细化算法，Hilditch s Algorithm

资 源 简 介

细化算法，Hilditch s Algorithm

详 情 说 明

Hilditch算法是一种经典的图像细化算法，属于迭代式骨架提取方法，主要用于将二值图像中的连通区域细化为单像素宽度的骨架结构。该算法因其简单性常被选为数字图像处理课程的入门案例。

核心思想 算法通过多轮迭代逐步消除二值图像中物体的边界像素，同时满足四个关键约束： 连通性保护：确保删除像素不会破坏物体的拓扑结构 终点保留：不删除线段的端点 不可逆性：已删除的像素不会在后续迭代中恢复 最小宽度：最终获得单像素宽度的骨架

实现流程 每次迭代分为两个阶段：标记阶段和删除阶段。首先扫描所有前景像素，对同时满足6个条件的边界像素进行标记，然后在独立阶段统一删除被标记的像素。这种两阶段设计避免了迭代过程中的上下文干扰。

典型应用场景 手写字符识别中的笔划提取 医学图像中的血管网络简化 工业检测中的零件轮廓分析

算法特点 对噪声敏感，需配合预处理使用 可能产生微小偏移的骨架分支 计算复杂度与图像尺寸成正比

该算法后来衍生出许多改进版本，但原始Hilditch算法仍是理解骨架化基础原理的理想切入点。