连通区标记是最基本的图像处理算法之一。该算法中，按从左至右、从上至下的顺序，对整幅图像进行扫描，通过比较每个前景像素的邻域进行连通区标记，并创建等效标记列表。最后，合并等效标记列表，并再次扫描图像以更新标记。算法的优点的是通俗易懂，缺点是需要两次扫描图像，效率不高。
区域生长法利用区域生长的思想，一次生长过程可以标记一整个连通区，只需对图像进行一次扫描就能标记出所有连通区。算法描述如下：
输入待标记图像bitmap，初始化一个与输入图像同样尺寸的标记矩阵labelmap，一个队列queue以及标记计数labelIndex；按从左至右、从上至下的顺序扫描bitmap，当扫描到一个未被标记的前景像素p时，labelIndex加1，并在labelmap中标记p（相应点的值赋为labelIndex），同时，扫描p的八邻域点，若存在未被标记的前景像素，则在labelmap中进行标记，并放入queue中，作为区域生长的种子；当queue不为空时，从queue中取出一个生长种子点p1，扫描p1的八邻域点，若存在未被标记过的前景像素，则在labelmap中进行标记，并放入queue中；重复3直至queue为空，一个连通区标记完成；转到2，直至整幅图像被扫描完毕，得到标记矩阵labelmap和连通区的个数labelIndex。
该算法最坏情况下，将对每个像素点都进行一次八邻域搜索，算法复杂度为O(n)。
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typedef struct QNode{ int data; struct QNode *next;}QNode;typedef struct Queue{ struct QNode* first; struct QNode* last;}Queue;void PushQueue(Queue *queue, int data){ QNode *p = NULL; p = (QNode*)malloc(sizeof(QNode)); p->data = data; if(queue->first == NULL){ queue->first = p; queue->last = p; p->next = NULL; } else{ p->next = NULL; queue->last->next = p; queue->last = p; }}int PopQueue(Queue *queue){ QNode *p = NULL; int data; if(queue->first == NULL){ return -1; } p = queue->first; data = p->data; if(queue->first->next == NULL){ queue->first = NULL; queue->last = NULL; } else{ queue->first = p->next; } free(p); return data;}static int NeighborDirection[8][2] = {{0,1},{1,1},{1,0},{1,-1},{0,-1},{-1,-1},{-1,0},{-1,1}};void SearchNeighbor(unsigned char *bitmap, int width, int height, int *labelmap, int labelIndex, int pixelIndex, Queue *queue){ int searchIndex, i, length; labelmap[pixelIndex] = labelIndex; length = width * height; for(i = 0;i < 8;i++){ searchIndex = pixelIndex + NeighborDirection[i][0] * width + NeighborDirection[i][1]; if(searchIndex > 0 && searchIndex < length && bitmap[searchIndex] == 255 && labelmap[searchIndex] == 0){ labelmap[searchIndex] = labelIndex; PushQueue(queue, searchIndex); } }}int ConnectedComponentLabeling(unsigned char *bitmap, int width, int height, int *labelmap){ int cx, cy, index, popIndex, labelIndex = 0; Queue *queue = NULL; queue = (Queue*)malloc(sizeof(Queue)); queue->first = NULL; queue->last = NULL; memset(labelmap, 0, width * height); for(cy = 1; cy < height - 1; cy++){ for(cx = 1; cx < width - 1; cx++){ index = cy * width + cx; if(bitmap[index] == 255 && labelmap[index] == 0){ labelIndex++; SearchNeighbor(bitmap, width, height, labelmap, labelIndex, index, queue); popIndex = PopQueue(queue); while(popIndex > -1){ SearchNeighbor(bitmap, width, height, labelmap, labelIndex, popIndex, queue); popIndex = PopQueue(queue); } } } } free(queue); return labelIndex;} |
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