寻找最佳邻域像素
我正在尝试在MATLAB中对图像中的一个物体进行形状分析（特别是）。为此，我找到了边界像素。对于每个边界像素，我使用8邻域理论计算它的邻域。现在我正在计算一个点与它的唯一邻居的切线（取决于我如何选择顺时针或其他方式）。如果每个像素正好有两个邻居，我的算法就能正常工作。对于本图所示的形状（顺序为9 X 15像素）。
但如果一个像素的邻域超过2个，那么我的算法就会混乱。例如，如（顺序为9 X 15像素）所示。
我想在顺时针或逆时针方向上获取每个边界像素与其相邻像素的切线，如果你注意到第二个图像，这是有效的边界像素，如果我在顺时针方向上移动，那么红色像素的相邻像素将是绿色的，而在顺时针方向上绿色的相邻像素将是“1”，“1”的相邻像素是“2”，但是我不能返回到蓝色和棕色像素，我不能访问和获取每个边界像素与其相邻像素的切线。
我已经学习了graph的节点访问算法，在这些算法中，您可以维护队列或堆栈，但在这种情况下，我不仅要访问每个像素，而且还要根据我移动的方向，取每个像素与右邻居像素的切线。
这是一个示例问题，类似的问题可以以其他方式出现，所以我试图为它生成一些通用算法。我会很感激你的帮助。谢谢你。
共有1个答案
就像btilly说的。解决方法是找到像素之间的边界，而不是像素本身。我向你推荐一部分potrace算法。这是一种二值图像矢量化算法。有趣的部分是对路径的分解。下面是路径分解的思想：
Potrace算法可以在这里找到。
另一种算法来自Wilhelm Burge和Burger在“Digital image processing A algorithmic introduction using enter link description Here”一书在链接中你可以看到这本书的某些部分。interisting部分是第538页的函数“traceContour”。这个算法就像你想的那样工作，在“内部”像素周围行走。我在这里找到了一些浮石的解释，在内部边界追踪处。您可以使用四个或八个相邻连接来执行该算法。
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将上面SELECT的输出(id)传递给DELETE 提前谢了。
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