Componentes conexas

Definición: Es una técnica que asigna una etiqueta a cada componente conexo para obtener al fin una región.

Función: Básicamente el algoritmo recorre una imagen binaria de izquierda a derecha y de arriba hacia abajo en busca de píxeles con valor "1 " que se encuentren conectados entre si en un rango que puede ser N8, N4 o ND y les asigna una etiqueta construyendo de esta manera regiones.

Aspectos a considerar: Esta técnica, a diferencia de la descomposición de árbol X-Y, no es tan susceptible a tener errores si los caracteres están rodeados o de líneas que cubran o rodeen los caracteres. No requiere que la imagen se encuentre alineada con respecto al eje para ser efectiva lo cual es de gran utilidad debido a que no siempre se pueden tener correctamente alienado el dispositivo móvil con la imagen como seria con un escáner de sobremesa o plano.

Como consecuencia de la importancia de los algoritmos de CCL, desde la década de los 60 se han invertido muchos esfuerzos en el avance y desarrollo de los mismos. Aunque existen varios criterios que permiten catalogar los distintos procedimientos, como la regularidad en el acceso a memoria ola forma de representación de la imagen, resulta habitual representar la imagen como un array bidimensional y establecer una clasificación atendiendo al número de barridos que se realizan de la misma, entendiendo como tal la exploración de todos los píxeles independientemente del orden que se siga para ello.

Podemos encontrar algoritmos como: De una pasada (one-scan): Son algoritmos en los que se recorre la imagen una sola vez. De múltiples pasadas (multi-scan): Realizan varios barridos de la imagen (normalmente alternos, de arriba abajo y de izquierda a derecha, y de abajo a arriba y de derecha a izquierda), accediendo a memoria de forma regular.

De dos pasadas (doble-scan): Son los métodos que llevan a cabo dos barridos de la imagen. Normalmente el primero permite un etiquetado temporal de la misma, mientras que el segundo posibilita la asignación de las etiquetas definitivas a cada píxel.

Localizar objetos dentro de una imagen.

Generación de ventanas: 1.- Etiquetaje de regiones conectadas(Labelling) 2.- Localización de ventanas.

Extracción de componentes conexas(Etiquetaje/Labelling) Algoritmo de etiquetaje: Dada una imagen binaria retorna una imagen con etiquetas numéricas, de manera que todos los pixeles que perteneces a una misma región conectada compartan la misma etiqueta. Dos recorridos de la imágenes (Un recorrido pasa por cada pixel de la imagen de izquierda a derecha y de arriba abajo) Paso 1: Etiqueta cada pixel de la imagen atendiendo a sus vecinos superior e izquierdo según la conectividad y guarda posibles equivalencias. Paso2: Resuelve todas las equivalencias detectadas de etiquetas y selecciona una etiqueta para cada equivalencia, el segundo recorrido las resuelve y asigna la etiqueta seleccionada.

Concepto preliminar: CONECTIVIDAD, en las imágenes digitales hay de dos tipos: Conectividad A-4: Considera la conectividad horizontal y vertical. Conectividad A-8: Considera la conectividad horizontal, vertical y diagonal.

Algoritmo de etiquetaje de regiones: Paso 1: Etiqueta cada pixel de la imagen atendiendo a sus vecinos superior e izquierdo según la conectividad y guarda posibles equivalencias Consideramos solamente los pixeles etiquetados a 1 Caso 1: Si (Vecinos=0) entonces Asignar etiqueta NUEVA

Caso 2: Si (Un vecino <> 0) entonces asignar la etiqueta de VECINO. Caso 3: Si (Más de un vecino <>0) entonces asignar una etiqueta del VECINO e indicar equivalencia