WikiDer > Маркировка подключенных компонентов

Connected-component labeling

Маркировка подключенных компонентов (CCL), компонентный анализ (CCA), извлечение капли, маркировка региона, обнаружение капли, или же добыча региона является алгоритмическим применением теория графов, где подмножества связанные компоненты однозначно помечены на основе заданного эвристический. Маркировку подключенных компонентов не следует путать с сегментация.

Маркировка подключенных компонентов используется в компьютерное зрение обнаружить подключенный регионы в двоичный цифровые изображения, несмотря на то что цветные изображения также могут обрабатываться данные с более высокой размерностью.[1][2] При интеграции в распознавание изображений система или взаимодействие человека с компьютером Интерфейс, маркировка подключенных компонентов может работать с различной информацией.[3][4] Извлечение blob обычно выполняется на полученном двоичное изображение из шага пороговой обработки, но он также может быть применим к полутоновым и цветным изображениям. BLOB-объекты можно подсчитывать, фильтровать и отслеживать.

Извлечение blob связано, но отличается от обнаружение капли.

Обзор

4-связь
8-подключение

Граф, содержащий вершины и подключение края, строится из соответствующих входных данных. Вершины содержат информацию, требуемую эвристикой сравнения, а ребра указывают на связанных «соседей». Алгоритм проходит по графу, маркируя вершины на основе связности и относительных значений их соседей. Связность определяется средой; графики изображений, например, могут быть 4-связный район или же 8-связный район.[5]

После этапа разметки граф может быть разбит на подмножества, после чего исходная информация может быть восстановлена ​​и обработана.

Определение

Использование термина «маркировка связанных компонентов» (CCL) и его определение в академической литературе вполне согласовано, тогда как анализ связанных компонентов (CCA) варьируется как с точки зрения терминологии, так и с точки зрения определения проблемы.

Розенфельд и др.[6] определить маркировку связанных компонентов как «создание помеченного изображения, в котором позиции, связанные с одним и тем же связным компонентом входного двоичного изображения, имеют уникальную метку». Шапиро и др.[7] определите CCL как оператор, «вход которого представляет собой двоичное изображение, а выход [...] представляет собой символическое изображение, в котором метка, присвоенная каждому пикселю, является целым числом, однозначно идентифицирующим подключенный компонент, которому принадлежит этот пиксель».[8]

В академической литературе нет единого мнения по поводу определения CCA. Часто используется как синоним CCL.[9][10] Более подробное определение дано Шапиро и др .:[7] «Анализ связанных компонентов состоит из маркировки связанных компонентов черными пикселями с последующим измерением свойств областей компонентов и принятием решений». Представленное здесь определение анализа связанных компонентов является более общим и учитывает мысли, выраженные в [9][10][7] в учетную запись.

Алгоритмы

Обсуждаемые алгоритмы могут быть обобщены для произвольных измерений, хотя и с повышенной временной и пространственной сложностью.

По одному компоненту за раз

Это быстрый и очень простой метод для реализации и понимания. Он основан на обход графа методы теории графов. Короче говоря, как только первый пиксель подключенного компонента найден, все подключенные пиксели этого подключенного компонента помечаются перед переходом к следующему пикселю в изображении. Этот алгоритм является частью Vincent and Soille's сегментация водораздела алгоритм,[11] существуют и другие реализации.[12]

Для этого связанный список формируется, который сохранит индексы пикселей, которые связаны друг с другом, шаги (2) и (3) ниже. Метод определения связного списка определяет использование глубина или широта первый поиск. Для этого конкретного приложения нет разницы, какую стратегию использовать. Самый простой вид последний пришел первый ушел очередь реализована как односвязный список приведет к стратегии поиска в глубину.

Предполагается, что входное изображение является двоичное изображение, при этом пиксели являются либо фоном, либо передним планом, и желательны соединенные компоненты в пикселях переднего плана. Шаги алгоритма можно записать как:

  1. Начните с первого пикселя изображения. Установите текущую метку на 1. Перейдите к (2).
  2. Если этот пиксель является пикселем переднего плана и он еще не помечен, присвойте ему текущую метку и добавьте его как первый элемент в очереди, затем перейдите к (3). Если это фоновый пиксель или он уже был помечен, повторите (2) для следующего пикселя изображения.
  3. Вытащите элемент из очереди и посмотрите на его соседей (на основе любого типа связи). Если сосед является пикселем переднего плана и еще не помечен, присвойте ему текущую метку и добавьте его в очередь. Повторяйте (3), пока в очереди не останется элементов.
  4. Перейдите к (2) для следующего пикселя в изображении и увеличьте текущую метку на 1.

