一种基于广度优先搜索的二值图标记方法与流程

技术特征：

1.一种基于广度优先搜索的二值图标记方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：基于区域生长的连通域标记，基于区域生长是采取广度优先搜索算法的基本操作，过程如下：

步骤1.1：确定区域生长的种子点

首先对彩色图像进行灰度处理后，得到二值图像，预设图像宽度为m个像素、图像长度为n个像素，所以选取种子点需要遍历的像素共有mn个，用符号hmn(m＝0,...,m-1；n＝0,...,n-1)表示其中的某个像素点，操作如下：

像素值为0是像素点呈黑色，因此首先剔除hmn＝0的非种子节点，初步将hmn＝255的图像像素默认为种子节点，因为是二值图像，直接将hmn≠0的像素点默认为区域生长的种子点；

步骤2：采取广度优先搜索算法进行标记，过程如下：

步骤2.1：对像素间的连通性进行定义：

先对连通性进行定义，假设g^ij为对应图像像素(i,j)处的区域生长点，定义g^ij的如4邻域连通结构如下：

定义g^ij的如8邻域连通结构如下：

步骤2.2：构建映射表

假设g^ij、g^pq分别为对应图像像素，(i,j)和(p,q)的两个图像像素位置，为g^ij的第k,k∈{0,...,m-1}个种子节点，那么其中k,k∈{0,...,n-1}是g^ij为种子节点下同名标记下的区域像素点，如构建映射关系表，用一个队列存储同名标记区域，用一个堆栈存储种子节点；

选取种子节点，分别按照4邻域连通结构规则以及8邻域连通结构规则进行连通域判断；

步骤2.3：基于广度优先搜索算法进行标记

针对4邻域连通结构规则以及8邻域连通结构规则分别构建种子节点区域生长的map模型，4邻域连通结构规则下全局遍历像素时，首先剔除非种子节点，遇到种子节点时，首先对种子节点的4邻域采取广度优先搜索，生成同名标记区域；其次再对新生成的孩子节点同样进行4邻域的广度优先搜索，直至无法遍历到空白像素点，并将同名标记区域进行计数，将已经遍历区域放入新的队列；

同理，8邻域连通结构规则下全局遍历像素时，首先剔除非种子节点，遇到种子节点时，首先对种子节点的8邻域采取广度优先搜索，生成同名标记区域；其次再对新生成的孩子节点同样进行8邻域的广度优先搜索，直至无法遍历到空白像素点，并将同名标记区域进行计数，将已经遍历区域放入新的队列；

步骤3：标记效果评估标准，为了对标记效果进行评估，作了如下定义：

提取同名标记准确率precision定义为：

precision=np/min(nr,nu)(3)

其中，np表示准确标记的同名区域数，nr、nu分别表示参考图像和二值图像连通标记后的同名标记区块数。

技术总结
一种基于广度优先搜索的二值图标记方法，包括以下步骤：步骤1：基于区域生长的连通域标记；步骤2：采取基于广度优先搜索的算法进行标记；步骤3：标记效果评估标准，根据参考图像和二值图像连通标记后的同名标记区块数，判断其准确率。本发明提出了一种基于广度优先搜索的二值图标记算法，改进的连通区域标的算法可以大大提升图像处理的速度。

技术研发人员：周德龙;朱思聪;张捷;王国华
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：2020.02.27
技术公布日：2020.07.31