4.2.1 圖像的標識及特征提取

在聚類分析中，一幅圖像中一般含有多個物體，要想對這些物體進行歸類，必須先找到各個物體，讓計算機能夠識別它們，因此首先要確定物體是否是獨立的目標物體和圖像中有幾個物體，這就需要對不同物體進行標識。下面介紹幾個基本概念。

1.鄰域

與像素(x, y)對應的點集合{(x+p, y+q)|((p, q)是一對有意義的整數)}稱為像素(x, y)的鄰域。離散圖像處理中常取4點鄰域和8點鄰域，并分別記作：

F4(x, y)={f (x+1, y), f (x, y+1), f (x-1, y), f (x, y-1)}

F8(x, y)={f (x-1, y-1), f (x-1, y), f (x-1, y+1), f (x, y-1), f (x, y+1), f (x+1, y-1), f (x+1, y), f (x+1, y+1)}

2.連通

設有像素f (x, y)= f (x+i, y+j)，i、j在圖像區域R內，f (x, y)與f (x+i, y+j)路徑中的鄰接點存在4點鄰域連通成分（見圖4-1a）或8點鄰域連通成分（見圖4-1b），則點f (x, y)與f (x+i, y+j)連通。

3.連通成分

二值圖像中互相連通的0-像素集或1-像素集稱為連通成分。被1-像素包圍的0-像素稱為孔。1-像素連通成分不含孔時，稱為單連通成分，含有一個或多個孔的連通成分稱為多重連通成分。

4.標記

分割后的一幀圖像內可能存在多個連通成分，每個非連通成分都對應一個目標圖像區，給各目標圖像區分配相應標號的工作稱為標記。

在二值圖像中進行物體標識，采用8點連通域判別方法，如圖4-2所示，圖中有A，B，C等3個不同連通的物體。

對這3個物體的標識過程如下：

（a）從左到右，從上到下逐個像素掃描。

（b）若該點的左上、正上、右上及左前點共4個點的像素值都不為物體，則把數標加1，且此數組值為1。

（c）采用（行坐標，列坐標）方式標記物體。若遇到（1,1）像素為物體A，依次判斷該像素點的右上（0,2），正上點（0,1），左上點（0,0）及左前點（1,0）。右上點（0,2）的優先級最高，而左前點（1,0）的優先級最低。

（d）若右上點為物體，則當前點跟右上點標記為相同的值。如當前點（2,2），則其右上點（1,3）為物體，所以標記當前點（2,2）與右上點（1,3）相同的值。

（e）若右上點不為物體，則判斷正上點。如當前點（5,4），其右上點（4,5）不是物體，則判斷正上點（4,4）為物體，所以標記當前點（5,4）與正上點（4,4）相同的值。

（f）同理，若當前點的右上點、正上點都不為物體，用同樣的方法依次判斷左上點，若左上點也不為物體，再判斷左前點。

（g）若當前點（1,8）的右上點（0,9）、正上點（0,8）、左上點（0,7）及左前點（1,7）都不為物體，則當前點的值在原來的標記上加1，以此標記來作為另一物體的區別。

（h）其中有一個特別調整：從圖4-2可見（10,2）是一個新加標記的點，當前點（10,3）的右上點（9,4）及左前點（10,2）為不同標記，正上點和左上點不為物體，則當前點（10,3）標記同右上點（9,4）置相同的值。此時，從頭到尾掃描圖像，把所有同（10,2）標記相同的像素值都標記成與右上點（9,4）同樣的值。有多少個像素點轉換，則統計右上點像素值（標記值）的數組就加多少。而把統計左前點的像素值（標記值）的數組置0。