[发明专利]快速左右边界点配对的填充算法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像区域的边界点配对填充算法，属于计算机图像处理技术领域。

背景技术

填充是计算机图形与数字图像处理领域的一个基本算法。在计算机图形学中，如果要在光栅扫描显示器和点阵输出设备上表示一个区域，除了显示边界以外，常常需要使用填充来为区域着色。在三维真实感显示中，空间物体也常投影在平面上生成平面区域，为此要在区域添上一定的灰度或色彩以便更清楚的表示这个区域。数字图像处理也经常使用填充方法来研究图像的某些特性，例如，求出给定区域的面积或得到两个物体的相交区域以及存储二值图像等等。目前，随着计算机硬件的快速发展，寻求一种高效的图像填充算法变得越来越重要。

传统的填充算法可以被分成两类：一类是奇偶性检测填充算法，另一类是种子填充算法。奇偶性检测填充算法，基于扫描线与图像边界点间交点的奇偶配对，用扫描线在奇偶交点之间快速填充。但是由于存在将水平扫描线与图像区域边界交点个数定义为一个或两个的问题面使算法的复杂度大大增加，使该算法的优点无法充分显示出来。种子填充算法，对于任意区域，可以将填充限制在区域范围内，处理的像素点数较少。但是往往自动寻找种子点比较困难，影响算法效率。

在数字图像处理领域中，边界通常由链编码表示，目前研究最详细运用得最广泛的是Freeman链编码，它用0到7八个数字分别表示如图1所示的八种方向，并以记录边界点的方向变化描述区域边界。Freeman提出Freeman链编码以后，首先由Pavlidis解决了已知Freeman链编码的填充算法。从那以后，所有的研究都是基于Freeman链编码的填充算法。奇偶性检测填充通过分析边界点链码特征，将边界点分成孤立点、标记点和忽略点等不同类型。为了避免交点个数的计算错误，算法普遍采用各类边界点单独存储处理的方式，致使算法实现过程中需要申请足够多的内存空间来完成各类边界点的存储工作，或者需要对区域外的像素点进行检测，极大的影响了算法效率。基于种子填充的算法普遍存在的问题是快速的寻找有效的种子点比较困难，且对种子点的标记通常需要多种颜色，因此对于某些图像，例如二值图像，需要辅助存储空间。

发明内容

本发明的目的是针对Freeman链编码，将种子填充算法与奇偶性检测算法的优点相融合，给出一种接近最小时间复杂度，即填充区域面积加周长，同时不需要附加内存，和辅助标记颜色的快速填充算法。

本发明的技术方案是这样来实现的：首先规定区域外边界的链编码沿逆时针方向给出，内边界链编码沿顺时针方向给出。具体步骤为：

(1)搜索图像的每条边界(包括区域内边界与外边界)，通过分析Freeman链编码特征，将区域边界右端点着色。

(2)再次搜索图像的每条边界，依次寻找区域边界左端点。如果判断出的左端点已经着色，则继续寻找下一个左端点。如果此点没有着色，则对其及其右侧的像素点依次着色，直到遇到已经着色的右端点为止。所有边界处理完成后，整个填充过程结束。

以上步骤中，根据Freeman链编码可以直接由图2得出区域边界的左右端点。因为每个边界像素点涉及两个Freeman链编码，分别为到达此点的码C_i与离开此点的码C_i+1(取值范围0到7)，所以我们用图2所示的表格形式反映任意边界点的编码情况。表格的行数表示到达某点时的编码值C_i，列数表示离开此点时的编码值C_i+1。本算法将边界点分成三大类：左端点、右端点和尖点。通过分析我们得到图2所示的边界点标记准则，其中L表示左端点，R表示右端点：LR表示尖点——即为左端点又为右端点的双重点。“×”表示边界中无需标记的点。“-”表示边界点中不存在的链码组合。处理多连通区域时，区域的内边界链码同样可以根据图2进行标记。例如，图3是根据图2得出的多连通区域标记结果。

经验证，用上述方法标记出的区域左右端点满足奇偶性原理，即在图像的每一行中，左端点与右端点个数相等，且交替出现。因此在填充时，只要用扫描线填充区域边界左右端点之间的线段，即可完成整个填充过程。