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    一種八鄰域圖像邊界追蹤改進(jìn)算法

    2019-01-07 00:57:22胡晉山康建榮劉鵬程朱銘達(dá)
    測繪通報 2018年12期
    關(guān)鍵詞:尖點(diǎn)邊界線邊界點(diǎn)

    胡晉山,康建榮,張 琪,劉鵬程,朱銘達(dá)

    (1.江蘇師范大學(xué)地理測繪與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院,江蘇 徐州 221116;2.華中師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,湖北 武漢 430079;3.江蘇師范大學(xué)科文學(xué)院,江蘇 徐州 221116)

    利用形態(tài)學(xué)方法對圖像進(jìn)行邊界檢測,只是在圖像中定位標(biāo)記出邊界點(diǎn),為了自動提取各邊界線的坐標(biāo)序列,還需要對檢測后的邊界點(diǎn)進(jìn)行邊界追蹤[1]。傳統(tǒng)的邊界追蹤算法主要有Square跟蹤算法[2]、摩爾鄰域跟蹤算法[3]、徑向掃描算法[4]等,這些算法主要用于提取環(huán)形封閉邊界。其中Square跟蹤算法適用范圍較窄,無法跟蹤八鄰域圖形邊界;摩爾鄰域邊界追蹤算法考慮了圖形邊界的八鄰域關(guān)系,但由于其停止準(zhǔn)則的局限性,無法跟蹤大量的圖形輪廓;徑向掃描算法實(shí)質(zhì)上是一種新的在給定像素點(diǎn)的摩爾鄰域內(nèi)搜索邊界點(diǎn)的方法,其邊界追蹤停止準(zhǔn)則與摩爾鄰域邊界追蹤算法相同。邊界追蹤算法的難點(diǎn)在于如何確定跟蹤方向,較為經(jīng)典的算法有爬蟲法、光柵掃描法[1]、八鄰域追蹤算法[5]。其中爬蟲法和光柵掃描法都需要反復(fù)追蹤圖像局部區(qū)域,由于無法準(zhǔn)確計算重復(fù)跟蹤圖像次數(shù),往往會使程序陷入死循環(huán);八鄰域邊緣追蹤算法雖然能夠單次掃描圖像獲得目標(biāo)的輪廓,但無法識別較為狹窄的邊界重疊狀況,容易將多條重疊的邊緣線追蹤為單條邊緣線,或在重疊交叉處將單條邊緣線追蹤為多條邊緣線。當(dāng)前國內(nèi)外專家學(xué)者們也在不斷研究圖像邊緣線提取方法,石爽等[6]提出了雙層邊界區(qū)域生長的追蹤算法,實(shí)現(xiàn)對“厚”邊界及斷點(diǎn)處的邊界跟蹤,但是該算法時間復(fù)雜度較高;戴激光等[7]提出了一種鏈碼跟蹤與相位驗(yàn)證相結(jié)合的直線提取方法,該方法僅能在噪聲較小的光學(xué)圖像中實(shí)現(xiàn)直線的檢測;譚凱等[8]用雙閾值判別方法來提取地面激光點(diǎn)云圖像的非邊緣點(diǎn)、邊緣點(diǎn)與噪聲點(diǎn);趙麗科[9]等提出基于鏈碼優(yōu)先級的直線提取算法,實(shí)現(xiàn)了圖像中物體邊界的直線快速提取。上述這些方法多是專門針對某些應(yīng)用領(lǐng)域而設(shè)計的算法,因此有一定的局限性。本文在分析經(jīng)典的邊界追蹤算法原理的基礎(chǔ)上,改進(jìn)基于八鄰域邊界追蹤算法,以解決邊界追蹤過程中邊界間斷、重疊、相鄰等特殊狀況,實(shí)現(xiàn)圖像邊界的自動提取。

    1 八鄰域邊界追蹤改進(jìn)算法

    1.1 八鄰域

    當(dāng)進(jìn)行邊界追蹤搜索時,與當(dāng)前點(diǎn)所有方向相鄰接的像素點(diǎn)稱為該像素點(diǎn)的8個鄰接像素[10],如圖1所示,設(shè)定目標(biāo)C右側(cè)平行點(diǎn)為0鄰域點(diǎn),按逆時針方向?qū)肃徲螯c(diǎn)分別標(biāo)號為0、1、2、…、7。

