优化的离散λ-中轴骨架提取算法
距离变换图和骨架图生成算法
只要图中a、b、c 的取值满足1< b/a < 2， 1<c/b < 2， 那么 它就是欧几里德距离的一个在栅格空间中的整数近似值。
6.8 距离变换图和骨架图生成算法
1、距离变换图算法
（3）基于栅格图像间的运算
6.8 距离变换图和骨架图生成算法
1、距离变换图算法
（2）基于“欧几里德距离”公式的距离变换图算法
在二维平面上定义两点，那么他们之间的欧氏距离表示为 ：
在二值图像中，1代表目标点，0代表背景；在灰度图像中，栅格的灰度值 表示该栅格点到最近目标点的距离值。这样一张M×N的图像可以表示为 一个二维数组A[M][N]，其中A[i][j]=1对应的栅格表示目标点，A[i][j]=0对应 的栅格表示背景点。设B={(x,y)|A[i][j]=1}为目标点集合，则欧氏距离变换 就是对A中所有的栅格点求：
6.8 距离变换图和骨架图生成算法
2、骨架图算法
基于距离变换的骨架图生成算法
6.8 距离变换图和骨架图生成算法
3、距离变换图和骨架图的应用
距离变换图常用于地图制图、地理空间的各种量度 （如面积、密度、坡度、坡向等）及空间分析（如缓冲 区分析、Voronoi分析、DEM分析等）等方面。
其中
从而得到二值图像A的欧氏距离变换图。
欧氏距离变换1
欧氏距离变换2
加权欧氏距离变换
6.8 距离变换图和骨架图生成算法
1、距离变换图算法
（2）基于“欧几里德距离”公式的距离变换图算 法
栅格空间中的“欧几里德距离”距离变(i, j , m, n) (m i ) 2 (n j ) 2
骨架线算法-概述说明以及解释
骨架线算法-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：骨架线算法（Skeletonization algorithm）是一种用于提取物体或图像形状中主要特征的计算方法。
它通过将图像或物体的边界区域简化为其主要骨架，从而实现对形状的抽象和表示。
骨架线算法在图像处理、模式识别、计算机视觉等领域具有广泛的应用。
骨架线算法的主要思想是通过去除图像中的冗余信息，保留物体或形状的主要结构和特征。
这种算法可以有效地减少数据量，简化图像表示，同时保持重要的拓扑关系和形状特征。
通过提取物体的骨架线，我们可以得到物体的主轴或中心线，从而更好地理解和分析对象的形态、结构和特征。
骨架线算法的原理通常基于图像的连通性和几何形状的局部特征。
常见的骨架线算法包括细化算法、距离变换算法、分水岭算法等。
这些算法可以根据不同的需求和应用场景选择合适的方法进行骨架线提取。
骨架线算法在许多领域都有广泛的应用。
在医学影像中，骨架线算法可以用于血管或神经的提取和分析，有助于辅助诊断和手术规划。
在图像识别和模式分类中，骨架线算法可以用于特征提取和形状匹配，提高图像的分类准确率。
此外，骨架线算法还在工程设计、地质勘探、数字艺术等方面具有重要的应用价值。
本文将介绍骨架线算法的定义、原理和应用。
通过对骨架线算法的深入讨论，我们可以更好地理解和应用这一算法，为相关领域的研究和应用提供指导和参考。
文章结构部分的内容可以按照如下方式撰写：1.2 文章结构本文按照以下结构进行组织和阐述：1. 引言在引言部分，我们将对骨架线算法进行一个概述，介绍其背景和基本概念。
我们将讨论骨架线算法在图像处理领域中的重要性和应用前景。
2. 正文正文部分主要分为三个部分进行论述。
2.1 骨架线算法的定义首先，我们将详细介绍骨架线算法的定义，并解释其核心思想和基本原理。
我们将探讨骨架线算法的起源以及它与其他相关算法的关系。
2.2 骨架线算法的原理在本部分，我们将深入讨论骨架线算法的原理。
一种改进的汉字骨架提取算法
一种改进的汉字骨架提取算法侯立斐;张静;霍玲玲【摘要】To extract the skeletons of the Chinese calligraphy more effect, a new algorithm of extracting the skeletons of Chinese calligraphy which based on the inscribed circle is presented. In the algorithm, firstly, detect the edge of the character, get the edge of the character, then calculate inscribed