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Image processing 连接元件标签中的4-连接与8-连接。一个比另一个有什么优点?_Image Processing_Graph - Fatal编程技术网

Image processing 连接元件标签中的4-连接与8-连接。一个比另一个有什么优点?

Image processing 连接元件标签中的4-连接与8-连接。一个比另一个有什么优点?,image-processing,graph,Image Processing,Graph,我想实现,但我不确定是应该以4-connected方式还是8-connected方式实现。我已经阅读了关于它的3个材料,但没有一个解释他们对图形连通性的选择。其中一个选择了8,另外两个选择了4,其中一个说他选择了4作为较短的程序跟踪(注意,将他的伪代码扩展到8应该很简单)。那么,一个比另一个有什么优点呢?根据我的经验,我认为使用4或8连接没有什么优点 将要发生的是,使用4连接进行标记,您可能会得到更多的对象 它就像一个像素岛。一些“孤岛”仅通过一个像素与其他孤岛相连,如果该像素为对角线,则使用4

我想实现,但我不确定是应该以4-connected方式还是8-connected方式实现。我已经阅读了关于它的3个材料,但没有一个解释他们对图形连通性的选择。其中一个选择了8,另外两个选择了4,其中一个说他选择了4作为较短的程序跟踪(注意,将他的伪代码扩展到8应该很简单)。那么,一个比另一个有什么优点呢?

根据我的经验,我认为使用4或8连接没有什么优点

将要发生的是,使用4连接进行标记,您可能会得到更多的对象


它就像一个像素岛。一些“孤岛”仅通过一个像素与其他孤岛相连,如果该像素为对角线,则使用4个已连接将两个孤岛标记为两个单独的对象,而8个已连接将假定它们仅为一个对象。

唯一的真正区别在于算法如何处理对角线配置。对于菱形邻域,对角线“in”元素将不连接。有了广场街区,他们会的


您可能希望将此视为一个模棱两可的案例,而不是一直这样做或那样做。一些现有的策略将在二值化之前查看实际值,并在对角线元素之间插入一个值。该值被二值化,当它也处于时,对角线元素被连接。否则,它们就不是了。

我很遗憾对本页的评论持不同意见,至少在二值图像的搜索算法方面是如此。在这种情况下,使用4-over-8-connectivity可以显示出明显的优势。也就是说,在解决方案的几何图形中。显然,缺点在于时间复杂度(理论上在“4模式”下运行的时间复杂度是在其他模式下的两倍)。

Ooh连接组件标签。让我们回到过去。8不应该使轨迹短于4吗?更广泛的搜索没有那么深入…@Itjax这是8的优势吗?作者所说的“缩短轨迹”是指“在我将要解释的迭代中,我必须解释更少的相邻像素(8对4)。