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研究生:范錦銘
研究生(外文):Chin-Ming Fan
論文名稱:細化演算法之特性與分析
論文名稱(外文):Thinning Algorithms - Properties and Analyses
指導教授:林慧珍林慧珍引用關係
指導教授(外文):Hwei-Jen Lin
學位類別:碩士
校院名稱:淡江大學
系所名稱:資訊工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1994
畢業學年度:82
語文別:中文
論文頁數:78
中文關鍵詞:細化骨架輪廓鄰點連通性
外文關鍵詞:ThinningSkeletonContourNeighborConnectedness
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多年來,許多用來做資料壓縮的細化演算法已被設計出來,而且廣泛地應
用在因各種不同目的所用的圖形。其應用範圍包含光學字形辨識系統中字
形筆劃的抽取、白血球與染色体分析、自動 X光影像分析、指紋分類、及
工廠零件自動視覺分析等等。這個廣大的應用領域證明了將圖形簡化成細
線的表示方法之有效性。將圖形刪除掉一些點直到細化成骨架部份,此細
化後的結果不僅能減少記憶体的儲存空間,而且還可簡化形狀之分析。細
化的方法可分為三種﹕(1)重覆地測試每個點- 測試一圖形之所有點是否
為可刪除的。 (2)邊界點之追蹤-利用邊界點追蹤方法,找邊界點來測試
是否為可刪除的點。 (3)利用距離轉換方式作細化 — 計算一輸入圖形之
距離轉換值,根據這個值來作細化。這些方法的原理皆是重覆地刪除其最
外圍的點直到骨架產生為止。已細化的圖形( skeleton )必須保持連通性
和原始圖形之形狀。理想的情形,應該將原始的圖形細化至它的中心線。
雖然目前已有許多細化演算法被提出,但是仍有些問題存在。有些方法或
許在某些圖形上可以得到很好的結果,但是在其它的圖形上卻不適用。所
以一個適用於所有圖形之細化演算法是不容易產生的。本論文中我們討論
與分析二維圖形的細化演算法並且提出一個改進的方法。此外,我們也分
析三維圖形並且設計一個三維圖形的細化演算法。

Thinning methodologies have been studied widely in picture
processing and pattern recognition systems. Applications in
this area have included analyses of white blood cells and
chromosomes, automatic X-ray image analysis and analysis of
coronary arteries, fingerprint classification and automatic
visual analyses of industrial parts. This wide range of
applications shows the usefulness of reducing patterns to thin-
line representations, which can be attributed to the need to
process a reduced amount of data as well as to the fact that
shape analysis can be more easily made on line-like patterns.
In this dissertation, we survey 2-D thinning methodologies,
compare some proposed 2-D thinning algorithms, and propose a
new 2-D thinning algorithm that solves some problems existing
in those proposed algorithms. In addition , We are concerned
with 3-D object thinning methodologies and propose an algorithm
that can thin 3-D objects down to their skeletons.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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