    圖1 八鄰域

    1.2 基于八鄰域的邊界追蹤步驟

    邊界追蹤算法包含以下3個基本步驟:①確定追蹤邊界的起始點(diǎn)[11];②選取合適的鄰接點(diǎn)搜索機(jī)理,進(jìn)行邊界線像素點(diǎn)的追蹤及提取;③確定邊界線追蹤終止準(zhǔn)則。

    1.2.1 確定邊界線起點(diǎn)

    本文算法對二值圖像從頂端開始從左向右、從上至下逐行掃描,檢測到的第一個邊界點(diǎn)標(biāo)定為目標(biāo)邊界線的起點(diǎn),并停止對圖像邊界線起始點(diǎn)的掃描。

    1.2.2 搜索機(jī)理

    如圖2所示,標(biāo)定當(dāng)前像素點(diǎn)為C,該像素點(diǎn)的前一邊界點(diǎn)為P,連接PC,并作PC的垂線將八鄰域分割為兩部分,這樣將邊界點(diǎn)的檢索范圍縮小了50%?;疑袼攸c(diǎn)為待檢測的八鄰域點(diǎn),依據(jù)圖2中PC不同的方向,按順時針方向依次判斷其鄰域5個像素點(diǎn)是否為目標(biāo)邊界點(diǎn),若搜索到某一像素點(diǎn)為目標(biāo)邊界點(diǎn),則記錄該點(diǎn)為當(dāng)前邊界線的邊界點(diǎn),并依據(jù)當(dāng)前像素點(diǎn)與前一個邊界點(diǎn)的位置關(guān)系繼續(xù)追蹤下一個邊界點(diǎn)。

    1.2.3 終止準(zhǔn)則

    (1) 環(huán)形邊界線追蹤終止判斷依據(jù)。如圖3所示,從像素值為1的邊界起點(diǎn)開始邊界線追蹤,順時針沿黑色虛線箭頭的灰色像素點(diǎn)的有序集合即為所要提取目標(biāo)邊界線,當(dāng)追蹤到像素值為2點(diǎn),正確路徑應(yīng)該為①號實(shí)線箭頭指向,但是,若按②號實(shí)線箭頭指向追蹤,會追蹤到另一組邊界,因此,本方法約定,當(dāng)邊緣點(diǎn)追蹤至目標(biāo)邊界線起點(diǎn)的八鄰域范圍內(nèi)或正好回到起始點(diǎn),且進(jìn)入方向與邊界線追蹤走勢相同時,停止目標(biāo)邊界線追蹤,環(huán)形邊界追蹤完成。

    圖2 搜索機(jī)理

    圖3 終止準(zhǔn)則(1)

    (2) 非閉合邊界線終止準(zhǔn)則。如圖4所示,1點(diǎn)為目標(biāo)邊界線起始點(diǎn),順時針追蹤至2點(diǎn)時,終止當(dāng)前邊界線追蹤,并重新返回起始點(diǎn)1,其順時針方向邊界線的第2個邊界點(diǎn)設(shè)為當(dāng)前邊界起始點(diǎn)的前一邊界點(diǎn),按逆時針方向追蹤直至3點(diǎn)時,停止邊界線追蹤,并設(shè)置3點(diǎn)為此邊界線新的起點(diǎn),結(jié)束非閉合邊界線的追蹤。

    圖4 終止準(zhǔn)則(2)

    1.3 整幅圖像邊界拓?fù)潢P(guān)系處理

    當(dāng)追蹤一幅圖像中所有邊界線時還需要解決3個問題:首先是不同邊界線起始點(diǎn)的定位及標(biāo)記;然后正確追蹤邊界線,并獲得目標(biāo)邊界線的坐標(biāo)序列及邊界線類型;最后還需處理好邊界線的拓?fù)潢P(guān)系,確保不存在邊界線漏跟蹤和重復(fù)跟蹤的現(xiàn)象。由于像素是有寬度的,基于像素追蹤邊界時,需要考慮由像素組成的邊界之間的復(fù)雜關(guān)系,如孤島[12]、內(nèi)外邊界[13]等情況。

