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轮廓跟踪算法的硬件加速方案
1排除伪孤立点（断裂链表）
如果图像中某区域存在相邻像素之间仅有对角连接的部位，则对包围该区域的像素进行跟踪时，在对角连接部位，轮廓跟踪方向可能发生转移，跨越目标区域，最终生成断裂链表或者伪孤立点链表。伪孤立点是指与相邻像素仅存在对角连通的像素点，而非真正的孤立像素。
这些断裂链表不反映区域的真实形状，不仅消耗了算法处理时间和链表存储空间，而且对于后续图像处理造成干扰。
方法1 限制链表的长度
限制链表的长度的方法，是排除节点个数在某限定值以下的链表。
优点：简单。缺点：不严谨，在检测较小目标时是不可行的。
方法2 增加判断条件排除断裂链表
增加判断条件排除断裂链表的方法，需要通过实际的算法设计和针对不同情况进行实验。
优点：可行，严谨。缺点：不普适，不同类型的图像要针对性设计；错误率高，有些情况不能正确跟踪轮廓；算法设计复杂，轮廓跟踪速度减慢。
方法3 排除不必要跟踪的轮廓（推荐用这个方法）
该方法是在轮廓跟踪之前，通过排除不必要跟踪的轮廓而减少断裂链表生成。
缺点：有前提，适用于只跟踪区域外边界轮廓的情况。（因为断裂列表通常产生于跟踪内边界，只跟踪外边界对于目标识别这个最主要的应用是够用的）
优点：可达目标，速度快（仿真结果表明，在给定轮廓起点的情况下执行轮廓跟踪算法，与原始算法相比，加速比达到数十万倍）。利用标记算法的扫描过程，得到轮廓起点信息，从而避免轮廓跟踪算法中的逐像素扫描过程。以该坐标为起点跟踪区域边界，可以得到围绕该区域的外边界。大多数情况下，图像中位于区域边界的像素数量远远小于图像像素的总数，因此，免除逐像素扫描过程将可以显著减少轮廓跟踪算法的执行时间。
轮廓起点可以在标记代换过程中，检测到新的连通域时获得。这样，以很小的硬件代价，借助硬件与软件进行合理功能分割，实现了极高的轮廓跟踪算法加速比。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-860771.html
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