circle within the specific step iteratively, get the skeleton of the character after connecting every center of the inscribed circle. The present results show that the algorithm of extracting the skeletons of Chinese calligraphy contain the original skeleton of the characters＇ edge information, and the skeletons produced by this algorithm have good symmetry and connectedness.%为了更有效地提取汉字的骨架，提出一种基于内切圆提取汉字骨架的新方法。
该方法首先对Windows系统中的汉字进行边缘检测，提取出汉字的边缘，然后迭代计算特定步长范围内的内切圆，将各内切圆的圆心连接起来得到书法汉字的骨架。
骨架提取算法
骨架提取算法
骨架提取算法是一种常用的图像处理算法，它可以从图像中提取出物体的骨架，即物体的主要轮廓线条。
骨架提取算法在计算机视觉、图像识别、机器人等领域有着广泛的应用。
骨架提取算法的基本思想是将物体的轮廓线条缩小到一个像素宽度，然后通过一系列的操作，得到物体的骨架。
这个过程可以分为两个步骤：轮廓线条的细化和骨架的提取。
轮廓线条的细化是指将物体的轮廓线条缩小到一个像素宽度。
这个过程可以通过一些经典的算法来实现，比如Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。
这些算法都是基于局部像素的形态学操作，可以将轮廓线条细化到一个像素宽度。
骨架的提取是指从细化后的轮廓线条中提取出物体的骨架。
这个过程可以通过一些经典的算法来实现，比如Medial Axis Transform 算法、Distance Transform算法等。
这些算法都是基于距离变换的思想，可以将轮廓线条转换成距离场，然后通过一些操作，得到物体的骨架。
骨架提取算法的优点是可以提取出物体的主要轮廓线条，可以减少图像处理的复杂度，提高图像处理的效率。
同时，骨架提取算法还可以用于物体的形状分析、物体的匹配等领域。
骨架提取算法的应用非常广泛，比如在计算机视觉领域，可以用于物体的识别、跟踪、分割等；在机器人领域，可以用于机器人的导航、路径规划等；在医学领域，可以用于医学图像的分析、诊断等。
骨架提取算法是一种非常重要的图像处理算法，它可以提取出物体的主要轮廓线条，可以用于物体的形状分析、物体的匹配等领域。
随着计算机视觉、机器人、医学等领域的不断发展，骨架提取算法的应用前景将会越来越广阔。
图像细化（骨架化）算法分析
图像细化（⾻架化）算法分析图像细化（⾻架化）算法分析图像的细化是模式识别中很重要的⼀个技术，指的是将原本"臃肿"的像素简化为单像素相连接的⼆值图像（即类似⾻架的概念），细化的好坏直接影响到后⾯识别匹配的效率。
摘⾃某⽂章的话，细化就是经过⼀层层的剥离，从原来的图中去掉⼀些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的⾻架。
⾻架，可以理解为图象的中轴，例如⼀个长⽅形的⾻架是它的长⽅向上的中轴线；正⽅形的⾻架是它的中⼼点；圆的⾻架是它的圆⼼，直线的⾻架是它⾃⾝，孤⽴点的⾻架也是⾃⾝。
下⾯先介绍经典的Zhang并⾏快速细化算法：设p1点的⼋邻域为：【 p9 p2 p3p8 p1 p4p7 p6 p5 】（其中p1为⽩点，如果以下四个条件同时满⾜，则删除p1，即令p1=0）其中迭代分为两个⼦过程：过程1 细化删除条件为：（1）、2 < =N(p1) <= 6， N(x)为x的8邻域中⿊点的数⽬（2）、A(p1)=1, A(x)指的是将p2-p8之间按序前后分别为0、1的对数（背景⾊：0）（3）、p2*p4*p6=0（4）、p4*p6*p8=0如果同时满⾜以上四个条件则该点可以删除（赋值为0）。
过程2 细化删除条件为：（1）、2 < =N(p1) <= 6， N(x)为x的8邻域中⿊点的数⽬（2）、A(p1)=1, A(x)指的是将p2-p8之间按序前后分别为0、1的对数（背景⾊：0）（3）、p2*p4*p8=0（4）、p2*p6*p8=0如果同时满⾜以上四个条件则该点可以删除。
