图像的骨架提取
骨骼点提取
骨骼点提取
骨骼点提取在计算机视觉领域中具有重要的作用，它可以将图像中的物体或人体姿态信息转化为数字化数据进行处理和分析。
骨骼点提取技术可以广泛应用于人机交互、人体动作分析、虚拟现实等领域。
骨骼点提取是指从图像或视频中提取出人体或物体的关键点，这些关键点可以表示出人体或物体的姿态、动作等信息。
在人体骨骼点提取中，常用的关键点包括头部、手臂、腿部、脚部等。
在物体骨骼点提取中，常用的关键点包括物体的顶点、边缘等。
骨骼点提取技术主要有两种方法：基于深度学习的方法和基于传统图像处理的方法。
基于深度学习的方法通常采用卷积神经网络（CNN）进行训练和预测，具有较高的准确度和鲁棒性。
而基于传统图像处理的方法则主要采用边缘检测、轮廓提取等算法进行提取，具有较快的速度和较低的计算复杂度。
骨骼点提取技术在人机交互中有着广泛的应用，例如手势识别、面部表情识别等。
通过提取人体的关键点，可以更加准确地理解用户的动作和意图，从而实现更加智能化的交互方式。
此外，在虚拟现实中，骨骼点提取技术也可以用于实现真实感的人物动作和姿态，提高虚拟现实的沉浸感和用户体验。
总的来说，骨骼点提取技术在计算机视觉领域中具有重要的应用价
值。
通过提取图像中的关键点信息，可以实现更加智能化的人机交互、更加真实的虚拟现实等应用。
未来，随着计算机视觉技术的不断发展，骨骼点提取技术也将不断完善和优化，为更多领域带来更多的应用价值。
骨架提取与重建
形态学骨架提取与重建摘要：本文首先介绍了三种骨架抽取算法, 并选取了最大圆盘的形态学骨架抽取算法作为研究对象,在c++编程的实验基础上，展示了基于形态学的图像骨架提取和图像重建的过程。
关键词：数学形态学；骨架提取；骨架重建骨架是图象几何形态的一种重要拓扑描述。
利用骨架表示原始图像，可以在保持图象重要拓扑特征的前提下, 减少图象中的冗余信息。
因此, 被广泛应用于生物形状描述, 模式识别, 工业检测, 定量金相以及图象压缩编码等领域。
1 骨架抽取的几种模型随着研究的深入, 人们提出了多种骨架化算法, 下面首先讨论一下三种最常用的算法。
1.1 中轴变换法: 中轴可以用下面的例子来形象的说明, 设想t = 0 时刻, 将目标边界各处同时点燃, 火的前沿以匀速向目标蔓延, 当前沿相交时火焰熄灭, 火焰熄灭点的集合就构成了中轴。
通常我们对目标图像的细化处理, 就是将图像上的文字、曲线、直线等几何元素的线条沿着中心轴线将其细化成一个象素宽的线条的处理过程。
1.2 影响区骨架法: 首先介绍一下测地距离和测地影响区的概念。
测地距离(),d x y以x , y为端点, 包含在A 中的最短距离。
在A图1 中xy为欧氏距离, ,xA Ay为测地距离。
图1 测地距离 图2 最大圆盘方式定义的中轴测地影响区()A i IZ B ：设B 为A 中一个集合, 它由多个连通子集组成, 记为12,,k B B B 。
连通成分i B 的测地影响区()A i IZ B , 由A 中距i B 的测地距离比距B 的其他连通成分距离都要小的所有点集组成。
()[]{()}:,,,,A i A i IZ B p A j i k j i d P B =∈∀∈≠ (1)其中, k 为B 中连通成分的个数。
由此得到影响区骨架( SK I Z ) 的定义。
影响区骨架( S K I Z ) ：在A 中不属于任何一个B 的测地影响区的点集, 构成影响区骨架, 用()A SKIZ B 表示:()()1k A A i i SKIZ B A Y IZ B ==- (2) 1.3 基于最大圆盘的形态学骨架抽取算法B l um 与N ag l e 等人对区域的骨架作了很形象的描述。
霍夫直线拟合骨架提取
霍夫直线拟合骨架提取以霍夫直线拟合骨架提取为标题，本文将介绍霍夫直线变换在图像处理领域中的应用以及其在骨架提取中的具体方法和优势。
一、引言在图像处理中，骨架提取是一项重要的技术，可以从图像中提取出目标物体的主干轮廓。
