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我正在尝试实现一种检测图像中区域的算法，即从种子像素开始，应将相邻像素添加到该区域，首先是最高值。

我正在寻找一种数据结构来充当可以添加相邻像素的队列。它应该能够

  • 索引到矩阵（图像）中，以找到最高值的像素
  • 有效地删除点
  • 添加一个元素，如果不存在的话

这是我想出的

% given:
% I     image (2d matrix)
% x, y  seed point

list = [];
region = zeros(size(I));

while [...]
    % Add all neighbors of (x, y) to list
    if x > 1
        % neighboring pixel to the left
        ind = sub2ind(size(I), x - 1, y);
        if length(find(list == ind)) == 0
            list(end+1) = ind;
        end
    end
    % similarly for all other neighbors
    % [...]

    % Find max in I among points in list
    [dummy, list_max_i] = max(I(list));
    max_i = list(list_max_i);
    [x, y] = ind2sub(size(I), max_i);

    % remove from list
    list(list_max_i) = [];

    region(x, y) = 1;
end

但我想用list更适合添加和删除元素的数据结构替换。有任何想法吗？

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您如何继续使用仅分批而不是逐个增长的矩阵/向量。这具有预先分配的好处和动态扩展数组的灵活性。这里有两个感兴趣的帖子：

此外，您似乎正在实施区域增长算法。这是一个关于 FEX 的提交，它使用了与增长矩阵完全相同的技术。

于 2013-04-27T14:41:29.727 回答
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我认为你需要重新考虑你的方法。与其维护一个保持其大小变化的列表（非常非 Matlabish 设计），不如为每个像素保留一个掩码？将与最初开始为零mask的大小相同。I然后，当一个像素插入列表时，它的掩码更改为 1，当它离开列表时，它的值更改为 -1。您可能会使用等找到列表中的最大像素数max( I( mask == 1 ) )。
这样，您只更改掩码中的值，而不更改其大小和分配。

你怎么看？

于 2013-04-27T18:31:24.167 回答