摘要：本文在研究已有的连通域标记方法的基础上，提出了一种基于等价对的连通域标记算法。算法通过一次扫描对灰度图二值图像的每个前景像素点进行标识并保存等价对表，在满足等价对替换条件时对已标识过的像素点进行等价对替换，解决了重复标记的问题，最终得到二值图像连通域的划分。本文的连通域标记算法可有效应用与在活动目标检测当中。关键词（本论文范文的主要论点）：连通域；等价对；迷宫算法；种子算法
英文摘要（本论文范文的论文综述）：
1 引言
所谓连通域¬¬¬¬¬¬¬¬[1]是指由若干像素组成的集合，该集合中的像素具有以下特性：（1）所有像素的灰度级别均小于或等于连通域的级别；（2）同一个连通域中的像素两两相通，即在任意两个像素之间存在一条完全由这个集合的元素构成的通路。
在图像自动目标识别和跟踪过程中，对图像进行灰度图转换并将目标进行阈值分割提取后得到的二值图像通常包含多个连通区域，很多系统要求能够利用图像目标的形状特性对可疑高威胁的活动目标进行自动识别。因此，需要对各连通区域块进行分别检测判断。连通域标识算法可通过对二值图像进行分析，确定并标识出在每帧图象上目标的位置。
灰度图像进行阈值分割得到的二值图像(一般背景像素为255，目标像素为0)，为了提取不同区域的特征，先要对连通区域进行标记。连通区域标记指的是将图像中符合某种连通规则的(4邻域连通和8邻域连通)像素用相同的标号标记出来。图像的标记方法有很多种，常见的方法大致可分为像素标记法、线标记法和区域增长法[2]，其中像素标记法使用最为广泛。迷宫算法和种子算法是连通域检测比较成熟的算法，两个算法均采用像素标记法。
迷宫算法[3,5]借助堆栈，采用穷举式搜索策略，找出从入口到出口的路径。即从入口出发，顺着某一方向向前试探，若能走通，则继续往前走；否则沿原路退回，换一个方向再继续试探，直至所有的通路都试探完为止。为了保证在任何位置上都能沿着原路退回，需要用一个栈来保存从入口到当前位置的路径。经典的应用是在连连看的游戏中。但迷宫算法需要不断的回溯，直到找到一条路径，实现简单，得到的不一定是最短路径，在特殊情况，也有可能浪费很多搜索时间。
种子算法[4]基本思想是从局部到整体，要逐个检查每个连通成分，对每一个都要先确定一个“种子点”，再向周围邻域扩展地填入标记。图像学中的种子填充算法首先假定封闭轮廓线内某点是已知的，然后用该算法搜索和种子相邻并且位于轮廓线内的点。如果相邻点不在轮廓线之内，就移到轮廓线的边界；如果相邻点位于轮廓线内，就以此点作为新的种子点，并继续搜索。种子算法确定种子点是实现上的一个难点。
本文考虑到以上算法的优缺点，参考像素标记的连通域标识方法，对二值图像进行一次扫描，对每个像素进行标识，同时利用等价对表处理相同连通域不同标识的问题，最终标识出所有的连通域。
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