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/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / sci / image / processi / 1677 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-22  |  2.1 KB  |  46 lines
  1. Newsgroups: sci.image.processing
  2. Path: sparky!uunet!math.fu-berlin.de!irz201.inf.tu-dresden.de!ti1
  3. From: ti1@irz201.inf.tu-dresden.de (Torsten Ihle)
  4. Subject: Re: Help Wanted: Contour Tracing
  5. Message-ID: <SK1007N@math.fu-berlin.de>
  6. Sender: news@math.fu-berlin.de (Math Department)
  7. Reply-To: ti1@irz201.inf.tu-dresden.de (Torsten Ihle)
  8. Organization: Free University of Berlin, Germany
  9. References:  <1993Jan21.192619.10241@pinet.aip.org>
  10. Date: Fri, 22 Jan 1993 09:27:29 GMT
  11. Lines: 33
  12.  
  13.  
  14. --
  15. In article <1993Jan21.192619.10241@pinet.aip.org>, scotj@pinet.aip.org (scot_shinderman) writes:
  16. [...]
  17. |>   While reading the standard image processing books I have noticed one
  18. |>algorithm that seems to be glossed over: contour tracing.  In the
  19. |>pictures that I am scanning, a filter is run across the pixels and a
  20. |>threshold is applied to produce either white or black pixels for the
  21. |>grey-scale.  At this point there is usually a rather disconnected set of
  22. |>dots due to noise in the picture but also some strong edges from the
  23. |>filter.  What is the "pratical" method of moveing along the detected
  24. |>pixels to find lines (or curves).  If I try to step from one pixel to
  25. |>the next by looking in a neighborhood, then the path almost always gets
  26. |>caught up in the noise off to one side or another.  Is there a way to
  27. |>"nudge" the search in a particular direction based on previous motions.
  28. [...]
  29.  
  30. 1)    You can try to fix some "small gaps" in your lines by morphological 
  31.     operations ( n times dilate and afterwards n times erode, where 0<n<6 ).
  32. 2)    You can use a Hough-Transform to get clues, where to find lines (or curves)
  33.     in the image.
  34. 3)    You can use a sort of relaxation method to extract the lines, but to do
  35.     this you can not simply threshold your filter output.
  36. 4)    You can extract line parts as a symbolic description of the connected
  37.     components of your binary image and join line parts to lines (or curves)
  38.     by symbolic methods
  39.     
  40. ----------------------------------------------
  41. Torsten Ihle, cand. inf., TU-Dresden
  42. EMail: ihle@iki101.inf.tu-dresden.de
  43.  
  44. Es ist deutsch in Kaltland !
  45. ----------------------------------------------
  46.