C语言版二值图像统计连通区域
连通区标记是最基本的图像处理算法之一。该算法中，按从左至右、从上至下的顺序，对整幅图像进行扫描，通过比较每个前景像素的邻域进行连通区标记，并创建等效标记列表。最后，合并等效标记列表，并再次扫描图像以更新标记。算法的优点的是通俗易懂，缺点是需要两次扫描图像，效率不高。
区域生长法利用区域生长的思想，一次生长过程可以标记一整个连通区，只需对图像进行一次扫描就能标记出所有连通区。算法描述如下：
输入待标记图像bitmap，初始化一个与输入图像同样尺寸的标记矩阵labelmap，一个队列queue以及标记计数labelIndex；按从左至右、从上至下的顺序扫描bitmap，当扫描到一个未被标记的前景像素p时，labelIndex加1，并在labelmap中标记p（相应点的值赋为labelIndex），同时，扫描p的八邻域点，若存在未被标记的前景像素，则在labelmap中进行标记，并放入queue中，作为区域生长的种子；当queue不为空时，从queue中取出一个生长种子点p1，扫描p1的八邻域点，若存在未被标记过的前景像素，则在labelmap中进行标记，并放入queue中；重复3直至queue为空，一个连通区标记完成；转到2，直至整幅图像被扫描完毕，得到标记矩阵labelmap和连通区的个数labelIndex。
该算法最坏情况下，将对每个像素点都进行一次八邻域搜索，算法复杂度为O(n)。
typedefstructQNode{
intdata;
structQNode*next;
}QNode;
typedefstructQueue{
structQNode*first;
structQNode*last;
}Queue;
voidPushQueue(Queue*queue,intdata){
QNode*p=NULL;
p=(QNode*)malloc(sizeof(QNode));
p->data=data;
if(queue->first==NULL){
queue->first=p;
queue->last=p;
p->next=NULL;
}
else{
p->next=NULL;
queue->last->next=p;
queue->last=p;
}
}
intPopQueue(Queue*queue){
QNode*p=NULL;
intdata;
if(queue->first==NULL){
return-1;
}
p=queue->first;
data=p->data;
if(queue->first->next==NULL){
queue->first=NULL;
queue->last=NULL;
}
else{
queue->first=p->next;
}
free(p);
returndata;
}
staticintNeighborDirection[8][2]={{0,1},{1,1},{1,0},{1,-1},{0,-1},{-1,-1},{-1,0},{-1,1}};
voidSearchNeighbor(unsignedchar*bitmap,intwidth,intheight,int*labelmap,
intlabelIndex,intpixelIndex,Queue*queue){
intsearchIndex,i,length;
labelmap[pixelIndex]=labelIndex;
length=width*height;
for(i=0;i<8;i++){
searchIndex=pixelIndex+NeighborDirection[i][0]*width+NeighborDirection[i][1];
if(searchIndex>0&&searchIndexfirst=NULL;
queue->last=NULL;
memset(labelmap,0,width*height);
for(cy=1;cy-1){
SearchNeighbor(bitmap,width,height,labelmap,labelIndex,popIndex,queue);
popIndex=PopQueue(queue);
}
}
}
}
free(queue);
returnlabelIndex;
}
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。