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基于主动四叉树网络的并行区域属性计算。

Parallel region property computation by active quadtree networks.

机构信息

Computer Vision Laboratory, Computer Science Center, University of Maryland, College Park, MD 20742; ELEX Control Systems, Israel.

出版信息

IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1981 Jun;3(6):626-33. doi: 10.1109/tpami.1981.4767163.

DOI:10.1109/tpami.1981.4767163
PMID:21868982
Abstract

Given a binary image stored in a cellular array, a local reconfiguration process can be used to reconnect some of the cells into a quadtree network representing the image. This quadtree can also be ``roped,'' i.e., nodes representing adjacent image blocks of the same size can be joined. Using the roped quadtree network as a parallel (cellular) computer, image properties such as perimeter and genus, as well as the quadtree distance transform, can be computed in O(tree height) = O(log image diameter) time. The area and centroid of the image can be computed in O(height) time without the need for roping.

摘要

给定一个存储在单元数组中的二进制图像,可以使用局部重新配置过程将一些单元重新连接成一个四叉树网络来表示该图像。这个四叉树也可以“绳化”,即可以连接代表相同大小的相邻图像块的节点。使用绳化的四叉树网络作为并行(单元)计算机,可以在 O(树高)= O(图像直径的对数)时间内计算图像属性,如周长和亏格,以及四叉树距离变换。无需绳化即可在 O(高度)时间内计算图像的面积和质心。

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