该算法比传统算法在处理效率上有显著提高,具有较好的应用价值。