Algorytm Zhanga-Suena

Szkieletyzacja, animacja (1) Wykonanie algorytmu krok po kroku. Kolorem szarym oznaczono piksele usuwane w bieżącej iteracji
Szkieletyzacja, skoczek (2) Przykładowy obraz binarny i jego szkielet uzyskany za pomacą algorytmu
REKLAMA Programowanie w języku C. Ćwiczenia praktyczne. Wydanie II
19,90 zł
Unix i Linux. Przewodnik administratora systemów. Wydanie V
179,00 zł
ASP.NET Core 2.0. Wprowadzenie
−30%48,30 zł
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow
89,00 zł

Algorytm Zhanga-Suena – algorytm służący do szkieletyzacji obrazu binarnego. Szieletyzacja polega na wyborze z obrazu binarnego tych pikseli, które są równo odległe od krawędzi obiektu.

Przebieg algorytmu

Przyjmijmy, że w przetwarzanym obrazie binarnym piksele o wartości 0 są pikselami tła, a piksele o wartości 1 są pikselami obiektów. Algorytm Zhanga-Suena jest algorytmem iteracyjnym – w każdej iteracji dla każdego piksela obiektów podejmowana jest decyzja, czy piksel ten należy usunąć, czy zostawić. Przy podjęciu decyzji brane jest pod uwagę sąsiedztwo piksela liczące 8 pikseli (sąsiedztwo Moore'a). Niech piksel P1 będzie aktualnie analizowanym pikselem. Jego sąsiedztwo oznaczone jest następująco:

P9 P2 P3
P8 P1 P4
P7 P6 P5

Dla analizowanego piksela P1 najpierw należy wyznaczyć następujące wartości:

  • B(P1) – liczba pikseli o wartości 1 w sąsiedztwie piksela,
  • A(P1) – liczba przejść 01 w ciągu (P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9, P2).
Piksel P1 należy usunąć, jeśli spełnione są następujące warunki:
  • 2 ≤ B(P1) ≤ 6,
  • A(P1) = 1,
  • (P2×P4×P6)+(P4×P6×P8)=0.
W iteracjach o numerach parzystych (druga, czwarta itd.) trzeci warunek należy zastąpić warunkiem:
  • (P2×P4×P8)+(P2×P6×P8)=0.

Należy pamiętać, że w każdej iteracji obraz należy zmodyfikować dopiero po przeanalizowaniu wszystkich pikseli – jeśli podjęto decyzję o usunięciu piksela, to do zakończenia danej iteracji dla jego sąsiadów musi on być nadal traktowany jako piksel o wartości 1. Można to zagwarantować np. tworząc na początku iteracji kopię obrazu, aby sprawdzać wartość pikseli w kopii, a modyfikować oryginał.

Algorytm kończy swoje działanie, gdy w trakcie dwóch ostatnich iteracji nie został usunięty żaden piksel.

Aby uniknąć błędów związanych z odczytem spoza obrazu, nie można analizować pikseli znajdujących się przy samej krawędzi. Z tego powodu dobrze jest zapewnić, że żaden piksel obiektu nie leży na krawędzi obrazu. Przykładowo, można przed rozpoczęciem działania algorytmu dodać do obrazu z każdej strony krawędź o szerokości jednego piksela zawierającą tylko piksele tła.

Komentarze

Warunek B(P1)≥2 zabezpiecza przed usunięciem ostatniego piksela w linii. Warunek B(P1)≤6 zabezpiecza przed wycinaniem dziur wewnątrz obiektów. Warunek A(P1)=1 zabezpiecza przed usunięciem piksele należące do szkieletu (sąsiadujące z tłem z więcej niż jednej strony). Dzięki trzeciemu warunkowi (zmieniającemu się pomiędzy iteracjami) w przypadku idealnie pionowych lub poziomych bloków ścinana jest naprzemiennie jedna i druga krawędź, co zabezpiecza przez powstaniem dziur w szkielecie (nie ma ryzyka, że dwa piksele pośrodku bloku zostaną usunięte w tej samej iteracji).

