图像处理与识别课程报告-基于二值图像的边界提取和4方向链码表示
一、背景
二、原理及程序设计
1.边界提取
2.边界的链码表示
2.1边界4方向链码
2.2边界的起点归一化链码
2.3边界的差分链码
2.4起点归一化的差分链码
三、程序的运行结果和结果评价
1.运行结果
2.结果评价
四、采用示例图像验证程序有效性
1.测试图片准备
2.对测试图片进行边界提取和链码表示
五、参考文献
附录：
一、背景
图像边界处理是图像处理与分析中最基础内容之一，也是至今没有得到完满解决的一类问题，边界处理技术主要有边界的提取和表示。边界在图像中所占比例较小，是图像的一个重要特征。边界技术可广泛应用于工业设计、医学图像三维重建、虚拟视景生成、图像识别等方面，多年以来，一直吸引着许多不同领域的研究人员。边界表示是以物体边界为基础，定义和描述几何形体的方法。图像边界表示在模式识别、图像处理以及计算机视觉等领域扮演着十分重要的角色。人们对图像边界表示进行了大量研究，提出了许多方法，如链码、Fourier级数、有向图等等。由于链码在有效降低存储空间的同时能准确表示边界，使其成为图像边界表示使用最广泛的方法之一。YongKuiLiu等根据链码方向出现的概率不同，采用Huffman编码规则对链码方向进行重新编码，缩短了平均的编码码长。陆宗骐等介绍了链码分析边界形状的方法，将其应用到细胞图像的分割，取得了较好效果。尚振宏等从数字直线的链码特征得到启发，以线段元为基本单位进行直线的构造，准确地检测出图像中物体边界中的直线。余霞等将二维链码编码扩展到三维空间，对三维心血管进行编码，实现对不同时刻的三维心血管图像中心血管中轴线的匹配。
Freeman链码技术是一种用来刻画数字图像的边界的方法。该方法首先需要定义一个方向坐标，常用的两个方向坐标是如图1的四方向和八方向坐标。然后根据坐标来对图像的边界按照Moore边界追踪算法进行数字编码，使得图像的边界被一一地转换成一个数字序列。如图1所示，采用四方向坐标只能刻画出的具有四个方向的边界，而本报告即是采用四方向坐标来刻画数字图像的边界的。
图1左图为4方向链码坐标，右图为8方向链码坐标
“4方向链码”表示和“8方向链码”表示的边界表示方法如图2所示，选取图像边界上红色标记像素点为链码起始点，沿顺时针方向搜索。
由于“4方向链码”存在额外取像素的可能，所以“4方向链码”的链码长度一般比“8方向链码”长。图2（b）中*色标记的像素点为“4方向链码点”未标记像素点为“8方向链码点”，图2（c）中*色标记的像素点为“8方向链码点”未标记像素点为“4方向链码点”。
图2（b）的4方向链码：01。
图2（c）的8方向链码：。
图2（a）为原始图像，（b）为“4方向链码点”，（c）为“8方向链码点”
二、原理及程序设计
该报告所述的内容分为两块，一是图像边界的提取，二是图像边界的4方向链码表示，故下文中所述链码均为4方向链码形式。
1.边界提取
图像的表示方法有两种：一种是基于外部特性的边界表示和另一种是基于内部特性的区域表示。
边界和边缘的定义：图像的边界和边缘是两个经常别混淆的概念，在数字图像处理中他们有着不一样的定义。边界是指一个区域R的边界是区域中像素的集合，边界内的点存在该区域中一个或者多个不在R中邻点。边缘是指图像中灰度发生急剧变化（导数值超过阈值）的区域。边界只考察其领点是否属于给定集合，是二值判断。边缘考察灰度级的差别，粒度更细。有限区域的边界形成一条闭合通路。边缘可能不闭合。当数字图像是二值图像时，边界等于边缘。
边界点的提取和判别方法：首先对图像进行二值化处理，然后遍历二值图像的每一个像素，以1值像素为参考点，搜索参考点四周邻域方向上的像素，确定参考点周围是否存在至少一个像素为0的点（背景点），若存在，则参考点为边界点，否则为非边界点。
边界表示方法：边界的表示