Обратите внимание, что пиксели помечаются перед помещением в очередь. Очередь сохраняет только пиксель для проверки своих соседей и добавления их в очередь при необходимости. Этот алгоритм должен проверять только соседей каждого пикселя переднего плана один раз и не проверяет соседей пикселей фона.

Двухходовой

Относительно простой в реализации и понимании двухпроходный алгоритм,[13] (также известный как Алгоритм Хошена – Копельмана) выполняет итерацию по двумерным двоичным данным. Алгоритм делает два прохода по изображению. Первый проход предназначен для присвоения временных меток и эквивалентностей записей, а второй - для замены каждой временной метки наименьшей меткой из ее класса эквивалентности.

Входные данные могут быть изменены на месте (что несет в себе риск повреждение данных), или информацию о маркировке можно сохранить в дополнительной структуре данных.

Проверки подключения выполняются путем проверки меток соседних пикселей (соседние элементы, чьи метки еще не назначены, игнорируются) или, скажем, северо-восток, север, северо-запад и запад от текущего пикселя (при условии 8-связности) . 4-связность использует только северных и западных соседей текущего пикселя. Следующие условия проверяются для определения значения метки, которая будет назначена текущему пикселю (предполагается 4-связность)

Условия для проверки:

  1. Пиксель слева (запад) имеет то же значение, что и текущий пиксель?
    1. да - Мы находимся в одном регионе. Назначьте ту же метку текущему пикселю
    2. Нет - Проверить следующее условие
  2. Имеют ли оба пикселя к северу и западу от текущего пикселя то же значение, что и текущий пиксель, но не одинаковую метку?
    1. да - Мы знаем, что северный и западный пиксели принадлежат одному региону и должны быть объединены. Назначьте текущему пикселю минимум меток Север и Запад и запишите их отношение эквивалентности.
    2. Нет - Проверить следующее условие
  3. Пиксель слева (запад) имеет другое значение, а пиксель к северу - то же значение, что и текущий пиксель?
    1. да - Назначить метку Северного пикселя текущему пикселю
    2. Нет - Проверить следующее условие
  4. У северных и западных соседей пикселя значения пикселей отличаются от текущего?
    1. да - Создайте новый идентификатор метки и назначьте его текущему пикселю

Алгоритм продолжает этот путь и при необходимости создает новые метки регионов. Однако ключ к быстрому алгоритму - это то, как выполняется это слияние. Этот алгоритм использует союз-находка структура данных, которая обеспечивает отличную производительность для отслеживания отношений эквивалентности.[14] Union-find по существу хранит метки, которые соответствуют одному и тому же blob-объекту в непересекающаяся структура данных, что позволяет легко запомнить эквивалентность двух меток с помощью метода интерфейса, например: findSet (l). findSet (l) возвращает минимальное значение метки, эквивалентное аргументу функции 'l'.

После того, как начальная маркировка и запись эквивалентности завершены, второй проход просто заменяет каждую метку пикселя ее эквивалентным представительным элементом непересекающегося множества.

Ниже представлен алгоритм ускоренного сканирования для извлечения связанных областей.[15]

На первом проходе:

  1. Итерировать каждый элемент данных по столбцу, затем по строке (растровое сканирование)
  2. Если элемент не является фоном
    1. Получить соседние элементы текущего элемента
    2. Если нет соседей, однозначно пометьте текущий элемент и продолжите
    3. В противном случае найдите соседа с наименьшей меткой и назначьте его текущему элементу
    4. Сохраните эквивалентность между соседними этикетками

На втором проходе:

  1. Перебирать каждый элемент данных по столбцу, затем по строке
  2. Если элемент не является фоном
    1. Изменить метку элемента с наименьшей эквивалентной меткой

Здесь фон - это классификация, специфичная для данных, используемая для отделения основных элементов от передний план. Если переменная фона не указана, то двухпроходный алгоритм будет рассматривать фон как другую область.

