Abstract
The aim of the work is to limit excessive thinning and increase the resistance to contour noise of skeletons resulted from arbitrary binary image shape while maintaining a high skeletonization rate. The skeleton is a set of thin lines, the relative position, the size and shape, which conveys information of size, shape and orientation in space of the corresponding homogeneous region of the image. To ensure resistance to contour noise, skeletonization algorithms are built on the basis of several steps. Zhang-Suen algorithm is widely known by high-quality skeletons and average performance, which disadvantages are the blurring of diagonal lines with a thickness of 2 pixels and the totally disappear patterns of 2x2 pixels. To overcome them, a mathematical model that compensates the Zhang-Suen algorithm has proposed in this paper, along with a producing mask and two logical conditions for evaluating its elements.
Highlights
В задачах параметризации объектов изображений часто используется скелетизация – преобразование однородной области, соответствующей объекту, во множество тонких линий, взаимное расположение, размеры и форма которых передает информацию о размере, форме и ориентации в пространстве соответствующей области
Zhang-Suen algorithm is widely known by high-quality skeletons
which disadvantages are the blurring of diagonal lines with a thickness
Summary
В задачах параметризации объектов изображений часто используется скелетизация (утоньшение) – преобразование однородной области, соответствующей объекту, во множество тонких линий, взаимное расположение, размеры и форма которых передает информацию о размере, форме и ориентации в пространстве соответствующей области. Итерационные алгоритмы постепенно удаляют слои пикселей на границе области до получения тонких линий, что улучшает качество скелетов, но приводит к высокой вычислительной сложности. В последовательных алгоритмах результат скелетизации на каждой итерации зависит от порядка выборки пикселей, что приводит к неинвариантности скелета к повороту изображения. В параллельных алгоритмах порядок обработки пикселей на каждой итерации не влияет на результат, что повышает стабильность скелета к повороту изображения. Широкую известность получил параллельный алгоритм Занга-С уена (ZS) с двумя шагами на каждой итерации [2], основанный на 6‐ти логических условиях и обеспечивающий средние характеристики по скорости и качеству по сравнению с другими параллельными алгоритмами [3].
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
