17 Ма Ц. Цветков В. Ю. Конопелько В. К. скелетизация изображений алгоритм OPTA алгоритм Zhang – Suen одноподытерационная скелетизация двухподытерационная скелетизация 2020 2020-04-22 10.37661/1816-0301-2020-17-2-25-35 Информатика Рассматривается задача скелетизации бинарных изображений. Скелетизация дает возможность представить бинарное изображение в виде множества тонких линий, взаимное расположение, размеры и форма которых адекватно описывают размеры, форму и ориентацию в пространстве соответствующих областей изображения. Высокое качество скелетов обеспечивают итерационные параллельные алгоритмы. Они могут реализовываться с использованием одной или нескольких подытераций. На каждой из них происходит удаление избыточных элементов, окрестности которых удовлетворяют определенным условиям. Для многих одноподытерационных алгоритмов характерно нарушение связности и формирование избыточных фрагментов скелета. Наиболее качественные скелеты формирует известный одноподытерационный алгоритм OPTA (One-Pass Thinning Algorithm), основанный на 18 бинарных масках, который, однако, чувствителен к контурному шуму и имеет высокую вычислительную сложность. Благодаря относительной простоте широкую известность получил двухподытерационный алгоритм Zhang – Suen (ZS), основанный на шести логических условиях, но он размывает диагональные линии толщиной 2 пиксела и удаляет области размером 2×2 пиксела. Оба алгоритма не обеспечивают достижение минимальной толщины линий скелета (многие неузловые элементы имеют более двух соседей). Для построения предельно тонких связанных скелетов бинарных изображений с низкой вычислительной сложностью предлагаются математическая модель и алгоритм OPCA (One-Pass Combination Algorithm) одноподытерационной скелетизации на основе комбинации и упрощения моделей одно- и двухподытерационной скелетизации. Данные модель и алгоритм позволяют повысить скорость скелетизации, восстановить исходное изображение по скелету, снизить избыточность связей элементов скелета. https://www.academjournals.by/publication/18307 https://www.academjournals.by/files/18260