【正文】 sets of connected ponents in standard scan order for each row. Let l be an index for the number of connected ponents in one row of the original image. We de_ne the following functions for 1 _ i _ n: ei(l) = _ j if this is the lth case I(i。 j) = 1 6 ^ I(i。cient. The results are subsets of pixels of the original objects, and these subsets are not necessarily connected. They can form \noisy branches when object ponents are nearly parallel to image rows. They may be useful for special applications where the scanning direction is approximately perpendicular to main orientations of object ponents. References [1] C. Arcelli, L. Cordella, S. Levialdi: Parallel thinning of binary pictures. Electron. Lett. 11:148{149, 1975}. [2] C. Arcelli, G. Sanniti di Baja: Skeletons of planar patterns. in: Topolog ical Algorithms for Digital Image Processing (T. Y. Kong, A. Rosenfeld, eds.), NorthHolland, 99{143, 1996.} [3] H. Blum: A transformation for extracting new descriptors of shape. in: Models for the Perception of Speech and Visual Form (W. Wathen Dunn, ed.), MIT Press, Cambridge, Mass., 362{380, } 7 數字圖像處理 1引言 許多研究者 已提議提出了 在數字圖像里的 連接組件 是 由一個減少的數據量或 簡化的形狀。 一個 距離骨架是一個子集點，某一特定的組成部分，例如，每點子，這代表了該中心的一個最大光盤（標記半徑這片 光碟）載于特定的組成部分。 第三類是 算子 的特點是迭代細化。方法應是獨立的立場從一組，在平面或空間，網格的決議（數字化這套）或形狀復雜該給定。數字曲線的道路是一條在 P=p0 。數碼弧是一個子集數字曲線，如 p6 = 點的數碼弧其中，正是一鄰居是所謂的一歸宿，這電弧。這些并行算法通常是測試實施 8 連通性，以確保在 目標連接和內部數據沒有改變 。要素的 C 是網格點或網格細胞和分子性（ P 。范圍二進制的形象是 f0 ，我們只使用在此報告的二進制圖像 。作為一個第二個選項，使用網格點模型一二維或三維像素的位置是一個網格點。最后，兩個像素的三維位置 P和 Q在網格中的細胞模型被稱為 2 毗鄰 i_ p 6 = Q和他們分享至少有一個面對的（這是一個 2細胞） 。 2 。 26是和對稱對一的形象， n_ （ p ）條像素位置 p包括 P和其 _ 相鄰像素的位置。 M 是多少行和列正在 3維中 使用整數坐標（ i。 q 2 C是有關 n_ i_有一個序列點， p = p0。 因此，任何一套 集合 組 成了 若干組件。 為實際目的是易于對數字圖像中使用的臨近操作的（所謂的本地操作 ） 。 距離 算法 Blum[ 3 ]提出 了骨骼的代表是 一組對稱點。 這個想法提交的一個組成部分，數字圖像作為一個距離骨架的基礎上，計算一個 距離各點 在一個連通子米 _ C至補子。pn= q是 4 近鄰， pi 1 ， 1_i_n. 如果 P值 q之間的距離 是 趨向于為零，則 D4 （ p。轉型包括兩個步驟。i（ i。 i_ （ i。 j ） ） = 8 ： if I（ i。 j ? 1 ） + 1,if I（ i。 j ） ） = minf_i_ （ i。（ i。 j ） ] ： 1 _ i _ n ^1_ j _，讓 t_ _T,[ （ i。 j ） ）有一個價值在 T等于 T（ i。 j ） = 0 。 j 。 j 。 T_(i。 j)? 1。 T__(i。 j)? 1。 j ）在各個崗位上的 t_與非零值。為一近似歐氏距離，一些作者建議使用 的權數，格點街道 [ 4 ] 。 臨界點算法 最簡單的一類，這些算法決定的中點子連接組件在標準掃描，以便每一行。 j ? 1) = 0 in row i, counting from the left, with I(i。m+ 1) = 0 mi(l) = int((oi(l) ? ei(l)=2)+ oi(l) 所連接的元件在連續(xù) 中點所有 行構成了一個臨界點骨架的形象 ，這種方法的 計算 是 精確的 。 [ 3 ] H. Blum ：模式的看法 言論和直觀的形式 ，麻省理工學院出版社，劍橋 （ 380 ， 1967）。他們可以形成噪音 分枝， 當對象組件 接 近平行 的形象 行，他們可能 的 特殊應用 是有用的 ， 而掃描方向大約 是垂直方向的主要對象組件 . 參考文獻 [ 1 ] C. Arcelli, L. Cordella, S. Levialdi ：并行細化二元圖片 （ 149 ,1975） 。 j) = 1 ^ I(i。我們 的 下列職能為 1 _ i _ n ： ei(l) = _ j if this is the lth case I(i。 在一般， D4的遠程骨架是 一個子像素（ p。用過的距離， D4從歐幾里德度量。 j + 1) ? 1結果 t___是平等的向距離變換的圖像 ，兩種職能 G1和 G2 ，與 G（ t_ ） = g2(g1(T_)) = T___,我們有 [ 15 ] ： 定理 1G（ t_ ） =T，如果 t0是任何子的形象 T（延長至一個形象有值為 0 ，在所有剩余的持倉量）等認為， G（ t0 ） =T， 然后 t0 （ i。 j)。 j ? 1) ? 1g 10 g2(i。 j)。 j ） ） ， 詳情如下： g1(i。 j ） ），和 G2到的結果，在 G1期逆向掃描的標準秩序， 產生 t__（ i。 我們現在申請的職能的 G1到距離骨架 t_在標準掃描秩序， 產生 t__（ i。對所有其余各點（ i。T（一 。 j ） 。（ i+ 1 。 j 。 j ） + 1 。 j 。 j ） = F2的（ i。 j ） 的 F1 = （ i。由于二進制數字形象。在 [ 15 ] D4類 距離是如下 特殊 的距離， D4（ p。 至少有 2點存在于邊界與平等的距離頁每對稱點，相關的最大光盤是 在這一套 世界上最大的光盤。 9 2非迭代算法 非迭代算法提供子組件在 特殊 掃描命令測試連接保存在一個迭代次數。邊界 2細胞是聯接 在其 4 細胞 和 5細胞 的 。 p2。 k ）段。 j ）中，與 1_i n和 1_j_m。 6 。 任何這些鄰接關系 。 兩個三維 像素的位置 P和 Q在網格中的細胞模型是所謂的毗鄰 i_ p 6 = Q和他們分享至少有一個優(yōu)勢（這是一細胞） 。 形象載體是對一正交網格在二維或三維空間。范圍的形象 是 f0 。 若干出版物的特點性能是一套署 點（可從對象 點到背景點