Algorithm MATLAB中细化算法的理解与实现

我试图在Matlab中实现我自己的细化算法，以了解细化算法。我正在遵循并实现自己的代码，但结果不正确

这是我的密码：

%for the sake of simplicity, the outermost pixels are ignored.
for x = 2:1:511
    for y = 2:1:511

        % if this pixel is not black, then, proceed in.
        if (frame2(y,x) > 0)                

            % the pos(1 to 8) here are for the surrounding pixels.
            pos(1) = frame2(y-1,x-1);
            pos(2) = frame2(y, x-1);
            pos(3) = frame2(y+1, x+1);
            pos(4) = frame2(y+1, x);
            pos(5) = frame2(y+1, x-1);
            pos(6) = frame2(y, x-1);
            pos(7) = frame2(y-1, x-1);
            pos(8) = frame2(y-1, x);

            nonZeroNeighbor = 0;
            transitSequence = 0;
            change = 0;

            for n = 1:1:8
                % for N(P1)
                if (pos(n) >= 1)
                    nonZeroNeighbor = nonZeroNeighbor + 1;
                end

                % for S(P1)
                if (n > 1)
                    if (pos(n) ~= change)
                        change = pos(n);
                        transitSequence = transitSequence + 1;
                    end
                else
                    change = pos(n);
                end

            end

            % also for S(P1)
            if ((nonZeroNeighbor > 1 && nonZeroNeighbor < 7) || transitSequence >= 2)
                markMatrix(y,x) = 1;
                fprintf(1, '(%d,%d) nonzero: %d transit: %d\n', y,x, nonZeroNeighbor, transitSequence);
            else %this else here is for the reverse.

            end

        end
    end
end


    for x = 2:1:511
        for y = 2:1:511
            if (markMatrix(y,x) > 0)
                frame2(y,x) = 0;
            end
        end
    end

    savePath = [path header number2 '.bmp']; 

    imwrite(frame2, savePath, 'bmp'); %output image here, replacing the original

%为了简单起见，将忽略最外面的像素。
对于x=2:1:511
对于y=2:1:511
%如果该像素不是黑色，则继续。
如果（帧2（y，x）>0）
%这里的位置（1到8）用于周围的像素。
位置（1）=帧2（y-1，x-1）；
位置（2）=帧2（y，x-1）；
位置（3）=帧2（y+1，x+1）；
位置（4）=帧2（y+1，x）；
位置（5）=帧2（y+1，x-1）；
位置（6）=帧2（y，x-1）；
位置（7）=帧2（y-1，x-1）；
位置（8）=帧2（y-1，x）；
非零邻居=0；
transitSequence=0；
变化=0；
对于n=1:1:8
%对于N（P1）
如果（位置（n）>=1）
非零邻居=非零邻居+1；
结束
%对于S（P1）
如果（n>1）
如果（位置（n）~=变更）
变更=位置（n）；
transitSequence=transitSequence+1；
结束
其他的
变更=位置（n）；
结束
结束
%同样适用于S（P1）
if（（非零邻居>1和非零邻居<7）| |传输序列>=2）
markMatrix（y，x）=1；
fprintf（1，（%d，%d）非零：%d传输：%d\n'，y，x，非零邻居，传输序列）；
else%这里的else是相反的。
结束
结束
结束
结束
对于x=2:1:511
对于y=2:1:511
如果（矩阵（y，x）>0）
帧2（y，x）=0；
结束
结束
结束
保存路径=[path header number2'.bmp']；
imwrite（frame2，保存路径，'bmp'）；%在此处输出图像，替换原始图像

从上面的站点，它将功能S（P1）表示为：

S（P1）：序列（P2，P3，…，P9）中0到1（或1到0）的转换数

对于这部分，我的代码在“%S（P1）”和“%S（P1）”注释下面我是否正确实现了此功能？我得到的输出图像是空白的。什么都没有。

对于正确的输出，我知道有一个逻辑问题。关于该网站，它指出：

当形状的一部分只有2像素宽时，所有像素都是边界点，将被标记然后删除

---

这个问题暂时可以忽略

我尝试了一下这个问题，认为我成功地使算法工作了。在此过程中，我做了一些小的编辑（请参阅下面的代码了解详细信息），但也发现了您最初实现中的两个基本问题

首先，您假设所有操作都将在步骤1和2的第一步中完成，但实际上您需要让算法在图像上运行一段时间。这是典型的迭代形态学步骤“侵蚀”图像。这就是添加while循环的原因

第二，你计算S（）的方法是错误的；它计算了从0到1和1到0的两个步骤，在不应该的时候计算了两次，并且没有考虑到P（2）和P（9）周围的对称性

我的代码：

%Preliminary setups
close all; clear all;
set(0,'DefaultFigureWindowStyle','Docked')

%Read image
frame2 = imread('q1.jpg');