    1.3.1 內(nèi)外邊界標(biāo)定

    如圖5所示,圖5(a)為原始圖像,目視該區(qū)域有兩條邊界,一條為外邊界,一條為內(nèi)邊界。圖5(b)是在不標(biāo)定內(nèi)外邊界情況下,基于上文追蹤機(jī)理獲取的邊界,其中P1為外邊界追蹤起點(diǎn),標(biāo)定為A的邊界線為外邊界;因此,當(dāng)從像素點(diǎn)P2點(diǎn)開始追蹤內(nèi)邊界時,只能檢測出孤點(diǎn)P2。為此本文借鑒了文獻(xiàn)[14]中依據(jù)3×3模板劃分邊界點(diǎn)類型,如圖6所示,像素值0、1與X分別表示非目標(biāo)區(qū)域點(diǎn)、目標(biāo)區(qū)域點(diǎn)及未知區(qū)域點(diǎn),邊界點(diǎn)C分為三類,分別為:左端點(diǎn)(圖6(a)),右端點(diǎn)(圖6(b)),尖點(diǎn)(圖6(c)行尖點(diǎn)、圖6(d)列尖點(diǎn))。右端點(diǎn)和尖點(diǎn)均有可能成為內(nèi)邊界起始點(diǎn),因此需要判定邊界點(diǎn)被檢索的次數(shù)。

    圖5 內(nèi)外邊界標(biāo)定

    本算法約定:①所有邊界起始點(diǎn)均標(biāo)識為未檢索點(diǎn),此種情況只能檢索出一條外邊界線,如圖5(b)所示,忽略外邊界線內(nèi)的孤立點(diǎn);②所有未被檢索過的右端點(diǎn)均可被默認(rèn)為內(nèi)邊界的起始點(diǎn);③為避免尖點(diǎn)區(qū)域可能出現(xiàn)邊界重疊現(xiàn)象,標(biāo)志可檢索2次;④給予每條邊界不同的檢索標(biāo)志,若出現(xiàn)重復(fù)檢索且在不同邊界上,判定重疊,同一點(diǎn)檢索不能超出兩次,以此減少漏追蹤、重復(fù)追蹤現(xiàn)象。

    1.3.2 孤 島

    如圖7所示,圖7(a)為原始圖像;圖7(c)為正確的邊界追蹤方式,其中P1為邊界A的起始點(diǎn),P2為邊界B的起始點(diǎn);圖7(b)是基于上文邊界搜索機(jī)理追蹤的邊界線,在追蹤至灰色像素點(diǎn)A時,邊界追蹤走勢出現(xiàn)錯誤,將兩條邊界檢索為一條邊界,這種由于細(xì)小像素點(diǎn)連接的區(qū)域重疊稱為“孤島效應(yīng)”。

    圖7 “孤島”

    為解決孤島效應(yīng),本算法基于Freeman鏈碼進(jìn)行判別[15]。為每條邊界設(shè)置特定的邊界標(biāo)志,當(dāng)一個像素點(diǎn)在同一條邊界追蹤過程中被追蹤2次,首先判定此點(diǎn)是否為起始點(diǎn),若非起始點(diǎn),則需判定點(diǎn)類型,若為尖點(diǎn)則可能出現(xiàn)為孤島現(xiàn)象;然后,依據(jù)尖點(diǎn)類型確定處理方式,若為行尖點(diǎn),則回歸該像素點(diǎn)在該邊界出現(xiàn)的首次位置,并記錄其與前一邊界點(diǎn)的走向,若由左向右,則掩去該點(diǎn)的1、2、3鄰域點(diǎn),從右向左則剔除該點(diǎn)的5、6、7鄰域的邊界點(diǎn)(如圖1所示),繼續(xù)檢索;若為列尖點(diǎn),同樣回歸該像素點(diǎn)首次出現(xiàn)的位置,記錄其與前一像素點(diǎn)的位置關(guān)系,并依據(jù)位置關(guān)系剔除相應(yīng)鄰域點(diǎn),從該像素點(diǎn)開始重新檢索。該方法從重疊點(diǎn)處斷開被檢索邊界線,依據(jù)邊界線走向掩膜去掉部分干擾像素,進(jìn)而達(dá)到分離兩個邊界的目的。