而霍夫直线变换是一种常用的图像处理算法，可以用于检测图像中的直线。
将霍夫直线变换应用于骨架提取中，可以有效地提取出目标物体的主要轮廓，为后续的图像分析和识别提供有力支持。
二、霍夫直线变换的原理和应用霍夫直线变换是由霍夫（Hough）于1962年提出的一种图像处理方法，用于检测图像中的直线。
其基本原理是将图像空间中的点映射到霍夫空间中的曲线，通过对曲线的交点进行统计，找到图像中直线的参数。
霍夫直线变换广泛应用于图像分割、边缘检测、形状匹配等领域。
三、骨架提取的概念和方法骨架提取是指从图像中提取出物体的主干轮廓，可以用于形状分析、目标识别等应用。
常见的骨架提取方法有细化算法、距离变换法等。
其中，细化算法是一种基于像素的操作，通过迭代地删除图像中的冗余像素，最终得到物体的主干轮廓。
而距离变换法则是通过计算图像中每个像素到物体边缘的距离，将距离变换后的图像进行二值化处理，得到骨架提取结果。
将霍夫直线变换应用于骨架提取中，可以通过拟合直线的方式提取出目标物体的主干轮廓。
具体步骤如下：1. 对输入图像进行预处理，包括灰度化、二值化等操作，得到二值图像。
2. 对二值图像进行边缘检测，可以使用常见的边缘检测算法，如Canny算子。
3. 对边缘图像进行霍夫直线变换，得到直线的参数。
4. 根据直线的参数，对原始图像进行重建，得到拟合直线后的图像。
5. 对拟合后的图像进行骨架提取，可以使用细化算法或距离变换法等方法。
6. 得到骨架提取结果后，可以进行后续的图像分析和识别。
五、霍夫直线拟合骨架提取的优势相比传统的骨架提取方法，采用霍夫直线拟合的方法具有以下优势：1. 可以提取出目标物体的主干轮廓，去除了冗余的像素信息，使得骨架提取结果更加准确和清晰。
医疗图像处理中的骨骼特征提取与重建方法研究
医疗图像处理中的骨骼特征提取与重建方法研究医疗图像处理在现代医学诊断中起着重要的作用。
骨骼特征提取与重建是医学图像处理领域的一个重要研究方向，广泛应用于骨折识别、骨骼畸形矫正等领域。
骨骼特征提取是指从医学图像中提取出与骨骼结构相关的信息，常见的包括骨骼轮廓、关节位置等。
骨骼特征提取的方法有很多，其中一种常用的方法是基于边缘检测的方法。
边缘检测是从图像中提取出物体轮廓的一种方法，在骨骼特征提取中可用于提取出骨骼的轮廓。
常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
这些算法能够通过对图像进行一系列的数学运算，将骨骼与其他组织的边界分离出来，从而实现骨骼特征的提取。
另一种常用的骨骼特征提取方法是基于形态学的方法。
形态学是一种数学的图像处理方法，主要用于分析和处理图像中的形状和结构。
在骨骼特征提取中，可以通过对图像进行形态学运算，如腐蚀、膨胀等操作，从而提取出骨骼的形状特征。
骨骼重建是在骨骼特征提取的基础上，对骨骼的结构进行重建的过程。
骨骼重建方法有很多，其中一种常用的方法是基于轮廓的三维重建方法。
在此方法中，首先对医学图像进行骨骼特征提取，获取到骨骼的二维轮廓。
然后，通过一系列的图像处理算法以及三维重建算法，将二维轮廓转化为骨骼的三维模型。
这样可以在医学图像中获得骨骼的几何信息，为医生进行诊断和治疗提供参考。
除了基于轮廓的方法，还有一些其他的骨骼重建方法。
例如，基于点云的重建方法是将医学图像中的骨骼特征提取为一些离散的点集，再通过一系列的插值和拟合算法，从而获得骨骼的三维模型。
此外，还有基于模型的重建方法，即利用已有的骨骼模型对医学图像进行匹配，并根据匹配结果进行骨骼的重建。
综上所述，骨骼特征提取与重建方法是医疗图像处理中的重要研究内容。
通过对医学图像进行特征提取，可以获取到与骨骼结构相关的信息；而通过骨骼的重建，可以获得骨骼的几何信息。
这些信息对于医生的诊断和治疗具有重要的指导意义，对提高医疗诊断的准确性和效率具有重要意义。
skeletonize函数原理
