Abstract
在某些特定之應用上，處理黑白數位影像（binary digital image）常只取其圖形骨幹（skeleton）來處理；它有兩大優點：一、資料量已大量減少，二、可簡化計算程序，以便作圖形描述（description ）和分類（classification）。因此有許多細線化（thinning）的方法已被提出，但其影像大部份是以陣列（arrayof pixels ）的方式表式。而在本篇論文，我們提出了一個新的方法，可以直接由四元樹（quadtree）表示的影像中萃取骨幹。由於四元樹表丕法使圖形以塊狀（blocks）呈現，所以我們所萃取出的骨幹仍是由小方塊所組成；但它保持了原本圖形的連接性（connectedness ）且各處的厚度保持為一個方塊寬度的一致性。在我們的方法中最主要的步驟就是找出局部最大節點（local maximal node）的集合。將之應用在描繪或線條（calligraphic or line drawing）之圖形上，可找出一些有用的特性。這些特性在本論文中也將一一介紹。我們所提出的骨幹萃取方法優於其它以陣列表示的細線化方法，有下列幾點：一、速度較快。因我們是以方塊為處理單位而非影像元素（pixels）。二、所求出結果不易受雜訊（noise ）影響。三、所需計算時間與原圖形厚度無關。〔參考文獻〕1. Hsu, W.H., A New Parallel Thinning Algorithm for Binary Image, Procedings of National Computer Symposium, 1985, 295-299.2. Samet, H., The Quadtree and Related Hierarchical Data Structure, Computing Surveys, Vol. 16, No.2, 1984, 197-260.