商场现代化管理中员工胸牌自动识别系统的关键技术研究(2)

　　所谓细化，就是从原来的图形中去掉一些点，但还是要保持原来的形状，也就是保持原来图形的骨架，所谓骨架，可以理解为图像的中轴，例如一个长方形的骨架是它的长方向上的中轴线，正方形的骨架是它的中心点，圆形的骨架是它的圆心，直线的骨架还是它自身，孤立点的骨架还是它自身。文本的骨架是它笔画的中心线。可是怎样判断一个点能否被去掉呢？显然，要根据它的上下左右的8个相邻点的情况来判断。例如下图:

　　下面来分析一下，如图所示，（1）图中，相邻的8个点都是依附与中心点的，也就是中心点是一个内部点，所以，要是内部点删除了，骨架就会架空了，所以，这点不能够删除。（2）对于的点也不能够删除，原理和（1）是一样的;（3）可以删除，因为它不是骨架;（4）不能够删除，否则原来连接的就会断掉了;（5）可以删除，因为也不是骨架;（6）不能够删除，因为它关系到直线的端点，删除以后，线就不完整了。
　　所以，总结出来以后，就有以下这样的因素了：内部点不能够删除，孤立点不能够删除，直线端点不能够删除，另外对于某个边界点，如果去掉以后，连通分量没有增加，则该点也可以删除。
　　由于计算机很难处理空间的判断问题，所以，现在把一个点的相邻点所出现的所有几率都列举出来，并从中标识出哪些情况可以删除，哪些情况不能够删除，这样，计算机在处理的时候好比就有了一个参照，所以，程序中要先制作出这样的一个表，在表中，列举出可能出现的情况最多就是256种，这里设置一个数组记录下来。在表中，如果某个元素是0，就不能够删除，如果是1，表示可以删除掉。

　　下面看一下查表的方法，假设白点是1，黑的点是0，左上方点对应一个8位数的第一位（最低位）正上方点对应第二位，右上方点对应第三位，左边相邻点对应第四位，右边相邻点对应第五位，左下方点对应第六位，正下方点对应第七位，右下方点对应第八位，也就是如果看到编码是0000 0000八个零的就是某点上下左右全是0，这样的点在表中直接找第0个元素（就是表里的第一个元素），也就是对应了上图中的第（1）中的情况，它是不可以删除的。上图的第（2）种情况的编码是：0010 0101，也就是对应十进制的37，该项不可以删除，在表中就应该是0；第（3）种情况编码是：1010 1101，对应到137，表中就是1，说明可以删除；（4）编码：11100111，对应231，表中是0，不可以删除；（5）编码：1110 1101，对应237，表中是1，可以删除；（6）编码是：1111 1110，对应254，表中是0，不可以删除。
　　下边是对应的表：

这个表出来以后，计算机就可以根据具体情况作出判断了，每次的处理就可以一行一行的把整个图像扫描一遍，对于每一个点（不包括边界点），先计算机出它在表中的索引，找到以后，发现是0的，就保留下来，如果是1，表示可以删除，如果本次扫描没有一个点被删除，则循环就结束了，剩下的就是骨架点了，如果有点被删除，则进行下一轮的新的扫描，如果反复，直到没有点被删除为止。
　　其中细化处理的过程具体算法如下：
　　（1）生成边界：假如一个被标志的点的四周有任何一个点未标志，则此点就是边界点，也可以使用八方向进行判断，就是假如一个被标志的点的八方向邻接点有任何一个未标志，则此点是边界点。
　　（2）如果被标志的点的连通区域中有任何一个非边界点（被标志了但是不是边界点），则去掉边界（相当于细化），否则将所有的边界点,也就是整个的连通区域标志为临时中心点。
　　（3）重复（1）（2）两个步骤，直到所有的点都被访问过为止。
　　为了取得最终的中心点，还需要对所有被标志为临时中心点并且连通的像素取坐标的平均值，将平均值作为最终中心点。
　　对于圆形或者接近圆形的椭圆来说，一次的细化则半径就减去1，因此根据细化的次数就可以得到半径的值。

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