Графический пример двухпроходного алгоритма

1. Массив, из которого должны быть извлечены связанные регионы, приведен ниже (на основе 8-подключений).

Сначала мы присваиваем разные двоичные значения элементам на графике. Значения «0 ~ 1» в центре каждого из элементов на следующем графике являются значениями элементов, тогда как значения «1,2, ..., 7» на следующих двух графиках являются метками элементов. Не следует путать эти два понятия.

Screenshot-Pixel Region (Рисунок 1) .png

2. После первого прохода генерируются следующие метки:

Screenshot-Pixel Region (Рис. 2) .png

Всего создается 7 меток в соответствии с условиями, выделенными выше.

Сгенерированные отношения эквивалентности меток:

Установить идентификаторЭквивалентные этикетки
11,2
21,2
33,4,5,6,7
43,4,5,6,7
53,4,5,6,7
63,4,5,6,7
73,4,5,6,7

3. Массив, сформированный после слияния меток. Здесь значение метки, которое было наименьшим для данного региона, «разливается» по всей подключенной области и дает две различные метки, а следовательно, две разные метки.

Screenshot-Pixel Region (Рисунок 3) .png

4. Конечный результат в цвете, чтобы четко видеть две разные области, которые были обнаружены в массиве.

Снимок экрана-Рисунок 1.png

Пример графического вывода при выполнении двухпроходного алгоритма на двоичном изображении. Первое изображение не обработано, а последнее было перекрашено с учетом информации на этикетке. Более темные оттенки указывают на соседей обрабатываемого пикселя.

В псевдокод является:

алгоритм TwoPass (данные) является    connected = [] labels = структура с размерами данных, инициализированная значением Background Первый проход      за ряд в данные делать        за столбец в ряд делать            если данные [строка] [столбец] не является Фон тогда                  соседи = связанные элементы с текущим значением элемента если соседи является пустой тогда                    связанный [NextLabel] = набор содержащие метки NextLabel [строка] [столбец] = NextLabel NextLabel + = 1 еще                      Найдите самый маленький ярлык                      L = метки соседей метки [строка] [столбец] = мин(L) за метка в L делать                        связанный [ярлык] = союз(связанный [метка], L) Второй проход      за ряд в данные делать        за столбец в ряд делать            если данные [строка] [столбец] не является Фон тогда                ярлыки [строка] [столбец] = найти(метки [строка] [столбец]) возвращаться этикетки

В найти и союз алгоритмы реализованы, как описано в союз найти.

Последовательный алгоритм

Создать счетчик региона

Отсканируйте изображение (в следующем примере предполагается, что сканирование выполняется слева направо и сверху вниз):

  • Для каждого пикселя проверьте север и Запад пиксель (при рассмотрении 4-возможность подключения) или к северо-востоку, север, северо-Запад, и Запад пиксель для 8-связности для данного критерия области (т. е. значение интенсивности 1 в двоичном изображении или аналогичная интенсивность для связанных пикселей в полутоновом изображении).
  • Если ни один из соседей не соответствует критерию, присвойте региону значение счетчика регионов. Счетчик области увеличения.
  • Если только один сосед соответствует критерию, назначьте пиксель этой области.
  • Если несколько соседей совпадают и все являются членами одного региона, назначьте пиксель их региону.
  • Если несколько соседей совпадают и являются членами разных регионов, назначьте пиксель одной из областей (не имеет значения, какой из них). Укажите, что все эти регионы эквивалентны.
  • Отсканируйте изображение еще раз, присвоив всем эквивалентным областям одно и то же значение области.

Другие

Некоторые шаги, представленные в двухпроходном алгоритме, можно объединить для повышения эффективности, что позволяет выполнять одно сканирование изображения. Также существуют многопроходные алгоритмы, некоторые из которых работают в линейное время относительно количества пикселей изображения.[16]

В начале 1990-х годов был значительный интерес к распараллеливание связно-компонентные алгоритмы в анализ изображений приложений из-за узкого места последовательной обработки каждого пикселя.[17]

Интерес к алгоритму снова возникает при широком использовании CUDA.

