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P129
轮廓跟踪算法的硬件加速方案
如果图像中某区域存在相邻像素之间仅有对角连接的部位,则对包围该区域的像素进行跟踪时,在对角连接部位,轮廓跟踪方向可能发生转移,跨越目标区域,最终生成断裂链表或者伪孤立点链表。伪孤立点是指与相邻像素仅存在对角连通的像素点,而非真正的孤立像素。
这些断裂链表不反映区域的真实形状,不仅消耗了算法处理时间和链表存储空间,而且对于后续图像处理造成干扰。
限制链表的长度的方法,是排除节点个数在某限定值以下的链表。
优点:简单。缺点:不严谨,在检测较小目标时是不可行的。
增加判断条件排除断裂链表的方法,需要通过实际的算法设计和针对不同情况进行实验。
优点:可行,严谨。缺点:不普适,不同类型的图像要针对性设计;错误率高,有些情况不能正确跟踪轮廓;算法设计复杂,轮廓跟踪速度减慢。
该方法是在轮廓跟踪之前,通过排除不必要跟踪的轮廓而减少断裂链表生成。
缺点:有前提,适用于只跟踪区域外边界轮廓的情况。(因为断裂列表通常产生于跟踪内边界,只跟踪外边界对于目标识别这个最主要的应用是够用的)
优点:可达目标,速度快(仿真结果表明,在给定轮廓起点的情况下执行轮廓跟踪算法,与原始算法相比,加速比达到数十万倍)。利用标记算法的扫描过程,得到轮廓起点信息,从而避免轮廓跟踪算法中的逐像素扫描过程。以该坐标为起点跟踪区域边界,可以得到围绕该区域的外边界。大多数情况下,图像中位于区域边界的像素数量远远小于图像像素的总数,因此,免除逐像素扫描过程将可以显著减少轮廓跟踪算法的执行时间。
轮廓起点可以在标记代换过程中,检测到新的连通域时获得。这样,以很小的硬件代价,借助硬件与软件进行合理功能分割,实现了极高的轮廓跟踪算法加速比。
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