% 二值图像连通域标记(三维)
%
% by HPC_ZY 191018
function label = label3d(bw)
[M,N,D] = size(bw); % 待分类图
label = zeros(M,N,D); % 分类结果
class = 0; % 类别
stopflag = 0; % 停止标记
cp = 1; % 遍历起始点
stack = zeros(M*N*D/2,3,'uint32'); % 缓存栈
stackidx = 0;
neib = [-1,0,0;0,-1,0;1,0,0;0,1,0;0,0,-1;0,0,1];
while 1
% 寻找种子点
for k = cp:M*N*D
if bw(k)
z = ceil(k/M/N);
y = ceil((k-(z-1)*M*N)/M);
x = k-(z-1)*M*N-(y-1)*M;
stackidx = stackidx+1;
stack(stackidx,:) = [x,y,z];
class = class+1;
label(x,y,z) = class;
bw(x,y,z) = 0;
cp = k+1;
break
end
if k == M*N*D
stopflag = 1;
end
end
% 结束
if stopflag
break
end
% 连通域
while stackidx
x = stack(stackidx,1);
y = stack(stackidx,2);
z = stack(stackidx,3);
stackidx = stackidx-1;
for n = 1:6
dx = x+neib(n,1);
dy = y+neib(n,2);
dz = z+neib(n,3);
if dx<1||dx>M||dy<1||dy>N||dz<1||dz>D
break
end
if bw(dx,dy,dz)
stackidx = stackidx+1;
stack(stackidx,:) = [dx,dy,dz];
bw(dx,dy,dz) = 0;
label(dx,dy,dz) = class;
end
end
end
end
end
MATLAB二值图像连通域快速标记demo.rar
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更新于2019-10-18
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在图像处理领域,二值图像是一种特殊的图像类型,其中像素值仅包含两种状态,通常用0表示背景,1表示前景。二值图像连通域是指在图像中,相同像素值(通常是1)互相邻接的一组像素集合。连通域标记是识别和统计这些连通域的过程,它是图像分析和分割的基础。
MATLAB是一种广泛用于科学计算和工程领域的高级编程环境,它提供了丰富的图像处理工具箱。在给定的压缩包"MATLAB二值图像连通域快速标记demo.rar"中,我们有四个文件,它们涉及到MATLAB中实现二值图像连通域标记的方法,这些方法可能绕过了MATLAB的标准函数库,旨在提供更高的效率或更容易地转换为C/C++代码。
1. **label3d.m**:这个文件很可能包含一个三维二值图像的连通域标记函数。在三维图像中,连通性不仅包括水平、垂直方向,还包括深度方向。该函数可能会通过迭代检查每个像素的相邻像素,如果它们属于同一连通域,则进行标记。
2. **label2d.m**:这是一个针对二维二值图像的连通域标记函数。二维连通域标记通常基于4-连接(相邻像素共享边)或8-连接(相邻像素共享边或角)。该函数可能会使用一种自底向上的方法,例如深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS),对每个连通组件进行标记。
3. **demo.m**:这是个演示脚本,用于展示如何使用上述的2D和3D标记函数。它可能包含了加载二值图像,调用标记函数,然后显示或保存结果的代码。通过运行此脚本,我们可以直观地理解二值图像连通域标记的过程,并验证算法的正确性。
4. **bw2.mat**:这是一个MATLAB数据文件,存储了一个二值图像矩阵。这个文件可能是为了测试上述的标记函数而提供的样本图像。通过加载这个文件,我们可以将它作为输入,观察标记算法在实际图像上的效果。
连通域标记在多种应用场景中都很重要,比如医学图像分析(如CT或MRI扫描)、光学字符识别(OCR)、物体识别和图像分割等。快速而高效的标记算法对于处理大数据量的图像至关重要,尤其是在实时系统或嵌入式设备中。通过理解并应用这些MATLAB脚本,我们可以学习到图像处理的基本原理,并有可能将其扩展到其他编程语言中。

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