Код Matlab для однокомпонентного алгоритма

Алгоритм:

  1. Матрица связанных компонентов инициализируется размером матрицы изображения.
  2. Метка инициализируется и увеличивается для каждого обнаруженного объекта на изображении.
  3. Инициализируется счетчик для подсчета количества объектов.
  4. Начнется сканирование всего изображения по строкам.
  5. Если пиксель объекта обнаружен, следующие шаги повторяются пока (Индекс! = 0)
    1. Установите для соответствующего пикселя значение 0 в Image.
    2. Вектор (индекс) обновляется со всеми соседними пикселями текущих установленных пикселей.
    3. Уникальные пиксели сохраняются, а повторяющиеся пиксели удаляются.
    4. Установите пиксели, обозначенные индексом, для отметки в матрице связанных компонентов.
  6. Увеличьте маркер для другого объекта на изображении.
По одному компоненту за раз(изображение) [M, N]: = размер (изображение)    связаны : = нули (M, N) отметка : = значение разница : = приращение смещения : = [-1; M; 1; -M] индекс := []    no_of_objects := 0    за я: 1: М делать        за j: 1: N делать            если (изображение(i, j) == 1) тогда                no_of_objects := no_of_objects + 1                индекс : = [((j-1) × M + i)] связаны(индекс) := отметка                пока ~ пусто (индекс) делать                    изображение(индекс) := 0                    соседи : = bsxfun (@plus, индекс, смещения)                    соседи : = уникальный (соседи(:))                    индекс := соседи(найти(изображение(соседи)))                    связаны(индекс) := отметка                конец пока                отметка := отметка + разница            конец, если       конец для   конец для

Время выполнения алгоритма зависит от размера изображения и количества переднего плана. Временная сложность сопоставима с двухпроходным алгоритмом, если передний план покрывает значительную часть изображения. В противном случае временная сложность ниже. Однако доступ к памяти менее структурирован, чем для двухпроходного алгоритма, что на практике имеет тенденцию к увеличению времени выполнения.

Оценка эффективности

За последние два десятилетия было предложено много новых подходов к маркировке связанных компонентов, и почти ни один из них не сравнивался на одних и тех же данных. YACCLAB[18][19] (аббревиатура от Another Connected Components Labeling Benchmark) является примером C ++ фреймворк с открытым исходным кодом, который собирает, запускает и тестирует алгоритмы маркировки связанных компонентов.

