请介绍哈,关于图像的基本知识,像素,像素的四邻接 8邻接 连通性 邻接性 这方面的达人来哈 数字图像处理中,像素的邻接性和连通性有什么区别?邻接、连接、...

作者&投稿:乐仁 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
首先邻域的概念有4邻域,8邻域之分。其中8邻域=4邻域+对角邻域。
邻接:两个像素接触,则它们是邻接的。一个像素和它的邻域中的像素是接触的。邻接仅考虑像素的空间关系。
连接:(1)是邻接的。(2)灰度值(或其他属性)满足某个特定的相似准则(灰度相等或在某个集合中等条件)。
这样我们就有了4-连接,8-连接和m-连接的概念,这些概念我在上图像处理课的时候理解的不好,这里详细讲一下。
(1)4-连接:2个像素p和r在灰度集合V中取值且r在N4(p)---p的4邻域中。
(2)8-连接:概念类似(1)。
(3)m-连接:也叫混合连接,2个像素p和r在灰度集合V中取值且满足<1>r在N4(p)中;<2>r在Nd(p)中且N4(p)与N4(r)的交集元素不在V中。
“混合连接实质上是在像素间同时存在4-连接和8-连接时,优先采用4-连接,并屏蔽两个和同一像素间存在4-连接的像素之间的8-连接。”这是《图像工程》中的原话,我觉得对m-连接的概念讲得比较好理解,而且印象深刻。
说来也好理解,这种m-连接的引入目的之一就是消除8-连接的多路问题。8-连接在像素距离的选择时有多种路径,引发歧义,而m-连接则没有。
连通:说白了和图里的节点连通性道理一样。就是两个像素之间,如果有一条通路能把它们连接起来,那么就是连通的了。当然,连接是连通的一种特例,就是在两个邻近的像素之间的连通。对应连接的概念,连通也分4-连通和8-连通。
在像素的邻接和连通定义我们都熟知后,其实还有比较复杂点的概念引入,那就是像素集合的邻接和连通。如果把一幅图像看做是所有像素的集合,那么根据像素间的关系则可把像素结合成图像的子集合。那么显然这些子集也满足像图像像素元素那样的连通和连接性质(这个应该可以归纳证明的~~这里偷个懒吧囧)。对图像子集S中的任何一个像素p,所有和p相连通又在S中的像素的集合合起来称为S中的一个连通组元。如果S只有一个连通组元,即S中所有像素都互相连通,那么S就是一个连通集。如果一幅图像的所有像素都分属于几个连通集,则可以说这几个连通集是整个图像的连通组元。图像里的每个连通集构成图像的一个区域,这样我们就引入了区域的概念。

数字图像处理,8邻接通路问题~

我猜应该可以斜着走的吧,比如说
bwtraceboundary函数里,就有8个方向可以选。

邻域与连通不同,4邻域只考虑两像素间的位置关系,p的4邻域是指他上下左右的四个相邻像素组成的集合,而连通除了要求相邻外,还需要他们的灰度值满足相似性原则

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