skeletonize函数原理Skeletonize函数原理简介在图像处理中，Skeletonize函数是一种常用的操作，用于将二值图像的骨架提取出来。
骨架是指将物体的主要部分提取出来，并将其转换为一系列连续、细长的线条。
本文将逐步介绍Skeletonize函数的原理。
什么是Skeletonize函数？Skeletonize函数是一种用于提取二值图像骨架的算法。
输入为一个二值图像，输出为对应的骨架图像。
骨架图像通常由黑色背景和白色骨架组成。
骨架化是图像处理中的一项重要操作，可以用于物体识别、形态分析等领域。
Skeletonize函数原理详解Skeletonize函数的原理基于图像的形态学操作。
下面将详细介绍Skeletonize函数的实现原理。
采用以下几个步骤：1.初始化：将原始二值图像进行初始化。
遍历图像中的每个像素点，将其标记为未处理。
2.迭代处理：对图像进行迭代处理，直到骨架收敛。
每次迭代分为两个子步骤：–细化: 遍历图像中的每个像素点，根据特定的细化规则来更新像素点的属性。
通常，细化规则基于局部邻域的像素值。
比如，一个像素点如果是边缘点，并且周围有连通的像素点，则将其更新为骨架点。
细化过程会逐渐减小物体的宽度，并且保持物体的连通性。
–剪枝: 遍历图像中的每个像素点，根据特定的剪枝规则来删除不需要的骨架点。
剪枝规则通常基于骨架点的局部邻域。
比如，如果一个骨架点的邻域中没有连接的像素点，则将其删除。
剪枝过程可以进一步减小骨架的长度。
3.提取骨架：迭代处理完成后，将所有被标记为骨架点的像素提取出来，形成最终的骨架图像。
应用场景Skeletonize函数广泛应用于图像处理和模式识别领域。
骨架化可以对图像进行形态学分析，提取图像的主要特征，并去除不需要的细节信息。
以下是一些应用场景的简要描述：•物体识别：骨架化可以提取物体的主要轮廓，用于物体的识别和检测。
•形态分析：骨架化可以计算物体的形状、长度、曲率等信息，用于形态分析和分类。
多边形骨架提取算法 python
多边形骨架提取算法 python
多边形骨架提取算法在计算机视觉和图像处理领域中被广泛应用，用于提取多边形的中轴线或骨架结构。
在Python中，有几种常
见的算法和库可以用来实现多边形骨架提取，下面我将从多个角度
介绍几种常见的方法。
1. Medial Axis Transform (MAT)，中轴变换是一种常见的多
边形骨架提取算法。
在Python中，你可以使用scikit-image库来
实现MAT。
该库提供了medial_axis函数，可以直接对多边形进行
中轴变换处理。
2. Voronoi Diagram，沃罗诺伊图也可以用于多边形骨架提取。
你可以使用SciPy库中的spatial模块来计算Voronoi图，然后从Voronoi图中提取多边形的骨架结构。
3. Distance Transform，距离变换也是一种常见的多边形骨架
提取方法。
你可以使用OpenCV库或者scikit-image库中的
distance_transform_edt函数来计算多边形的距离变换，然后从中
提取骨架。
4. Skeletonization Algorithms，还有一些专门用于骨架提取的算法，比如Zhang-Suen算法、Guo-Hall算法等。
你可以在Python中实现这些算法，或者使用一些开源的图像处理库中已经实现好的算法。
在实际应用中，选择哪种算法取决于你的具体需求和多边形的特征。
每种算法都有自己的优缺点，需要根据具体情况进行选择。
希望以上信息能够帮助到你，如果有更多问题，欢迎继续提问。
一种改进的图像骨架提取算法