代码如下：A.m1 function n=A(temp,i,j)2 %0->1的数⽬3 shuzu=[temp(i,j),temp(i-1,j),temp(i-1,j+1),temp(i,j+1),temp(i+1,j+1),temp(i+1,j),temp(i+1,j-1),temp(i,j-1),temp(i-1,j-1)];4 n=0;5for i=2:86if shuzu(i)==0&&shuzu(i+1)==17 n=n+1;8 end9 end主函数代码：1 test=input('Please input a digits image:','s'); %输⼊图像2 x=imread(test);3if ~isbw(x)4'请确保输⼊图像为⼆值化图像！';5else6 [height,width]=size(x);7 mark=1;8 % temp=zeros(height+2,width+2);9 % temp(2:height+1,2:width+1)=x(:,:);10 temp=x;11 imshow(temp);12while mark==113 mark=0;1415for i=2:height-116for j=2:width-117 condition=0;18 %判断P(r,c)是否为可细化像素19if temp(i,j)==120 n=0;21for ii=-1:122for jj=-1:123 n=n+temp(i+ii,j+jj);24 end25 end26if (n>=3 && n<=7)27 condition=condition+1;28 end29if A(temp,i,j)==130 condition=condition+1;31 end32if temp(i-1,j)*temp(i,j+1)*temp(i+1,j)==033 condition=condition+1;34 end35if temp(i,j+1)*temp(i+1,j)*temp(i,j-1)==036 condition=condition+1;37 end38if condition==439 mark=1;40 temp(i,j)=0;41 end42 end43 end44 end45 figure;imshow(temp);464748for i=2:height-149for j=2:width-150 condition=0;51 %判断P(r,c)是否为可细化像素52if temp(i,j)==153 n=0;54for ii=-1:155for jj=-1:156 n=n+temp(i+ii,j+jj);57 end58 end59if (n>=3 && n<=7)60 condition=condition+1;61 end62if A(temp,i,j)==163 condition=condition+1;64 end65if temp(i-1,j)*temp(i,j+1)*temp(i,j-1)==066 condition=condition+1;67 end68if temp(i,j-1)*temp(i+1,j)*temp(i,j-1)==069 condition=condition+1;70 end71if condition==472 mark=1;73 temp(i,j)=0;74 end75 end76 end77 end78 figure;imshow(temp);79 end80 end结果：。
室内复杂背景下人体骨架的提取
细 化又称 为 骨架 化 ， 算 法 在保 持 原 图像 结构 该 信 息 的前提 下 ， 除边缘 像 素 ， 删 抽取 单像 素宽 度 的骨 架 特征 Ｈ 。细 化是 图像 预 处 理 过程 的重 要 方法 ， Ｊ 在
１ 人 体 检 测
是一种并行 、 接 的细化算法 ， ８邻 由于 它 兼 顾 连 续
性， 对直线 、 拐角及 Ｔ型交叉点能 比较 精确地保持
作者简介 ： 以芳 （９ ９ ） 女 ， 毛 １７ 一 ， 安徽宁国人 ， 硕士研究生 ， 主要研究方 向： 模式识别与 图像处理 。
