效果图 这两篇算是把二值图像连通标记给搞定了。 ...

目标内边界的像素全都在目标里面，目标外边界的像素全都不在目标上，是包围着目标的。 二值图像内外边界的计算都是有两种方法的，所以一共是4种算法，不过实际用到跟踪的只有一个而已。 首先是内边界跟踪： 第一种方法不是跟踪方法。步骤是先对原图像腐蚀，然后用原图像减去腐蚀后的图像就得到边界 ...

　　我几乎完全就是照着WIKI百科上的算法实现的，不过是用Matlab而已。使用了两步法进行标记，一步法我还没怎么看。两步法中第二步是比较麻烦的，其中用到了不相交集合的一些理论，尤其是不相交集合森林，我这里的find_set函数就是参考《算法导论》311页的算法写的。如果用c++写，也许需要 ...

彩色图像：每个像素由R、G、B三个分量表示，每个通道取值范围0~255。数据类型一般为8位无符号整形。 灰度图像：每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。 二值图像（黑白图像）：每个像素点只有两种可能，0和1.0代表黑色，1代表白色。数据类型通常 ...

一、RGB RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每个像素的RGB分量分配一个0~255范围内的强度值。RGB图像仅仅使用三种颜色，R(red)、G(green)、B(blue)，就能够使它们依照不同的比例混合，在屏幕上呈现16777216(256 * 256 * 256)种颜色 ...

　　我在两年前的博客里曾经写过 SSE图像算法优化系列七：基于SSE实现的极速的矩形核腐蚀和膨胀（最大值和最小值）算法 一文，通过SSE的优化把矩形核心的腐蚀和膨胀做到了不仅和半径无关，而且速度也相当的快，当时在被博文的评论里有博友提出了如下的问题： 　　当时看到 ...

与二值图像有些差异。 示例：（1）灰度膨胀>> t=rand(7,8);>> t=ceil(t.*256)%t为灰度图像t = 209 125 191 9 168 246 158 14 232 205 101 113 ...