细化算法的骨架提取算法

资 源 简 介

细化算法的骨架提取算法

详 情 说 明

基于细化算法的骨架提取是一种经典的图像处理技术，主要用于将二值图像中的目标对象缩减为单像素宽度的骨架，同时保留其拓扑结构和几何特征。该算法在OCR、医学影像分析、指纹识别等领域具有重要应用价值。

核心思想是通过迭代腐蚀操作逐步剥离目标边缘像素，直至无法继续细化。典型的细化算法（如Zhang-Suen算法或Hilditch算法）会定义一组删除条件，确保在移除冗余像素时不会破坏目标的连通性。算法通常采用8邻域分析，通过检查中心像素周围的状态来决定是否删除该像素。

形态学处理是骨架提取的基础，其中细化可视为条件腐蚀的叠加过程。与直接腐蚀不同，细化算法通过保留关键像素（如端点、交叉点）来维持原始形状的拓扑结构。测试图像的效果验证显示，该算法对于线条状结构（如血管、电路板走线）的骨架提取尤为有效，但对于复杂分支结构可能需结合后处理优化。

实际应用中需注意二值图像的质量（建议先进行去噪和平滑处理），且迭代停止阈值的设定会影响骨架的完整性。高级改进方向包括结合距离变换的加权细化，或利用并行算法加速大规模图像处理。