Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Beja 

Engenharia Informática – Ano Lectivo 2010/2011   

 

Estruturas de Dados e Algoritmos 

Apresentação do Trabalho de AvaliaçãoConnected Component Labeling

   

 Realizado por: Eduardo Cardeira nº 6033

Connected Component Labeling – O que é isso ?

- O Connected Component Labeling (Marcãção de Componentes Conexos) é uma aplicação algorítmica da teoria dos grafos (mais especificamente, a teoria dos Strongly Connected Components).

- Este algoritmo, maioritariamente aplicado na área da Visão por Computador (Computer Vision), permite processar imagens binárias e colorir cada uma das áreas conexas que as compõem com cores diferentes, permitindo identificar facilmente cada uma delas.

- O processo referido permite distinguir, de forma simples, vários objectos presentes numa imagem, o que torna o algoritmo muito útil em diferentes áreas da sociedade, como a medicina, o exército, a robótica ou a astronomia.

- Existem várias formas diferentes do algoritmo, as quais incluem os métodos TwoPass, OnePass e vários MultiPass.

Connected Component Labeling – Como Funciona?

Passos de Execução ( Segundo o método TwoPass ):

FirstPass ( 1ª Passagem ):

1- Percorrer a imagem binária por colunas e linhas, analisando cada pixel;

Connected Component Labeling – Como Funciona?

FirstPass ( 1ª Passagem ):

2 – Se o pixel não pertencer à imagem (valor > 0):

1 – Identificar os pixéis vizinhos do actual;

2 – Se não existirem vizinhos, atribuir um novo valor ao pixel;

3 – Caso contrário, descobrir qual o valor mínimo entre os vizinhos e atribuir esse valor ao pixel;

4 – Guardar as equivalências entre marcas diferentes pertencentes a uma mesma área.

Connected Component Labeling – Como Funciona?

FirstPass ( 1ª Passagem ):

2 – (Exemplos Visuais):

Connected Component Labeling – Como Funciona?

SecondPass ( 2ª Passagem ):

1 – Percorrer novamente a imagem binária, analisando cada um dos pixéis;

2 – Se o pixel não pertencer ao fundo da imagem:

1 – Substituir o valor da marcação do pixel pelo valor mais pequeno correspondente;

Connected Component Labeling – Código da Aplicação

A estrutura do código desenvolvido é a seguinte:

- Classes do Projecto:

ImageOperations – Métodos para manipulação dum ficheiro de imagem;

Main – Executa os métodos principais da função;

TwoPass – Contém os métodos responsáveis pelo funcionamento do algoritmo Two Pass.

Connected Component Labeling – Código da Aplicação

- Métodos das Classes:

- ImageOperations:

- openImage – Abre um ficheiro de imagem.

- saveImage – Guarda um ficheiro de imagem.

  - getWidth – Obtém o comprimento da imagem.

- getHeight – Obtém a altura da imagem.

- imageBinarization – Converte a imagem recebida numa imagem Binária.

Connected Component Labeling – Código da Aplicação

- Métodos das Classes:

- Main:

- main – Chama as operações essenciais da aplicação.

- getCPUTime – Obtém o tempo de execução gasto pelo CPU.

Connected Component Labeling – Código da Aplicação

- Métodos das Classes:

- TwoPass:

- getNeighborLabels – Devolve um array com as marcas vizinhas.

- numberOfDifferentLabels – Calcula o número de marcas vizinhas diferentes.

- getLowestNeighborLabel – Devolve a marca vizinha mais pequena.

- labelPixel – Marca um pixel com um determinado valor.

Connected Component Labeling – Código da Aplicação

- Métodos das Classes:

- TwoPass:

- getLabel – Devolve a marca de um pixel.

- colorize – Aplica cor a cada uma das áreas de acordo com o valor da sua marca correspondente.

- generateColors – Gera cores aleatórias para as várias marcas.

- findSet – Devolve o conjunto da lista de equivalências que contém o elemento especificado.

Connected Component Labeling – Código da Aplicação

- Métodos das Classes:

- TwoPass:

- setEquivalences – Gera equivalências entre as várias marcas de uma área conexa.

- setLabelValue – Define o valor de uma marca.

- run – Corre o método do TwoPass.

Connected Component Labeling – Resultados Obtidos

Ao processar três versões de uma mesma imagem com tamanhos diferentes, e contar o tempo de execução do algoritmo para cada uma delas, obteve-se a seguinte tabela de resultados:

Ficheiros de Imagem

tesouras1.jpg 

484 x 415 pixéis

tesouras2.jpg 

242 x 207 pixéis

tesouras3.jpg 

121 x 103 pixéis

Tempos de Execução

1. 374402400 ns 124800800 ns 93600600 ns

2. 452402900 ns 171601100 ns 62400400 ns

3. 436802800 ns 78000500 ns 93600600 ns

4. 436802800 ns 187201200 ns 93600600 ns

5. 390002500 ns 171601100 ns 62400400 ns

6. 390002500 ns 171601100 ns 93600600 ns

7. 468003000 ns 156001000 ns 62400400 ns

8. 436802800 ns 109200700 ns 78000500 ns

9. 390002500 ns 156001000 ns 78000500 ns

10. 405602600 ns 140400900 ns 109200700 ns

Média 418082680 ns 146640940 ns 82680530 ns

Connected Component Labeling – Resultados Obtidos

Os dados da tabela permitiram elaborar o seguinte gráfico que relaciona a dimensão das imagens em pixéis, com o tempo de execução do algoritmo:

Connected Component Labeling – Resultados Obtidos

Depois de analisar os vários dados podemos concluir que:

- O tempo de execução do algoritmo é proporcional ao tamanho da imagem processada;

- Quanto menor for o tamanho da imagem a processar, mais eficiente se torna o algoritmo;

- Provavelmente, existem métodos mais eficientes do que o Two Pass para sistematizar o Connected Component Labeling.

Connected Component Labeling – Conclusão

Para terminar, podemos dizer que:

- Os processos de Connected Component Labeling são uma forma simples e eficaz de produzir distinção entre áreas conexas de uma imagem;

- São úteis na criação e implementação de vários processos essenciais em várias áreas da sociedade e uma das bases principais da Visão por Computador.