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[導(dǎo)讀]   前言   隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展,信息的形式和數(shù)量正在迅猛增長。其中很大一部分是圖像,圖像可以把事物生動(dòng)地呈現(xiàn)在我們面前,讓我們更直觀地接受信息。同時(shí),計(jì)算機(jī)已經(jīng)作為一種人們普遍使用的工

  前言

  隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展,信息的形式和數(shù)量正在迅猛增長。其中很大一部分是圖像,圖像可以把事物生動(dòng)地呈現(xiàn)在我們面前,讓我們更直觀地接受信息。同時(shí),計(jì)算機(jī)已經(jīng)作為一種人們普遍使用的工具為人們的生產(chǎn)生活服務(wù)。

  圖像處理概況

  圖像處理,是對圖像進(jìn)行分析、加工、和處理,使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術(shù)。圖像處理是信號(hào)處理在圖像域上的一個(gè)應(yīng)用。目前大多數(shù)的圖像是以數(shù)字形式存儲(chǔ),因而圖像處理很多情況下指數(shù)字圖像處理。本文接下來將簡單粗略介紹下數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的經(jīng)典算法。

  圖算法領(lǐng)域10大經(jīng)典算法   基本遍歷   一、深度優(yōu)先搜索

  深度優(yōu)先搜索算法思想

  深度優(yōu)先遍歷圖的方法(一種遞歸的定義)是,假定給定圖G的初始狀態(tài)是所有頂點(diǎn)均未被訪問過,在G中任選一個(gè)頂點(diǎn)i作為遍歷的初始點(diǎn),則深度優(yōu)先搜索遞歸調(diào)用包含以下操作:

  (1)訪問搜索到的未被訪問的鄰接點(diǎn);

 ?。?)將此頂點(diǎn)標(biāo)記為已訪問節(jié)點(diǎn);

  (3)搜索該頂點(diǎn)的未被訪問的鄰接點(diǎn),若該鄰接點(diǎn)存在,則從此鄰接點(diǎn)開始進(jìn)行同樣的訪問和搜索。

  深度優(yōu)先搜索算法實(shí)現(xiàn):

  1. 使用棧來實(shí)現(xiàn)。相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)總結(jié)為:

 ?。?) 將初始節(jié)點(diǎn)壓棧。

 ?。?) While(棧非空) {

  (3) 取出棧頂點(diǎn),暫時(shí)存儲(chǔ)這個(gè)節(jié)點(diǎn)node_t信息。

  (4) 訪問該節(jié)點(diǎn),并且標(biāo)示已訪問。

 ?。?) 將棧頂元素出站。

 ?。?) For(遍歷node_t的相鄰的未訪問過的節(jié)點(diǎn)){

 ?。?) 將其入棧。

  }

  }

  注意事項(xiàng):一定要先將該訪問節(jié)點(diǎn)出棧后,再將其鄰接的未訪問的節(jié)點(diǎn)入棧。切記不要,之前我的經(jīng)歷,如果沒有鄰接點(diǎn)就出棧,否則就不出站,但是標(biāo)記了該節(jié)點(diǎn)為訪問節(jié)點(diǎn)的。

  2. 使用遞歸來實(shí)現(xiàn)。相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)總結(jié)為:

 ?。?) DFS(初始節(jié)點(diǎn))

 ?。?) FuncTIon DFS(一個(gè)節(jié)點(diǎn)) {

 ?。?) 訪問該節(jié)點(diǎn),并且標(biāo)示已訪問。

  (4) For(遍歷該節(jié)點(diǎn)的相鄰的未訪問過的節(jié)點(diǎn)) {

 ?。?) DFS(這個(gè)鄰接節(jié)點(diǎn))。

  }

  }

  二、廣度優(yōu)先搜索

  此圖遍歷中最基本的倆種算法,BFS,DFS,入選本圖算法十大算法,自是無可爭議。

  因?yàn)?,這倆種搜索算法,應(yīng)用實(shí)為廣泛而重要。

  關(guān)于此BFS、DFS算法,更多,請參考:

  http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/01/01/6111353.aspx

  三、A*搜索算法

  DFS和BFS在展開子結(jié)點(diǎn)時(shí)均屬于盲目型搜索,也就是說,

  它不會(huì)選擇哪個(gè)結(jié)點(diǎn)在下一次搜索中更優(yōu)而去跳轉(zhuǎn)到該結(jié)點(diǎn)進(jìn)行下一步的搜索。

  在運(yùn)氣不好的情形中,均需要試探完整個(gè)解集空間, 顯然,只能適用于問題規(guī)模不大的搜索問題中。

  A*算法,作為啟發(fā)式算法中很重要的一種,被廣泛應(yīng)用在最優(yōu)路徑求解和一些策略設(shè)計(jì)的問題中。

  而A*算法最為核心的部分,就在于它的一個(gè)估值函數(shù)的設(shè)計(jì)上:

  f(n)=g(n)+h(n)

  其中f(n)是每個(gè)可能試探點(diǎn)的估值,它有兩部分組成:

  一部分,為g(n),它表示從起始搜索點(diǎn)到當(dāng)前點(diǎn)的代價(jià)(通常用某結(jié)點(diǎn)在搜索樹中的深度來表示)。

  一部分,即h(n),它表示啟發(fā)式搜索中最為重要的一部分,即當(dāng)前結(jié)點(diǎn)到目標(biāo)結(jié)點(diǎn)的估值。

  更多,請參考:

  經(jīng)典算法研究系列:一、A*搜索算法

  附:

  Flood Fill

  LeeMaRS、wtzyb4446:

  圖形學(xué)中Flood Fill是滿水法填充,是用來填充區(qū)域的。

  就好比在一個(gè)地方一直到水,水會(huì)往四周滿延開,直到高地阻擋。

  Flood Fill就是從一個(gè)點(diǎn)開始往四周尋找相同的點(diǎn)填充,直到有不同的點(diǎn)為止。

  我們用的Flood Fill和這個(gè)差不多原理,就是BFS的一種形式。

  假設(shè)在(i,j)滴好大一滴紅墨水,然后水開始漫開,向它的上下左右染色,也就是(i-1,j),(i+1,j),(i,j-1),(i,j+1)這四個(gè)點(diǎn)。然后在分別再從這四個(gè)點(diǎn)開始向周圍染色。。。直到碰到某種邊界為止。

  把這個(gè)轉(zhuǎn)化為BFS的思想,就是隊(duì)列中初始元素是(i,j),然后把(i,j)擴(kuò)展?fàn)顟B(tài),得到(i-1,j),(i+1,j),(i,j-1),(i,j+1)這四個(gè)狀態(tài),加入隊(duì)列。把(i,j)出列,繼續(xù)擴(kuò)展下一個(gè)結(jié)點(diǎn)。如此
 

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