一种改进的图像骨架提取算法叶福玲【摘要】针对Zhang细化算法的不足提出改进算法.首先,根据提取的骨架特点设计细化模板,将骨架进行细化并且保持骨架的连通性和满足单像素,便于后续处理;其次,利用像素找出骨架的分支点,骨架减去分支点形成多个不连通区域,根据骨架特点选择不同的阈值,去除小于该阈值的连通分支,从而去除骨架毛刺,该步骤高效地除去了多余的噪音和毛刺,优化了骨架的视觉效果.仿真实验结果表明用改进算法提取图像骨架比Zhang细化算法得到的骨架效果更好,不但能够根据阈值的选择来除掉长短不一的毛刺,且不会破坏物体结构中重要的骨架.【期刊名称】《西昌学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(032)003【总页数】4页(P91-93,123)【关键词】骨架;细化;单像素;去除毛刺【作者】叶福玲【作者单位】福州大学数学与计算机科学学院,福州 350116;福州大学网络信息安全与计算机技术国家级实验教学示范中心,福州 350116【正文语种】中文【中图分类】TP391.410 引言随着图像识别技术的进步和计算机性能的发展，机器视觉领域重要的研究方向之一就是基于骨架的识别技术。
骨架作为一种能够使图像降维的有力手段，能够保持与原图像相同的拓扑结构，存于对称轴上，减少冗余干扰信息。
对于图像本身来说，它的整体框架和边界信息能够被保存下来，为识别保留了最关键的部分。
H.Blum最早提出中轴算法[1-2]，即对于区域内的每一个点，在边界中搜索到的最近的点多于一个时，则该点为图像的骨架单元。
但该方法比较费时，且对噪声比较敏感，不能保证骨架线的连通。
Dey等[3]通过构造模型的 Voronoi图得到了近似中轴的骨架，但该方法仅适用于比较简单的骨架提取，对复杂的模型并不适用，且对边界噪声也很敏感。
曹铁勇[4]提出了一种基于势能平衡方式的二值图像骨架抽取算法。
该方法将边界点作为零势能的等势点，计算出处于势能平衡点上的基本骨架点，由此构建出的骨架，抗噪能力较强，但参与计算的边界点的半径较难确定。
印鉴图像骨架提取与链码表示的研究
武 汉船舶 职业 技术 学 院学报
２１ ０ ２年 第 ３期
剪 的算 法 ， 经修 剪 后 可 以得 到 较 为理 想 的印 鉴 骨架（ 多为单 像素线 宽 ） 图像 。
到增 强 后 的印鉴 图像 。
输入 ：电子 印鉴 图像
３ 印鉴 图像 的链 码表 示
链码 能 以 较 少 的 数 据 来 储 存 较 多 的 信 息 。
规 范 印鉴鉴 别 中 的行 为 曾 出 台相 关 的 规 范 ］ 以 ，
提 升其 可靠 性 ， 这 依 然 不 能够 改 变 传 统 的 印鉴 但 人 工鉴 定 方 法 的 低 下 效 率 。 以数 学 形 态 学 为 基
础 ， 电子 印鉴 图像 进行 图像 增强 预处理 ， 对 并进 行
（ｊ ！ ｊＦ ｌ Ｅ）ｎ （ Ｆ Ｂ
！ Ｆ）
（） ６
式 中，
ｌ Ｃ为 印鉴 图像 的前 景域
１ 的
移 动 Ｅ， 两 者 的交 集 仍 包 含 于 Ｂ Ｓ ａ， 定 义 若 Ｆ ｅ ｌ则
结 构元 Ｅ对 Ｂ Ｓ ａ 的腐蚀 为 ： Ｆ ｅｌ
Ｂ ！ 一 ｛＼ Ｆ Ｅ Ｅ＋ ５ Ｂ ） Ｆ （） ２ 利 用数 学形 态 上膨 胀 是 腐 蚀 的 对偶 运 算 ， 可
Ｉ
鉴 图像灰 度化 与二值
Ｉ
印鉴图像 增强 处理
Ｉ
印鉴 图像 细化 处理 、 修 剪处 理与骨 架提 取
；
印鉴 图像链码 编码
尉 ４
试 验 流 程 图
像 既非 闭合结 构 ， 广 泛存 在 骨 架 线 划相 交 的结 且 构特 征 ， 以需要 设 计 出 能够 用 于 印 鉴骨 架 图像 所
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选用教材 见参考教材 总学时 28
课次 4 第4章 第1-4节
教学目的
及要求
熟悉标量的量化方法，了解图像量化过程
教学重点
处理安排
标量的量化方法。
教学难点
处理安排
重点讲解简单图像块的量化过程。
教学方式、 方法 多媒体+板书
教学
内容
及时
间分
配
图像的量化方法（2） 70分钟
例题 20分钟
例题、练习题 无
作业、思考题 无
教 案
内 容 备 注
