PABIT图像细化算法研究+源代码
关键词 数字图像处理 细化算法 模板
毕业论文设计说明书外文摘要
Title The research of PABIT image thinning algorithm
Abstract
With the development of science and technology, people pay more attention and high requirements in the digital image processing. Thinning algorithm as a basic technology in image preprocessing has been widely applied in the field of image analysis, pattern recognition, etc. Using thinning algorithm can extract useful information in the picture, and reduce redundancy to make the work easily. Different thinning algorithm has different effect. This paper studied a thinning algorithm which named PABIT; on the premise of guarantee the image skeleton makes the target image without distortion, breakpoints, with good thinning effect. After compared with some thinning algorithm, PABIT has obvious advantages to satisfy the requirements of today’s image processing.
Keywords Digital image processing Thinning algorithm Template
目 次
1 绪论 1
1.1研究课题的现状发展 1
1.2 细化算法相关内容 2
1.3课题研究内容 3
2 图像细化前的准备工作 5
2.1灰度化 5
2.2二值化 6
2.3图像去噪处理 9
2.4膨胀和腐蚀 9
3 PABIT细化算法的仿真实现 15
3.1基本定义 15
3.2 PABIT细化算法的主要内容 17
3.3 基于C实现的PABIT算法细化效果 22
4 PABIT细化算法与其他细化算法的细化效果比较 24
4.1A-W细化算法 24
4.2 Hilditch细化算法 27
4.3 Zhang-suen算法 28
4.4基于Matlab实现四种细化算法结果的比较 30
结 论 38
致 谢 39
参考文献 40
附录 41
1 绪论
1.1研究课题的现状发展
1.2 细化算法相关内容
1.2.1细化算法的发展历程
世纪 年代， 提出了串行算法，各种算法在此基础上不断地修正提出。由于串行算法在计算时迭代太多，相对耗时，由此产生并行细化算法能够很好地满足相应的速度要求。
在科技不断的发展过程中，学者们依据上述原则创造出很多种细化算法，不过都基于以下两类：
第一类是 定义的中轴变换，第二类是 所提的局部差别删除的方
法。这些算法都需要将目标进行不断重复扫描，所以耗时较长。并且对于不同模
式有不同的判断方式，所以无论利用哪种细化方式，都无法产生统一的效果。
细化是为了提取出目标图像的中心骨架，便于进行目标图的处理和识别。但在进行细化时我们要深刻认识到细化的作用范围，
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