[发明专利]基于自动机的边界跟踪和链编码生成算法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于自动机的边界跟踪和链编码生成算法，属于计算机图像处理技术领域。

背景技术

1961年Freeman提出了图形的链编码表示方法，此后链编码表示在图像处理和图形分析中获得了广泛的运用。例如，图像的链编码压缩方法，图形矩的计算，字符和图形几何特征的计算，文档图像的分析和字符的自动识别等，都可以运用图形图像的链编码表示。

为了获得链编码表示，需要对图形进行边界跟踪的操作。1978年Rosenfeld提出了一个图形边界的跟踪算法。由于边界跟踪算法在图形图像科学中的重要性，几十年来在一些有影响的计算机专业杂志上仍然不断有新的边界跟踪算法发表。在处理多区域多连通的图像时，算法往往采用游程的方法，这种方法虽然解决了多区域多连通的标定问题，但效率不高，且不能方便地获得各种链编码表示。

发明内容

本发明提供一种有效利用自动机的边界跟踪算法，在跟踪的同时方便地得到了图像的链编码表示，并且对多区域多连通的图像也可以正确快速地标定。

目前他人提出的采用游程的跟踪算法，首先必须扫描一遍图像，确定各个游程，然后再对游程进行处理。本发明的技术方案则是通过逐行从左向右扫描，在扫描的同时发现边界起始点从而进行标定，当扫描完成，标定也就完成。

一、边界跟踪算法

所谓的边界跟踪是以任一与边界邻接的像素为起点，以顺时针(或逆时针)方向自动沿图形的边界行走并回到起点的算法。从图1可以看到，在图形外沿与图形边界邻接的像素，或在图形内侧与图形邻接的像素上行走，都可以达到边界跟踪的目的。因此应该分别设计沿内侧和沿外围跟踪边界的自动机及其算法。

在边界跟踪时，首先要明确矩形点阵上的像素与其周边像素的邻接关系。图2中由黑色表示的是参考像素，左图中有4个用灰黑色表示的像素和参考像素的边相邻接，这就是4近邻邻接关系。在右图中，我们把与参考像素共用顶点的像素也涂灰黑色。在8近邻的定义中，这8个像素都是参考像素的邻接像素。

1、图形外标定算法

先在8近邻的邻接关系下，考虑在图形外沿着图形边界跟踪的算法。自动机由五元组定义：输入集合，输出集合，内部状态集合，状态迁移映射，输出映射。为此我们设计了图3所示的自动机的内部状态集合。黑色像素表示图形的边界像素，“×”表示当前时刻自动机占据的像素，箭头是前一时刻自动机占据的像素。箭头同时表示边界跟踪的方向。以下我们规定沿逆时针方向进行边界跟踪。图中4个子图边的数字是内部状态的编号。

假如目前自动机处于标号1的内部状态，我们需要确定的是自动机下一时刻的内部状态，以及让自动机逆时针方向沿图形边界向前行走。图4是8近邻边界跟踪自动机的状态迁移映射。自动机检查周边像素是否为图形所占据，并把这一信息作为自动机的输入，以控制自动机的运行。由“？”标注的像素是需要检查颜色的像素。从左边的子图开始，检查带“？”的像素。如果是黑像素则沿着向上的细箭头进行右上方子图的操作，否则沿着向下的细箭头进行右下方子图的操作，直到判定结束。大箭头右方的小图是下一时刻自动机的内部状态。大箭头右边括号内的数字，表示自动机沿坐标轴方向行走的距离，是自动机的输出。

由于对称的关系，对于标号为2，3，4的内部状态，只要把图4中的各个子图分别逆时针方向旋转90°，180°，270°就可以得到相应的状态迁移映射和输出映射。

对于4近邻邻接关系的图形，我们也实现了沿图形外围的自动机跟踪算法。自动机的内部状态和8近邻边界跟踪的情况相同。我们也以标号1的内部状态来构造自动机的状态迁移映射和输出映射。图5是标号1的内部状态在不同输入情况下的状态迁移映射和输出映射。图中符号的意义同图4。

在使用图形外标定自动机时，我们规定若按垂直方向经过一个白色像素，该白像素将被填成红色，以避免对同一条边界多次跟踪；若在跟踪过程中，再一次按垂直方向经过这个像素(已经标成红色)，则该像素将被标记成绿色。因此当从左向右扫描到白黑(或者黑红黑)这样的像素组合，则启动自动机进行外边界跟踪，以白色像素(或者红色像素)为起始点，起始方向向下。若从左向右扫描到黑白这样的像素组合，则启动自动机进行内边界跟踪，以白色像素为起始点，起始方向根据周围像素情况确定(如图6、7所示)。当自动机回到起始点的坐标并与起始行走方向一致时，就完成了边界跟踪的任务。

2、图形内标定算法