Algorytm ma pewne mankamenty. Przykładowo, w wyniku jego działania usunięte zostaną kwadraty o wymiarach 2×2. Innym problemem jest przycięcie niektórych ukośnych linii do pojedynczego piksela – taki przypadek przedstawiono w lewym dolnym rogu animacji (1).

Algorytm został opublikowany w pracy [1]. Przykładowe implementacje algorytmu są dostępne na stronie [2].

Bibliografia

  • T.Y. Zhang, C.Y. Suen, A Fast Parallel Algorithm for Thinning Digital Patterns, Magazine Communications of the ACM, Volume 27, Issue 3, 1984, s. 236-239, DOI: 10.1145/357994.358023.
  • Zhang-Suen thinning algorithm, rosettacode.org [Dostęp 2019-02-02].
Ocena: 0 Tak Nie
Liczba głosów: 0.

Dodano: 2 lutego 2019 15:18.

REKLAMA

Zobacz też

Algorytm Johnsona – algorytm służący do wyznaczania najkrótszych ścieżek pomiędzy każdą parą wierzchołków w grafie. Algorytm wykorzystuje algorytm Dijkstry i algorytm Bellmana-Forda. Dopuszcza krawędzie o ujemnych wagach, o ile nie tworzą ujemnych cykli.

Złożoność czasowa algorytmu (jeśli algorytm Dijkstry zostanie zaimplementowany z wykorzystaniem kopca Fibonacciego) to O(n2log n + en), gdzie n jest liczbą wierzchołków, a e jest liczbą krawędzi. Dla grafów rzadkich (ze stosunkowo małą liczbą krawędzi) jest to złożoność lepsza, niż złożoność algorytmu Floyda-Warshalla.

→ Czytaj całość

Notacja dużego O – notacja przedstawiająca asymptotyczne tempo wzrostu, wykorzystywana do zapisywania złożoności obliczeniowej algorytmu. Za pomocą tej notacji zapisywany jest rząd wielkości funkcji wyrażającej liczbę operacji dominujących (w przypadku złożoności czasowej) lub rozmiar wymaganej pamięci (w przypadku złożoności pamięciowej) w zależności od liczby danych wejściowych.

Wykorzystując notację dużego O nie podajemy dokładnego wzoru funkcji, a jedynie jej najbardziej znaczący składnik, w dodatku z pominięciem stałego współczynnika. Przykładowo, funkcję postaci f(n)=5n2+20n+100 możemy zapisać jako O(n2). Zakładamy bowiem, że dla dostatecznie dużych n wpływ pomijanych elementów jest znikomy. Choć oczywiście dla małych n może się zdarzyć, że funkcja o gorszej złożoności będzie się wykonywała szybciej.

Weźmy dla przykładu funkcje f(n) = 1000n+2000 i g(n) = n2. Choć pierwsza funkcja ma pozornie bardzo duże stałe współczynniki, to dla n ≥ 1002 będzie ona przyjmowała wartości mniejsze. Im większe n, tym ta różnica będzie wyraźniejsza. Dla n = 10000 (w przypadku danych przetwarzanych komputerowo nie jest to wielka wartość) f(n) = 10002000 (ok. 10 mln), a g(n) = 100000000 (100 mln), czyli blisko 10 razy więcej.

Możliwe jest również wykorzystanie notacji dużego O dla funkcji wielu zmiennych. Wówczas zapis może wyglądać tak: O(v2e). Znajduje to zastosowanie np. dla algorytmów operujących na grafach, gdzie złożoność zależy zarówno od liczby wierzchołków, jak i liczby krawędzi w grafie.

→ Czytaj całość

Algorytm Zhanga-Suena – algorytm służący do szkieletyzacji obrazu binarnego. Szieletyzacja polega na wyborze z obrazu binarnego tych pikseli, które są równo odległe od krawędzi obiektu.

→ Czytaj całość
Polityka prywatnościKontakt