一种基于游程码的并行区域标记算法

计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (16): 49-50.

一种基于游程码的并行区域标记算法

陆克中¹,丁凤霞²,孙宏元³,林晓辉²

1.深圳大学超级计算中心，广东深圳 518060
2.深圳大学信息工程学院，广东深圳 518060
3.深圳大学 ATR实验室，广东深圳 518060

收稿日期:2007-09-10 修回日期:2008-12-17 出版日期:2008-06-01 发布日期:2008-06-01
通讯作者: 陆克中

Parallel algorithm of region labeling based on run-length coding

LU Ke-zhong¹,DING Feng-xia²,SUN Hong-yuan³,LIN Xiao-hui²

1.SuperComputing Center，Shenzhen University，Shenzhen，Guangdong 518060，China
2.College of Information Engineering，Shenzhen University，Shenzhen，Guangdong 518060，China
3.ATR Lab，Shenzhen University，Shenzhen，Guangdong 518060，China

Received:2007-09-10 Revised:2008-12-17 Online:2008-06-01 Published:2008-06-01
Contact: LU Ke-zhong

摘要/Abstract

摘要： 区域标记是图像处理中常用的方法，为了满足实时图像处理要求，提出了一种基于游程码的并行区域标记算法.该算法采用带状方式划分子图，各计算节点先通过基于游程码的方法对子图进行本地标记，然后管理进程再通过计算子图边界游程码的连通关系完成全局标记.实验表明，该算法结果正确，性能较好，效率较高，具有近似于线性的加速比。

关键词: 二值图像, 区域标记, 并行算法, 游程码, 实时图像处理

Abstract: Region labeling is a usual way in image processing.In order to satisfy the real-time request of image processing，a parallel algorithm of region labeling based on run-length coding was proposed.The algorithm adopted strip mode to partition image.First each computing node executed local labeling on sub-image based on run-length coding.Then managing process completed global labeling by computing connectivity of run-length coding of sub-image boundary.Experiments show that the algorithm has right result，good performance，high efficiency and approximately linear speed-up ratio.

Key words: binary image, region labeling, parallel algorithm, run-length coding, real-time image processing

陆克中¹,丁凤霞²,孙宏元³,林晓辉². 一种基于游程码的并行区域标记算法[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(16): 49-50.

LU Ke-zhong¹,DING Feng-xia²,SUN Hong-yuan³,LIN Xiao-hui². Parallel algorithm of region labeling based on run-length coding[J]. Computer Engineering and Applications, 2008, 44(16): 49-50.

[1]	马庆禄，唐小垚. 融合时域和分水岭信息的车辆检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 227-233.
[2]	杨捷，吴素萍. 点云重建的并行算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(6): 213-219.
[3]	朱超，吴素萍. 特征点检测DoG并行算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(10): 36-43.
[4]	陈亚中1，李振军1，李荣华1，毛睿1，乔少杰2. TSCAN：利用并行策略改进的图结构聚类算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(1): 76-83.
[5]	王德政1，张益农1，杨帆2. 基于MapReduce的并行PLS过程监控算法实现[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(24): 61-65.
[6]	沈夏炯1，2，段晓宇2，原万里2，韩道军1，2. 基于连通区域标记算法的圆检测算法的研究[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(21): 95-98.
[7]	王国芳1，赵少华2. 镀铜高分子微球X线图像的计数及缺陷检测[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(9): 263-266.
[8]	赵丹丹，王华彬，陶亮，周健. 改进的EPTA并行细化算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(9): 196-201.
[9]	孙劲光1，吴素红2. 基于空间分割与椭球包围盒的碰撞检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(4): 217-222.
[10]	喻津1，周浩杰2，柴志雷1. 一种基于众核架构的稠密光流并行计算方法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(16): 186-191.
[11]	周乐前，郭斯羽，温和，张翌. 大结构元素二值形态学基本操作改进算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(1): 190-194.
[12]	曾博1，2，雷友诚1，王丛知2，邱维宝2，冯歌2，曾成志2，杨戈2，郑海荣2. 基于CUDA的声辐射力弹性成像算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(18): 249-254.
[13]	李敏1，2，宋曰聪1，吴斌3，彭保3. 基于Beowulf机群中改进粒子滤波的3D人体运动跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(14): 17-22.
[14]	冯海文1，2，牛连强1，刘晓明2. 高效的一遍扫描式连通区域标记算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(23): 31-35.
[15]	庄彩云，熊平. 基于近似最小距离场的二维图像骨架提取方法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(21): 164-167.