Аппаратные архитектуры

Появление ПЛИС с достаточной производительностью для выполнения сложных задач обработки изображений также привела к созданию высокопроизводительных архитектур для маркировки связанных компонентов.[20][21] В большинстве этих архитектур используется однопроходный вариант этого алгоритма из-за ограниченных ресурсов памяти, доступных на FPGA. Эти типы подключенных архитектур маркировки компонентов могут обрабатывать несколько пикселей изображения параллельно, тем самым обеспечивая высокую пропускную способность при низкой задержке обработки.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Samet, H .; Тамминен, М. (1988). «Эффективная маркировка компонентов изображений произвольной размерности, представленных линейными двойными деревьями». IEEE Transactions по анализу шаблонов и машинному анализу. 10 (4): 579. Дои:10.1109/34.3918.
  2. ^ Майкл Б. Дилленкур; Ханнан Самет; Маркку Тамминен (1992). «Общий подход к маркировке связанных компонентов для произвольных представлений изображений». Журнал ACM. 39 (2): 253. CiteSeerX 10.1.1.73.8846. Дои:10.1145/128749.128750.
  3. ^ Вэйцзе Чен; Мэриеллен Л. Гигер; Ульрих Бик (2006). «Подход на основе нечетких C-средних (FCM) для компьютерной сегментации поражений груди в МР-изображениях с динамическим контрастом». Академическая радиология. 13 (1): 63–72. Дои:10.1016 / j.acra.2005.08.035. PMID 16399033.
  4. ^ Кешенг Ву; Венди Кеглер; Жаклин Чен; Арье Шошани (2003). «Использование индекса Bitmap для интерактивного исследования больших наборов данных». SSDBM.
  5. ^ Р. Фишер; С. Перкинс; А. Уокер; Э. Вольфарт (2003). «Маркировка подключенных компонентов».
  6. ^ Розенфельд, Азриэль; Пфальц, Джон Л. (октябрь 1966 г.). «Последовательные операции в обработке цифровых изображений». J. ACM. 13 (4): 471–494. Дои:10.1145/321356.321357. ISSN 0004-5411.
  7. ^ а б c Шапиро, Линда Г. (1996). «Маркировка связанных компонентов и построение графа смежности». Топологические алгоритмы обработки цифровых изображений. Машинный интеллект и распознавание образов. 19. С. 1–30. Дои:10.1016 / s0923-0459 (96) 80011-5. ISBN 9780444897541.
  8. ^ Клайбер, Майкл Дж. (2016). Параллельная и ресурсоэффективная архитектура анализа подключенных компонентов с единым поиском для реконфигурируемого оборудования. Штутгартский университет.
  9. ^ а б Fu, Y .; Чен, X .; Гао, Х. (декабрь 2009 г.). Новый алгоритм анализа связанных компонентов, основанный на Max-Tree. 2009 Восьмая Международная конференция IEEE по надежным, автономным и безопасным вычислениям. С. 843–844. Дои:10.1109 / DASC.2009.150. ISBN 978-1-4244-5420-4.
  10. ^ а б Grana, C .; Borghesani, D .; Santinelli, P .; Куккьяра Р. (август 2010 г.). Маркировка высокопроизводительных подключаемых компонентов на ПЛИС. 2010 Семинары по приложениям баз данных и экспертных систем. С. 221–225. Дои:10.1109 / DEXA.2010.57. ISBN 978-1-4244-8049-4.
  11. ^ Винсент, Люк; Сойль, Пьер (июнь 1991 г.). «Водоразделы в цифровых пространствах: эффективный алгоритм на основе иммерсионного моделирования». IEEE Transactions по анализу шаблонов и машинному анализу. 13 (6): 583. Дои:10.1109/34.87344.
  12. ^ Абубакер, А; Qahwaji, R; Ипсон, S; Салех, М (2007). Методика маркировки подключенных компонентов за одно сканирование. Обработка сигналов и связь, 2007. ICSPC 2007. Международная конференция IEEE.. п. 1283. Дои:10.1109 / ICSPC.2007.4728561. ISBN 978-1-4244-1235-8.
  13. ^ Шапиро, Л .; Штокман, Г. (2002). Компьютерное зрение (PDF). Прентис Холл. С. 69–73.
  14. ^ Введение в алгоритмы, [1], pp498
  15. ^ Lifeng He; Юян Чао; Судзуки, К. (1 мая 2008 г.). «Алгоритм маркировки с двумя сканированиями». IEEE Transactions по обработке изображений. 17 (5): 749–756. Bibcode:2008ITIP ... 17..749H. Дои:10.1109 / TIP.2008.919369. PMID 18390379.
  16. ^ Кенджи Судзуки; Исао Хориба; Нобору Суги (2003). «Маркировка связанных компонентов в линейном времени на основе последовательных локальных операций». Компьютерное зрение и понимание изображений. 89: 1–23. Дои:10.1016 / S1077-3142 (02) 00030-9.
  17. ^ Yujie Han; Роберт А. Вагнер (1990). «Эффективный и быстрый алгоритм параллельного подключения компонентов». Журнал ACM. 37 (3): 626. Дои:10.1145/79147.214077.
  18. ^ Grana, C .; Bolelli, F .; Baraldi, L .; Веццани, Р. (2016). «YACCLAB - еще один тест для маркировки подключенных компонентов» (PDF). 23-я Международная конференция по распознаванию образов. Канкун.
  19. ^ «Еще один тест для маркировки подключенных компонентов: Prittt / YACCLAB». 2019-02-18.
  20. ^ Bailey, D.G .; Johnston, C.T .; Ма, Ни (сентябрь 2008 г.). Анализ связанных компонентов потоковых изображений. 2008 Международная конференция по программируемой логике и приложениям. С. 679–682. Дои:10.1109 / FPL.2008.4630038. ISBN 978-1-4244-1960-9.
  21. ^ М. Дж. Клайбер; Д. Г. Бэйли; Ю. Баруд; С. Саймон (2015). «Ресурсоэффективная аппаратная архитектура для анализа подключенных компонентов». IEEE Transactions по схемам и системам для видеотехнологий. 26 (7): 1334–1349. Дои:10.1109 / TCSVT.2015.2450371.

Общий

внешняя ссылка