8-邻域边界跟踪算法.pdf

【8-邻域边界跟踪算法】是一种在图像处理中用于轮廓检测和边界提取的方法，它主要依赖于像素的8个相邻连接。在这个C++实现中，算法的核心是通过检查像素的8邻域来追踪图像的边界。以下是算法的详细步骤： 1. **初始化**：我们需要一个图像的设备独立位图（DIB）句柄`hdib`和一个存储边界点的向量`pt`。获取DIB的信息，包括宽度`cxDIB`、高度`cyDIB`和指向位图数据的指针`lpDIBBits`。 2. **寻找起始点**：从图像的最右侧和最下侧开始，遍历所有像素，当找到黑色像素（通常代表目标区域）时，将其坐标作为起始点`startPt`。遍历过程采用先列后行的方式，以避免重复搜索。 3. **定义方向数组**：算法基于8个方向进行搜索，即上、下、左、右以及它们之间的45°角。在代码中，方向数组`direction`表示了这8个方向。 4. **设定初始方向**：为跟踪过程设定初始方向`startDirect`，这里选择从右下方开始，即`direction[0]`。 5. **边界跟踪**：使用一个循环来执行边界跟踪，直到找到起点或达到最大迭代次数（这里是100000次）。在循环内部，首先将当前点`currPt`添加到边界点的向量`pt`中。 6. **沿着预设方向查找**：对于每个`currPt`，按照`direction[startDirect]`指示的方向查找下一个边界点`NextPt`。如果找到的是目标点（这里是黑色像素），则更新`currPt`，并检查是否回到了起始点，若是则标记`FindStartPoint`为TRUE，表示边界已闭合。 7. **方向更新**：如果找到了目标点，`startDirect`逆时针减2（-2）以沿顺时针方向寻找下一个边界点。如果未找到目标点，`startDirect`顺时针加1（+1）以寻找下一个可能的方向。方向值超出8个方向范围时，会回绕到0。 8. **结束条件**：如果找到起始点，或者达到最大迭代次数且仍未找到起点，循环结束。释放DIB的全局锁。 这个8-邻域边界跟踪算法在处理二值图像时尤其有效，可以用来提取特定区域的边界，比如在图像分割、物体识别等场景。需要注意的是，算法的效率可能会受到图像大小和边界复杂度的影响，因此在实际应用中可能需要优化。