二值化圖像區域標記
在二值化圖像中，相互聯結的黑像素集合成為一個（黑）區域，通過對圖像內每個區域進行標記操作，求得區域的數目。
處理前的f是二值的，像素要么為0（黑），要么為255（白）
處理后每個像素的值即為其所處理區域的標號（1，2，3，。。。）
標記規則
1.初始化標記為0，從左到右，從上到下逐個像素掃描
2.若該點為物體顏色，則繼續判斷該點的左上、正上，右上及左前點是否都不為物體，則標號加1，若該點為背景色，則跳過。
3.優先級依次為右上點，正上點，左上點及左前點。右上點的優先級最高，左前點的優先級最低。
4.繼續遍歷圖像，若右上點為物體，則該點標記上與右上點相同的值。
5.若右上不為物體，則判斷正上點，左上點及左前點
特殊情況：當前點的右上點及左前點為不同標記，正上點和左上點不為物體，則當前點標記同右上點置相同的值，把所有標記與左前點相同的像素值都標記成與右上點同樣的值。
如圖下面的黑點，如果出現上面的特殊情況，可以這樣處理：
int sign_count = 0; int sum[5] = {0}; int sign_temp; for(int y = 1; y<120 - 1;y++) for(int x = 1; x<180 - 1;x++) { //只有當像素點為物體，才進行下面的判斷。 if(img[y][x] == 0) { //解決特殊情況 if(img[y-1][x+1] != img [y][x-1] && img[y-1][x-1] == img[y-1][x]) { img[y][x] = img[y - 1][x + 1]; sign_temp = img [y][x-1]; for(int i = 0; i<y; i ++) for(int j = 0; j<x;j++) { if(img[i][j] == sign_temp) img[i][j] = img[y][x] } } //如果該點周圍四個點皆為背景，則說明該點新的物體，將標記累加，並將該點賦值為標記。 if((img[y][x - 1] + img[y - 1][x - 1] +img[y - 1][x] +img[y - 1][x + 1])/4 !=0) { sign_count+=1; img[y][x] =sign_count; } //如果該點周圍有存在物體，則按優先級，將標號賦值給該點。 else{ if(img[y - 1][x + 1]！= 0) img[y][x] = img[y - 1][x + 1]; else if(img[y - 1][x] != 0) img[y][x] = img[y - 1][x]; else if(img[y - 1][x - 1] != 0) img[y][x] = img[y - 1][x - 1]; else img[y][x] = img[y][x - 1]; } } } //圖像面積統計 for(int y = 1; y<120 - 1;y++) for(int x = 1; x<180 - 1;x++) { switch(img[y][x]) { case 0:{sum[0]++;break;} case 1:{sum[1]++;break;} case 2:{sum[2]++;break;} case 3:{sum[3]++;break;} case 4:{sum[4]++;break;} } } }
- 二值化圖像區域的面積測量
在二值化圖像中，通過對圖像內的每個像素進行標記操作，將物體的像素值改為標號，求各種標號的總和，即求得不同區域的面積數目。
- 二值化圖像的周長測量
在二值化區域標記的基礎上，物體的像素值改為標號，再采用邊界跟蹤法，跟蹤各封閉區域邊界線（輪廓線）的每個黑像素的標號，記錄二值圖像物體邊界。
- 二值化化圖像的小區域消除
再二值化圖像的區域標記基礎上，通過對圖像內每個標記區域進行計算，求得總區域得數目，並求得每個區域面積（像素數）在閾值以下時，則消去該區域，全部置為255（白），由此得到新圖形。