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先 是 由 Ｂｕ ｌ 出 的 ， 时 他 称 骨 架 为 “中 轴 ” ｌｍ＿ 提 当 （ ｅｉ ｘ ） 后来 称 为“ ｍ ｄａ ａｉ ， ｌ ｓ 对称 轴 ” ｓｍ ｔｃａｉ） （ｙ ｍｅｉ ｘｓ 。 ｒ 此 后有不 少学 者对 骨架 问题 作 了深入 、 广泛 的研 究 。 按 处理对 象 的不 同 ， 当前 文 献 中各 类 骨架 算 法 可 分 成 两类 ： 一类 是基 于连续 几何 模 型的 中轴变换 ， 类 这 算法 直接 处理 有连 续 边 界模 型 的形 状 区域 ； 一 类 另 处 理对象 形状 的离 散 二 值 图 ， 当前 大部 分 骨 架 算 是
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第２ ７卷第 ５期
Ｖｏ ． ７， ． １２ Ｎｏ ５
西 华 大 学 学 报 （ 自 然 科 学 版 ）
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｈ ａ Ｕ ｉｅ ｓ ｙ ・ Ｎ ｔ ｒ ｌ ｃｅ ｃ ｏ ｒ ａ ｕ ｎ ｖ ｒ ｉ ｏ Ｘｉ ｔ ａ ｕ ａ ｉ ｎ ｅ Ｓ
要 作用 。细 化算 法按 照细化 后 的图形 连续性 可分 为 ４邻 接 和 ８邻 接 ， 照处 理 过 程 中的迭 代 方 式 又分 按 为串行 和并行 。 由于并行 细 化算法 快速 、 准确 ， 直是 人们 的研 一
一种中国书法作品的骨架提取算法
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第５ 期
唐
瑶等 ：一种 中国书法作 品的骨架提取 算法
速 三角剖 分 的骨 架化 算法 ，但 其不 适合 于提 取 宽
度 变化 不规 则 的 图像 的骨架 。赵 春江 等［以最 大 ３ １ 正方形 的 中轴变 换为 基础 ，提 出 了一 种具 有鲁 棒
摘
要： 为给使用计算机对 中国水墨作品进行模拟提供 良好 的前提 ，以一种有效的
二值图像细化算法为基础 ， 结合 实验提 出了一种新的适用于提取 中国水墨书法作品骨架的细
化算法。实验证明， 该算法对 于提取 中国水墨书法作品的骨架具有普遍的适用性， 提取 出的 骨架不仅具有较好的对称性、 连通性， 还在去除骨架－ ０ Ｌ＊ 的同时基本保证 了单像素的骨架宽
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２０ ｏ ６年
工 程 图 学 学 报
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦＥＮＧ眦 ＥＲＩ ＮＧ ＧＲＡＰ ＣＳ ＨＩ
２ 啷
第 ５期
ＮＯ ．
一
种 中 国书法 作 品 的骨 架提 取 算 法
唐 瑶， 张锡哲， 王钲旋
（ 吉林 大学计算机科学 与技术学 院，吉林 长春 １０ １ ３ ０ ２）
Ｗ ｏ ｋ ｆＣｈ ｎ ｓ ｌ ｇ ａ ｈ ｒ ｓｏ ｉ ｅ ｅＣａ ｌ ｒ ｐ ｙ ｉ
Ｔ ＡＮＧ Ｙａ ， Ｚ ｏ ＨＡ Ｇ Ｘｉ ｈ ， Ｗ Ａ Ｇ Ｚｈ ｎ — ｕ ｎ Ｎ — ｅ ｚ Ｎ ｅ ｇｘ ａ
骨架线算法
骨架线算法全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：骨架线算法是一种用于提取对象骨架的计算机视觉算法。
在图像处理领域中，骨架线通常指物体的中轴线或中心线，是表示物体形状和结构的重要特征。
骨架线算法可以帮助识别物体的形状、轮廓和结构信息，对于数字化建模、医学图像处理、工程设计等领域有着广泛的应用。
骨架线算法的基本思想是从对象的边缘逐渐收缩，直到最终形成对象的中心线。
这个过程通常包括三个步骤：边缘提取、骨架化和细化。
通过图像处理技术提取出对象的边缘信息；然后，利用数学形态学等方法对边缘进行骨架化处理，得到初步的骨架；通过迭代细化算法对初步骨架进行进一步处理，获得更加精细的骨架线。
骨架线算法的主要优点包括：可以提取出对象的主要轮廓和结构信息，对于形状分析和识别具有较高的准确性和稳定性；可以减少图像数据的复杂度，节省存储和传输空间，便于后续处理和分析；骨架线还可以用于对象的比较和匹配，帮助识别不同对象之间的相似性和差异性。
在实际应用中，骨架线算法广泛应用于医学影像分析、工业检测、自动驾驶等领域。
在医学影像领域，骨架线算法可以帮助医生快速准确地识别病变部位、量化分析组织结构，辅助诊断和治疗。
在工业领域，骨架线算法可以用于产品设计、质量控制、零部件匹配等方面，提高生产效率和品质。
在自动驾驶领域，骨架线算法可以帮助车辆感知周围环境、规划路径，实现智能驾驶。