%Code for spesific images
%frame2(:,200:end) = [];
%frame2 = rgb2gray(frame2);

%Make binary
frame2(frame2 < 128) = 1;
frame2(frame2 >= 128) = 0;

%Get sizes and set up mark
[Yn Xn] = size(frame2);
markMatrix = zeros(Yn,Xn);

%First visualization
figure();imagesc(frame2);colormap(gray)
%%

%While loop control
cc = 0; 
changed = 1;
while changed && cc < 50;

    changed = 0;
    cc = cc + 1;
    markMatrix = zeros(Yn,Xn);

    for x = 2:1:Xn-1
        for y = 2:1:Yn-1

            % if this pixel is not black, then, proceed in.
            if (frame2(y,x) > 0)                

                % the pos(2 to 9) here are for the surrounding pixels.
                pos(1) = frame2(y,   x);
                pos(2) = frame2(y-1, x);
                pos(3) = frame2(y-1, x+1);
                pos(4) = frame2(y,   x+1);
                pos(5) = frame2(y+1, x+1);
                pos(6) = frame2(y+1, x);
                pos(7) = frame2(y+1, x-1);
                pos(8) = frame2(y,   x-1);
                pos(9) = frame2(y-1, x-1);

                nonZeroNeighbor = 0;
                transitSequence = 0;
                change = pos(9);

                for n = 2:1:9

                    %N()
                    nonZeroNeighbor = sum(pos(2:end));

                    %S()
                    if (double(pos(n)) - double(change)) < 0
                        transitSequence = transitSequence + 1;
                    end
                    change = pos(n);

                end

                %Test if pixel is to be removed
                if ~( nonZeroNeighbor == 0 || nonZeroNeighbor == 1 ...
                    ||nonZeroNeighbor == 7 || nonZeroNeighbor == 8 ...
                    ||transitSequence >= 2)

                        markMatrix(y,x) = 1;
                        fprintf(1, '(%d,%d) nonzero: %d transit: %d\n', ...
                            y,x, nonZeroNeighbor, transitSequence);
                end

            end
        end
    end

    %Mask out all pixels found to be deleted
    frame2(markMatrix > 0) = 0;

    %Check if anything has changed
    if sum(markMatrix(:)) > 0;changed = 1;end

end

%Final visualization
figure();imagesc(frame2);colormap(gray)

%初步设置
全部关闭；清除所有；
集合（0，'DefaultFigureWindowStyle'，'Docked'）
%读取图像
frame2=imread（'q1.jpg'）；
%特殊图像代码
%第二帧（：，200:end）=[]；
%frame2=rgb2gray（frame2）；
%使二进制
帧2（帧2<128）=1；
帧2（帧2>=128）=0；
%获取尺寸并设置标记
[Yn Xn]=尺寸（帧2）；
markMatrix=0（Yn，Xn）；
%首次可视化
图（）；imagesc（框架2）；彩色地图（灰色）
%%
%While环控制
cc=0；
改变=1；
改变时&cc<50；
改变=0；
cc=cc+1；
markMatrix=0（Yn，Xn）；
对于x=2:1:Xn-1
对于y=2:1:Yn-1
%如果该像素不是黑色，则继续。
如果（帧2（y，x）>0）
%这里的位置（2到9）用于周围的像素。
位置（1）=帧2（y，x）；
位置（2）=帧2（y-1，x）；
位置（3）=帧2（y-1，x+1）；
位置（4）=帧2（y，x+1）；
位置（5）=帧2（y+1，x+1）；
位置（6）=帧2（y+1，x）；
位置（7）=帧2（y+1，x-1）；
位置（8）=帧2（y，x-1）；
位置（9）=帧2（y-1，x-1）；
非零邻居=0；
transitSequence=0；
更改=位置（9）；
对于n=2:1:9
%N（）
非零邻居=和（位置（2:end））；
%S（）
如果（双重（位置（n））-双重（变化））<0
transitSequence=transitSequence+1；
结束
变更=位置（n）；
结束
%测试是否要删除像素
如果（非零邻居==0 | |非零邻居==1。。。
||非零邻居==7 | |非零邻居==8。。。
||传输序列>=2）
markMatrix（y，x）=1；
fprintf（1，（%d，%d）非零：%d传输：%d\n'。。。
y、 x，非零邻居，传输序列）；
结束
结束
结束
结束
%遮罩掉所有被删除的像素
帧2（markMatrix>0）=0；
%检查是否有任何变化
如果和（markMatrix（：）>0；改变=1；结束
结束
%最终可视化
图（）；imagesc（框架2）；彩色地图（灰色）

Pass 1规则状态：标记至少不满足一个条件的任何边缘像素P1=1。我认为在这种情况下，

transitSequence

应该<2，以便标记中心像素。此外，序列

0-1-0

或

1-0-1