一种有效的二值图像细化算法，旨在通过保持原始图像的拓扑结构，快速抽取单像素宽度的骨架，这对于图像预处理、分析与识别至关重要。本文基于对现有细化算法的深入分析，提出了一种融合边缘点删除与内点保留的新型并行细化算法。
### 基本定义与算法设计
#### 定义
1. **邻点**：对于像素\( (x,y) \)，其上下左右四个方向上的像素点集合称为该像素的4邻点。
2. **邻域**：包含像素\( (x,y) \)上下左右及其对角线共8个像素点的集合称为该像素的8邻域。
3. **环域**：邻域周围一圈共16个像素点的集合称为8邻域的环域。
4. **交叉数**：计算邻域中灰度值变化为1的点数，用于判定像素点的可删除性。
#### 算法设计
1. **保留关键点**：保留图像中的特殊点，如交叉点、拐角点，以及图像目标的突出部分和内点。
2. **删除多余像素**：随后，删除不再需要的像素点。
3. **去除多余枝线**：确保骨架图像的连贯性和单像素宽度。
### 实现步骤
第一步，确定保留点。对当前像素点\( P \)进行如下检查：
- 检查\( P \)的8邻域，若灰度值总和为1，则保留该点，反映目标的突出特征。
- 若4邻点的灰度值均为1，保留作为目标边缘的内点。
- 保留\( N_8 \)大于特定阈值的点，以维护图像的连通性。
第二步，执行细化操作。根据保留与删除规则，逐层移除非关键像素，直至达到单像素宽度的目标。
### 算法优势
该算法的优势在于：
- 能够有效处理图像中的复杂结构，如交叉点和拐角点。
- 细化后的骨架具有良好的对称性，且保持了图像的连通性。
- 结果为单像素宽度，符合大多数图像处理需求。
- 细化速度快，适用于实时或大量图像数据处理。
### 结论
本文提出的二值图像细化算法，结合了边缘点删除与内点保留的优点，通过精确的点选择和细致的处理流程，实现了图像骨架的高效抽取。实验结果证实，该算法不仅能够保持图像的结构特性，还显著提高了细化过程的效率和准确性，为后续的图像分析与识别提供了高质量的数据基础。
### 应用领域
这种高效的二值图像细化算法，在工业检测、医疗影像分析、自动驾驶视觉系统等领域有着广泛的应用前景。通过快速准确地提取图像骨架，可以显著提升系统的性能和可靠性，促进相关技术的发展和创新。