    2 試驗(yàn)驗(yàn)證

    2.1 算法精度驗(yàn)證

    試驗(yàn)選取MPEG7-CE(moving picture experts group)圖形庫中的4幅圖像(如圖8所示)進(jìn)行邊界提取測試,將本文算法與摩爾鄰域邊界追蹤算法所得結(jié)果進(jìn)行比較,并將兩種結(jié)果分別視為2個隨機(jī)矩陣,求解這2個矩陣的相關(guān)系數(shù),結(jié)果見表1。從表1可以看出,相關(guān)系數(shù)接近于1,說明本文提出的算法是正確的。另外由于試驗(yàn)所選4個測試圖像相對簡單,本文算法計算效率稍高于摩爾鄰域邊界追蹤算法,時間效率差別為毫秒級。

    圖8 MPEG7-CE圖形庫模板中的4幅圖像

    表1 兩種算法結(jié)果比較

    2.2 大范圍圖像邊界提取

    本文選取美國國家冰雪數(shù)據(jù)中心免費(fèi)提供的北半球2014年9月14日的雪冰產(chǎn)品,空間分辨率為4 km的ASCII數(shù)據(jù),時間分辨率為1 d,投影方式為極地方位投影,北極點(diǎn)為投影中心點(diǎn)。鑒于北地群島區(qū)域島嶼較多,冰塊與海岸、冰塊與冰塊之間的距離較短,邊緣線的拓?fù)潢P(guān)系較為復(fù)雜,因此本次試驗(yàn)以北地群島作為目視判別區(qū)域,裁剪得到圖像網(wǎng)格數(shù)量為181×181像素,如圖9(a)所示。

    圖9 北地群島區(qū)域海岸線提取

    2.2.1 北地群島區(qū)域海岸線提取

    利用形態(tài)學(xué)邊緣檢測模型生成以陸地及陸地上積雪為前景色的水陸二值圖像(如圖9(b)所示),然后運(yùn)用本文基于八鄰域邊界追蹤改進(jìn)算法提取了海岸線(如圖9(c)所示),將圖9(c)與圖9(a)疊加,從目視解譯及邊界融合狀況發(fā)現(xiàn)與實(shí)際圖像一致,說明改進(jìn)后的八鄰域邊緣追蹤方法適用于大范圍具有復(fù)雜拓?fù)潢P(guān)系的圖像邊界提取。

    2.2.2 北地群島區(qū)域海冰邊界線提取

    將圖9(a)中北地群島區(qū)域圖像的冰作為前景色,得到該區(qū)域的海冰二值圖像,然后運(yùn)用本文算法追蹤海冰邊界線。本次試驗(yàn)共提取出13條海冰邊界線,如圖10(a)所示,13條邊界線中有3條孤立的邊界線,其余邊界線之間拓?fù)潢P(guān)聯(lián)。分別將圖10(a)中具有代表性的兩個邊界區(qū)域局部放大。其中箭頭①指向位置為海冰邊界線重疊部位有一個公共點(diǎn),即為本文所述的“孤島”現(xiàn)象;箭頭②指向位置為海冰邊界重疊處的內(nèi)、外邊界標(biāo)定提取結(jié)果。

    利用海冰二值圖像提取出的邊界線只是海冰的包絡(luò)線,而對于北極通航,往往需要獲取北極海冰區(qū)域與開闊水域之間的邊界,因此還需去除海岸線的影響,將圖10(a)海冰邊界線與圖9(c)海岸線相重疊的部分去除,即忽略為數(shù)不多的細(xì)碎海冰,最終得到北地群島海冰邊緣線,如圖10(b)所示。

    圖10 北地群島海水邊緣線提取

    3 結(jié) 語

    本文在分析現(xiàn)有邊界追蹤算法的基礎(chǔ)上,提出了基于八鄰域邊界追蹤改進(jìn)算法,采用Visual C++語言進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn),可以一次性追蹤出二值圖像目標(biāo)的準(zhǔn)確輪廓線,且能夠很好地解決孤島、邊界重疊及內(nèi)外邊界的提取等問題,最后應(yīng)用試驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的正確性,并用實(shí)例進(jìn)行了大范圍圖像邊界線提取的有效性驗(yàn)證。

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