同等ラベル解析に基づく1回走査ラベル付けアルゴリズム

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  • A Label-equivalence-based One-scan Labeling Algorithm

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本論文では，同等ラベル解析に基づく1回走査ラベル付けアルゴリズムを提案する．提案アルゴリズムでは，唯一の走査で対象物画素のつながりからなる連ごとに暫定ラベル付けを行いながら，連のデータを記録し，同等ラベル解析を行う．走査後，同じ連結体に属する各連が同一最終ラベルを持つ．そして，再び画像を走査せず，記録した連のデータを用いて，各連に対して，その連にあるすべての画素にその連の最終ラベルを付ける．それにより，背景画素を1回だけ処理するともに，暫定ラベル付けとラベルの書き換えという同等ラベル解析法にとって不可欠な操作は，対象物画素単位ではなく，連単位で実現できる．画像中の連の数は，対象物画素より一般的に少ないことから，提案手法では効率化を達成できる．様々な性質の画像を用いた従来手法との比較評価実験により，提案アルゴリズムが特に平均連長の長い画像または対象物画素密度の低い画像に有効であることを確認した．

This paper presents a label-equivalence-based one-scan algorithm for labeling connected components in a binary image. Our algorithm scans an image only once. Moreover, we do not assign provisional labels to object pixels, but assign provisional labels to runs. After resolving label equivalences between runs, using the recorded run data, we assign each object pixel a final label. Experimental results demonstrated that our algorithm was highly efficient on images with long runs or small number of object pixels.

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