【摘 要】
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在自动文字识别、指纹识别、工程图识别和自动线路板检测等识别系统中,采用细化方法计算图像的骨架是一个十分重要的预处理步骤.已存在细化算法大致可归纳为迭代和非迭代算法
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在自动文字识别、指纹识别、工程图识别和自动线路板检测等识别系统中,采用细化方法计算图像的骨架是一个十分重要的预处理步骤.已存在细化算法大致可归纳为迭代和非迭代算法两种类型.迭代算法主要是根据骨架的一些特性来制定限制条件,通过迭代由外到里逐步去除边缘点来计算图像骨架.但其存在速度慢、对图像分辨率敏感等缺点.在非迭代算法中,骨架一般被看作图像内最大圆盘的圆心集合.获取骨架的最常用技术是先利用图像距离的变化来求得可能组成骨架的像素,然后根据骨架的特性来选择其中的子集.以往的非迭代方法多把多边形分解成一些三角形和四边形,或者引入一些距离的变化,概念复杂,时间复杂度高,实现起来困难.1998年,Melhi把三角剖分的思想引入到了细化方法中,算法概念单一,处理简单.该文在Melhi细化方法的基础上,提出了两种新的非迭代细化算法--基于Delaunay三角剖分的细化方法和基于快速三角剖分的细化方法.
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