摘要随着科技的发展，人们对数字图像处理效果的标准不断提升。细化发展成为图像预处理中的基本技术之一，并在图像分析，模式识别等领域中应用广泛。使用细化算法可以将图像中的有用信息提炼出来。从而减少冗余，便于处理。经不同细化算法处理后的图像有不同的细化结果。本文通过研究 细化算法，在保证图像骨架的前提下使得目标图像无扭曲，断点，具有较好的细化效果。经过与一些细化算法的对比，该算法的细化效果优势明显，可以运用在需求日益提高的图像处理工作中。26988
关键词     数字图像处理  细化算法   模板
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Title    The research of PABIT image thinning algorithm                     
Abstract
With the development of science and technology, people pay more attention and high requirements in the digital image processing. Thinning algorithm as a basic technology in image preprocessing has been widely applied in the field of image analysis, pattern recognition, etc. Using thinning algorithm can extract useful information in the picture, and reduce redundancy to make the work easily.  Different thinning algorithm has different effect. This paper studied a thinning algorithm which named PABIT; on the premise of guarantee the image skeleton makes the target image without distortion, breakpoints, with good thinning effect. After compared with some thinning algorithm, PABIT has obvious advantages to satisfy the requirements of today’s image processing.
Keywords  Digital image processing  Thinning algorithm      Template
目  次
1 绪论    1
1.1研究课题的现状发展    1
1.2 细化算法相关内容    2
1.3课题研究内容    3
2 图像细化前的准备工作    5
2.1灰度化    5
2.2二值化    6
2.3图像去噪处理    9
2.4膨胀和腐蚀    9
3 PABIT细化算法的仿真实现    15
3.1基本定义    15
3.2  PABIT细化算法的主要内容    17
3.3  基于C实现的PABIT算法细化效果    22
4 PABIT细化算法与其他细化算法的细化效果比较    24
4.1A-W细化算法    24
4.2  Hilditch细化算法    27
4.3 Zhang-suen算法    28
4.4基于Matlab实现四种细化算法结果的比较    30
结  论    38
致  谢    39
参考文献    40
附录    41
1 绪论
1.1研究课题的现状发展
1.2 细化算法相关内容
1.2.1细化算法的发展历程
 世纪 年代， 提出了串行算法，各种算法在此基础上不断地修正提出。由于串行算法在计算时迭代太多，相对耗时，由此产生并行细化算法能够很好地满足相应的速度要求。
在科技不断的发展过程中，学者们依据上述原则创造出很多种细化算法，不过都基于以下两类：
第一类是 定义的中轴变换，第二类是 所提的局部差别删除的方
法。这些算法都需要将目标进行不断重复扫描，所以耗时较长。并且对于不同模
式有不同的判断方式，所以无论利用哪种细化方式，都无法产生统一的效果。
细化是为了提取出目标图像的中心骨架，便于进行目标图的处理和识别。但在进行细化时我们要深刻认识到细化的作用范围， PABIT图像细化算法研究+源代码:http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_21320.html