不断提高的纸机速度对纸病检测的处理速度提出了越来越高的要求。研究高效的纸病检测方法是国内外研究者们长期关注的热点问题。图像处理、模式识别等技术的快速发展,为纸病检测算法的研究带来了新的思路和方法。识别图像中的物体、提取物体的形状特征是通过图像处理实现纸病检测功能必不可少的处理。二值图像的连通域标记处理用于区分不同的物体对象,是图像分析、模式识别、计算机视觉等领域的重要的基本处理之一,是提取物体特征的前提;计算二值图像中物体的基本形状特征值,欧拉数、面积、周长、圆形度、边界框、形心等,是实现图像识别系统必不可少的关键操作。在每秒钟处理几十上百张图像的高速在线检测、机器人视觉、自动驾驶及光学成像制导等实时图像识别系统中,区分不同的物体对象以及提取物体对象的基本形状特征值计算的速度直接影响到系统的整体性能。虽然国内外学术期刊上已经公开发表了许多连通域标记处理及物体基本形状特征值提取的算法,但仍存在有待进一步探讨和研究的地方。另外,目前已有研究者将连通域标记处理及相关成果应用于机器视觉、指纹识别、文字识别、医学图像处理等不同的应用领域,表明有关连通域标记处理的理论研究成果具有重要的应用价值。本论文在连通域标记和基本形状特征值提取算法的高速化研究的基础上,结合纸病识别的技术关键,提出了基于连通域标记的高速纸机上的纸病检测处理方法,取得了良好的效果。本论文重点开展了以下四个方面的研究工作:(1)对上下行像素的邻接关系的研究,提出基于多行扫描的连通域标记处理算法在传统的连通域标记算法中,由于图像中像素是通过光栅扫描一个一个被标记处理的,存在着标记一个物体像素需要检查的邻接像素多以及被重复检查的邻接像素多的问题,影响了标记的效率。为了上述问题,所提算法基于上下行像素的邻接关系提出了一次扫描多行,同时标记多个像素的方法,从而减少了对单个物体像素标记处理时需要检查的工作窗中邻接像素的个数,并利用状态转换图技术,将上一个像素标记过程中的检查信息尽可能的用于当前像素的标记处理,减少了对邻接像素的检查次数。在噪声图像、医学图像、自然图像、文本图像等数据集合上的实验结果表明所提算法均高于已有的连通域标记算法。另外,论文通过理论分析和实验证实,由于算法的代码量与同时处理的像素数成指数关系以及代码量的增加会引起算法执行效率降低,通过多行扫描同时处理多个像素的方法并不可以无限制地扩展:当扩展到一次扫描4行同时处理4个像素时,标记的效率反而会下降。(2)探索了六边形像素图像连通域标记以及三维二值图像连通域标记处理的研究基于六边形像素图像的优势,已有大量有关六边形像素图像的研究成果得到公开发表,但是基于六边形像素图像的连通域标记处理鲜有报道。本论文进行了面向六边形像素图像的连通域标记处理的研究。所提算法基于对四边形像素图像的连通域标记处理的研究基础和取得的成果,深入分析六边形像素图像中待标记像素与工作窗中邻接像素间的关系,提出了在一行扫描中对两个邻接的待标记像素同时标记的处理。本论文用实例数据分析和在测试数据集合上的实验结果两方面论证了所提算法的高效性。另外,针对三维二值图像待标记体素工作窗的邻接体素多,继而需要合并的等价标号集合多的问题,提出了仅需要一次合并操作,处理任意多个待合并的等价标号集合合并的方法,有效提高了三维二值图像上连通域标记处理的效率。(3)通过记录和分析连通域第一次扫描图像过程中临时标号与代表标号之间的关系,提出了整合连通域标记处理和物体基本形状特征提取的算法为了避免因为多次扫描图像对图像识别系统执行效率的影响,整合了欧拉数、面积、周长、圆形度等基本形状特征值提取和连通域标记的处理。所提算法利用第一次扫描图像处理过程中,一个等价标号集合中所有临时标号具有相同的代表标号这一结论,创新性地提出了借助物体对象的临时标号提取面积、周长、圆形度等基本形状特征值的方法,将原有的需要3次扫描实现的处理改进为2次扫描的处理。论文从理论上证明了在临时标号图像上进行基本形状特征值提取的正确性和可行性,在测试的图像数据集合上的实验结果表明所提算法的执行效率高于已有的算法。(4)以上述研究成果为基础,提出了基于连通域标记的高速纸病检测算法纸病区域的灰度值和基本形状特征值是识别不同纸病的关键技术,所提算法保留纸病图像识别所需的灰度信息,在灰度图像上对纸病进行1次划分,省去了二值化的过程,利用临时标号提取纸病区域的基本形状特征值,实现了仅需要对待检测图像扫描1次的处理,所提算法原理简单、易于实现,适合于直接扩展到纸病检测系统的设计与实现。本论文通过对上述工作的深入研究获得了一些有意义的结果。这些工作的研究成果为进一步探索如何提高连通域标记处理效率提出了新的研究思路和方法,为提高以机器视觉为代表的实时图像识别系统的性能提供了理论依据和技术支持,为提高纸张质量、促进生产设备的自主研制以及提高我国造纸企业效益等具有重要意义。