image-processing - 图像膨胀和腐 eclipse 的实现

Question

我正在尝试找出一种有效的方法来实现二进制图像的图像膨胀和腐 eclipse 。据我了解，天真的方法是:

• 遍历图片
• 如果像素为1
• 基于结构元素的邻域循环高度和宽度
• (扩张)用图像中的值替换图像的每个像素SE的相应位置
• (侵 eclipse )检查是否所有邻域都等于 SE，如果是，则保留所有像素，否则删除中心

所以这意味着对于每个像素我都必须循环遍历 SE 并使其成为 O(NMW*H)。

有没有更优雅的方式来做到这一点？

Answer 1

是的，有!!!

首先，您要将结构元素分解(如果可能)为段(由垂直段和水平段组成的正方形)。然后你只对段执行腐 eclipse /膨胀，这已经降低了复杂性。

现在对于腐 eclipse /膨胀部分，你有不同的解决方案:

• 如果您只处理 8 位图像而不使用 C/C++，则可以使用带有直方图的实现来跟踪最小值/最大值。看看这个非凡的作品 here .他甚至添加“地标”以减少操作次数。
• 如果您使用 C/C++ 并处理不同类型的图像编码，那么您可以使用快速比较(SSE2、SSE4 和自动矢量化)，就像 SMIL library 中的情况一样。 .在这种情况下，您可以使用 Material 加速度逐行比较，而不是逐个像素地进行比较。它似乎是有史以来最快的图书馆。
• 最后一种方法，速度较慢但适用于所有类型的编码，是使用 Lemmonier 算法。它由 fulguro library 实现.

对于磁盘类型的结构元素，没有什么“快”的，你必须使用基本算法。对于六边形结构元素，可以逐行处理，但不能并行。