基于连通域标记的目标检测算法设计与实现

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1、基于连通域标记的目标检测算法设计与实现戴华东，胡谋法，卢焕章，王阳（国防科学技术大学自动目标识别重点实验室，湖南长沙410073）摘要：在图像目标识别和跟踪任务中，连通域标记算法的设计优化主要体现在执行速度、存储空间和逻辑判断次数三个方面，因此提出并实现了一种基于一次逐像素扫描连通域标记的单目标检测算法。算法结合包围盒和单目标图像检测的特点，只需单行的图像缓存空间，同时简化复杂的等价标号替换操作，目标的判断准则为目标图像连通区域面积最大化，最终以包围盒形式给出目标位置。FPGA仿真结果表明：该方法资源占用率小，检测一幅图像的总时钟周期数为M×N×4（M，N分别为图像行列数），适用

2、于单目标图像的实时识别与跟踪。.jyqkplementationoftargetdetectionalgorithmbasedonconnected?domainlabelingDAIHuadong，HUMoufa，LUHuanzhang，×N×4（MandNexpressthenumberofimageronsrespectively），erecognitionandtrackingforsin?gletargetimage.Keyainlabeling；FPGA；objectdetection；boundingbox在精确制导图像目标识别和跟踪任务中，连通域标记算法用于从图像

3、中提取目标区域，计算目标区域的特征参数，是图像处理系统中必不可少的环节。因此对于高帧频图像序列，研究如何优化底层二值图像连通域标记算法的时间性能、存储空间占用和可靠性，实现目标的检测识别，具有较大的应用价值。目前常用的快速连通域标记算法大致可以归纳为以下3类：第1类是基于像素的1次或2次连通域标记算法[1]，其中2次扫描算法的第1次扫描获得所有像素点的临时标号（中间会有标号的等价处理操作），第2次扫描是替换已标记图像中等价的临时标号。1次与2次扫描算法的主要区别在于：1次扫描算法在等价标号替换过程中直接计算连通区域的特征（如面积、矩、包围盒、平均灰度值等）[1]。第2类是基于游程

4、的1次或2次连通域标记算法[2]，和基于像素方法的差异在于：以游程代替像素作为基本处理单元，可以简化邻域标号关系的判断逻辑，减少标记结果所需的存储空间。第3类基于区域生长的连通域标记算法[3]采用种子点填充原理，可分为递归法和深度优先法等，此类方法均会消耗大量的内存空间，仅适用于小面积区域的标记。在以上基本的连通域标记算法基础上，文献[4]结合基于像素和游程扫描算法的优点，利用树形拓扑结构完成等价标号替换，并输出线段作为结果，适于硬件实现，有较高的性能和执行效率。但对于大目标图像，图像处理所需时间和存储空间与直线段条数成正比关系，消耗资源较多。文献[5]用分段的思想替代游程，以段

5、为标记单位，等价关系的计算量最小，时间性能远远优于其他算法。但其数据存储有像素点、直线段和线段块三级结构，对于多分叉情况会造成存储资源的浪费。文献[6]是结合游程和区域增长的改进算法，该算法不对二值图像进行逐行逐列扫描，简化了等价标号处理，一次性标记整个连通区域，但其受限于深度优先搜索思想，需要反复搜索每个连通体的邻域，降低了运行效率。可以看出，文献[4?6]中的连通域标记算法都是基于两条思路：存储空间的优化[4?5，7?9]，节省了FPGA上有限的存储资源；简化了等价标号的逻辑判断[4，6，10]，同时避免了连通信息的损失[11]。本文算法采用基于游程的连通判断方法[4]，结合

6、包围盒和单目标图像的特点，只需单行的图像缓存空间，简化了复杂的等价标号替换操作。对于目标像素比较集中且连通的二值图像，进行一次逐像素扫描，以目标连通区域包围盒面积最大为判断准则，最终通过包围盒的形式给出图像中最大面积目标区域坐标位置，适用于单目标图像的实时识别与跟踪处理。1算法原理本文算法按光栅扫描顺序（从上到下，从左到右），使用包围盒表示目标位置信息。算法的主要思路是：（1）在图像第1行，当遇到未标记的第1个目标点时，将该目标点作为新直线段的起点，向右扫描直到目标点构成直线段结束，并标上相应的标号，标号存储格式为info（x）={pix_value，line_start，col

7、_min，col_max，roin，label}（其中x是对应的列号），并计算标号区域包围盒的面积aera。（2）缓存上一行的标记结果，遇到未标记的直线段时，判断该直线与上一行已标记直线有无构成邻域关系。如果有则使用上一行的标号，并更新相应的包围盒信息；否则使用新的标号。（3）重复以上操作。当遇到U字形结构（即当行的1条直线段分别与上行的2条直线段构成邻域关系），使用上行中左侧直线段的标号作为该直线段的标号。（4）每条直线段处理完成时，计算该直线对应标号的包围盒面积aera_te