image-processing - 图像膨胀和腐蚀的实现

Question

我试图找出一种有效的方法来实现二进制图像的图像膨胀和腐蚀。据我了解，天真的方法是：

• 循环遍历图像
• 如果像素为 1
• 根据结构元素的高度和宽度循环遍历邻域
• (dilate) 将图像的每个像素替换为 SE 对应位置的值
• （侵蚀）检查所有邻域是否等于 SE，如果是，则保留所有像素，否则删除中心

所以这意味着对于每个像素，我必须循环通过 SE 以及使其成为 O(N M W*H)。

有没有更优雅的方式来做到这一点？

Answer 1

是的，有！！！

首先，您要将（如果可能）您的结构元素分解为段（由垂直和水平段组成的正方形）。然后你只对段执行腐蚀/膨胀，这已经降低了复杂性。

现在对于腐蚀/膨胀部分，您有不同的解决方案：

• 如果您只处理 8 位图像而不使用 C/C++，则使用直方图实现来跟踪最小值/最大值。在这里看到这项非凡的工作。他甚至添加了“地标”以减少操作次数。
• 如果您使用 C/C++ 并处理不同类型的图像编码，那么您可以使用快速比较（SSE2、SSE4 和自动矢量化），就像SMIL 库中的情况一样。在这种情况下，您可以使用材料加速来逐行比较，而不是逐个像素地工作。它似乎是有史以来最快的图书馆。
• 最后一种方法是使用 Lemmonier 算法，虽然速度较慢，但​​适用于所有类型的编码。它由fulguro 库实现。

对于磁盘类型的结构化元素，没有什么“快速”，您必须使用基本算法。对于六边形结构元素，您可以逐行工作，但不能并行化。