一种距离场约束下的普适细化算法

• 作者: 刘淑芬 周昌雄 颜廷秦
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 二值图像 骨架 距离场 细化
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 189-195
• 语种: 中文

摘要

骨架提取方法可分为两类:一是基于距离场的方法,其次是细化算法.距离场方法提取的骨架由离散的极值点组成,能够准确定位图像中心,但是骨架是不连续的；细化算法提取的骨架连续性好,但是容易偏离图像的中心.K3M算法是一种优秀的细化算法,能够提取不同类型图像的骨架,为了提高这一算法提取骨架的居中性质,引入距离场概念,提出距离场约束的K3M骨架提取算法.对目标图像进行距离转换,形成距离场；依据距离场的等高线,按从小到大的顺序依次进行K3M算法细化；最后,把骨架处理为1个像素宽度.通过不同类型图像的大量实验,可以看出,这种方法提取的骨架与距离场脊线的吻合度高,更加符合最大内切圆的骨架定义,具有一定的理论研究意义；同时算法能够很好地完成多种类型图像的骨架提取,实用价值上也具有普遍意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜廷秦	苏州市职业大学电子信息工程系	22	60	5.0	6.0
3	周昌雄	苏州市职业大学电子信息工程系	24	76	5.0	7.0
4	刘淑芬	苏州市职业大学电子信息工程系	19	66	5.0	7.0