5.图像的骨架提取原理 5.1图像细化 图像细化（Image Thinning），一般指二值图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。一个图像的骨架由一些线和曲线（比较理想的是单像素宽度），骨架可以提供一个图像目标的尺寸和形状信息，因而在数字图像分析中具有重要的地位，图像细化（骨架化）是进行图像识别、线条类图像目标分析的重要手段。 5.2骨架的定义及提取原理 骨架，广义的定义是用一组与原始形状连通性和拓扑结构分布性相一致的完整表达物体形状的曲线集合。骨架的经典定义有两种一种是火烧模型——中轴点即为物体边界点上的火源同时向内燃烧的像雨点。另一种更直观更普遍的定义——即最大圆盘定义，骨架点是所有最大圆盘的圆心的集合，最大圆盘即是完全包含在物体内部并且至少与物体边界相切与两点的圆。 比较普遍的方法是采用目标（Object）中轴（Medial Axis）的概念。中轴线的点（像素点）定义为距离目标边界上两个点等距的那些像素。 按照骨架的定义，我们可以计算得到图像的骨架，如图中我们看到的骨架简化了物体的信息量，但是物体的连通性和拓扑结构信息是完整的。 骨架概念 在图像处理中实现这种等距的计算一般有两个途径。 一是使用距离变换（Distance Transform）的方法（在此不讨论）。 另外一个方法介绍如下： 思路：想象一个图像目标四周被火点燃，燃烧的速度四周保持一致，那么四周由边界向质心方向(向内部中心)燃烧时，相互遇到的那条线，就是中轴线。 以长方形为例，可以想象，分别会有许多内接圆，分别沿着长方形（矩形）的四个角向中心方形移动。 拓扑方法是实现图像骨架化的有利工具，我们可以定义一些图像目标边界上可以删除的像素点，以便最后获得图像目标的骨架。 但是，我们还要求保持图像目标（一般常用于线条类的图像目标）
的连通性（Connectivity），还不能改变图像目标的个数，不能改变目
标内的空洞个数，也不能改变不同目标的相互关系（位置关系等等），
一旦有些像素涉及到改变上述内容的，则一律不能被当作删除的图像
像素。
我们可以利用一个3x3模板来检测一个像素是否应该被删除掉。
假定3乘3大小的图像中，中心点（黑点）被删除，那么会有如下两
种情形：
（1）顶端两个像素和右下端两个像素被分离了，这样就会将原
来的一个目标（物体）分为两个，不符合细化操作的要求。
（2）(因为如果这九个点只是一个物体的局部)顶端两个像素和右
下端两个像素可能是由外部的像素点进行连接的，那么所有像素点
（黑点）会形成一个空洞，如果中心点被删除，则会将孔洞消除，又
违背了前面提及的细化的规则。
5.3图像骨架提取的程序流程
5.4实验结果：
读取图像文件
用graythreash函数
计算阈值
用im2bw函数将原
图像变为二值图像
调用bwmorph函数
去除物体的边界像
素
其余像素组成图像
骨架并显示
End
原图像二值化的图像
骨架提取消除毛刺后的图像
一个图像的骨架由一些线和曲线（比较理想的是单像素宽度），
骨架可以提供一个图像目标的尺寸和形状信息，因而在数字图像分析
中具有重要的地位，图像细化（骨架化）是进行图像识别、线条类图
像目标分析的重要手段。
附录：
clear all;
I=imread('kids.tif');
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原图像');
level=graythresh(I);
I=im2bw(I,level);subplot(2,2,2);...
imshow(I);
re=ones(400,318);
I=re-I;
subplot(2,2,2);
imshow(I);
title('二值化的图像');
bwl=bwmorph(I,'skel',Inf);
subplot(2,2,3);
imshow(bwl);
title('骨架提取');
bw2=bwmorph(bwl,'spur',4);
subplot(2,2,4)
imshow(bw2)
title('消除毛刺后的图像');