图像分割中目标编号的问题（已经解决，谢谢园友提供思路）

本文主题

      由于研究方向是计算机图像处理方面的内容，现在正在做一个关于图像分割方面的研究。从原始图片中将目标图像分割出来的工作基本上已经完成，现在做的是对目标图像进行编号，我使用的是四临域的标号算法，该算法是自己实现的，但是现在存在一个问题是：目标图像计数不能覆盖全部目标图像，有一部分被漏掉了。现在把实验结果和算法实现的思路发布出来，如果那位做这个方面或者有好的想法，请留言探讨。

原始图像与分割后的图像

这是用分割算法从原始图像得到的目标图像，如下：

分割后的图像(黑色为目标图像，白色为背景):

目标计数算法实现思路（目前思路，计数不准确）

1.算法采用四邻域判定法。

对于图像中每一个像素值为目标像素值的点，采用如下的判别方法：

      分别遍历该点的左边点和上边点，如果左边和上边点均为背景点，则标识为新的编号，如果左边点和上边点其中有一个点的像素值不是背景点，则使用此点的编号作为当前点的编号，如果左边点和上边点均不为背景点，则按照两个点中最小的编号对左边点、上边点和当前点进行编号。

2.编号修订

     对于图像中的每一个目标点采用如下算法修订：

    遍历目标点的上、下、左、右四个邻接点，如果四个邻接点都为背景点，则该点的编号不需要修订。如果四点中至少有一个点为目标点，则对这些目标点和当前点进行排序，找到其中最小的编号，并将所有的目标点的编号修正为该最小的编号。

3.计数过程

  遍历图像中的每一个目标点，在这里要维护一个编号的数组A，如果遇到一个编号在A中不存在，则认为是还没有进行文字编号的，对图像上该点进行写编号操作，并将该点加入数组。

完成后的效果

说明:上图中大多数的目标已经被编号,但是还有一部分没有被编号,现在的问题是搞不清楚在那个环节出了问题,是算法的问题?还是编号判定方面的问题?现在正在苦闷中。。。。

问题所在

 上面的问题关键出在第三部分，在计数过程中出现等价类，导致计数结果不准确。

 关于等价类百度百科里面给出的解释是：

等价类（Equivalence class）

　　在数学中，给定一个集合 X 和在 X 上的一个等价关系 ~，则 X 中的一个元素 a 的等价类是在 X 中等价于 a 的所有元素的子集:　a = { X ; X ~ a }

 详细的解释请看百度百科中关于等价类的解释。

加入处理等价类后的处理效果

 

 感谢

      在这里感谢园友@xiaotie，他给我提供了解思路，还有感谢在我的博客留言的各位园友，他们提供了不一样的思路，使我可以学习了不一样的算法思想。