值得注意的是，骨架线算法虽然在图像处理领域有着广泛的应用，但也存在一些挑战和限制。
算法的鲁棒性和稳定性仍然需要进一步改进，对图像噪声、变形、遮挡等情况的处理效果有待提高；骨架线算法对于不规则形状和复杂结构的物体提取效果可能不理想，需要针对性优化和改进算法。
骨架线算法是一种有效的图像处理技术，可以帮助提取对象的骨架信息，对于形状分析、识别和匹配等领域有着广泛的应用前景。
随着人工智能、深度学习等技术的不断发展和应用，相信骨架线算法还会有更多的创新和突破，为图像处理领域带来更多的发展机会和挑战。
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优化的离散λ-中轴骨架提取算法
胡炎;王萍
【期刊名称】《计算机辅助设计与图形学学报》
【年(卷),期】2017(029)008
【摘要】离散λ-中轴(DLMA)是一种快速、健壮的中轴变换算法,选择合适的参数λ可以提取物体较为精准的单像素骨架.针对DLMA算法的缺点,提出一种融合欧氏距离变换局部极大值点思想和背景点空间思想的DLMA优化算法.该算法将DLMA 算法分成2步,先使用一个小λ阈值获得骨架的粗提取结果,计算过程中将其N4邻域简化为N2邻域;然后在粗提取的结果下设计骨架生长阈值自动调整策略,使其对宽度变化具有足够的适应性.实验结果表明,与原DLMA算法相比,文中提出的优化算法不仅具有更快的计算速度,鲁棒性和自适应能力均有显著提高.%The discrete λ-medial axis (DLMA) is a fast and robust medial axis transformation.It can be applied in extracting single-pixel accurate skeletons.But an appropriate parameter λ is needed to set in advance.Meanwhile,it relies on the single threshold filters.Thus,it is hard to select the highly adaptive parameter λ,when the shapes have complex topology.We propose a method combining the local maxima of Euclidean distance transform and the idea of background space.The proposed algorithm divides the DLMA algorithm into two steps.Firstly,a small λ threshold is used to obtain the rough skeleton and the N4 neighborhood is reduced to N2
neighborhood.Secondly,a strategy with the automatic adjustment of threshold is designed to ensure that the skeleton growth is well adaptable
to the change of the width of the shape.The experimental results showed that the proposed optimized algorithm is more adaptable,faster and more robust.
【总页数】10页(P1505-1514)
【作者】胡炎;王萍
【作者单位】天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072;天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.优化的梯度最短路径骨架提取算法 [J], 杨晨晖;刘聪
2.模拟退火机制下优化离散粒子群的端元提取算法 [J], 刘飞;杨可明;魏华锋;孙阳阳;史钢强
3.一种基于空间中轴的骨架提取算法 [J], 武海丽;李彩玲;
4.一种基于空间中轴的骨架提取算法 [J], 武海丽;李彩玲
5.基于中轴变换的骨架特征提取算法 [J], 史聪伟; 赵杰煜; 常俊生
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