一只猪的故事

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇一只猪的故事范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

一只猪的故事范文第1篇

这猪不服气，马上逃跑，准备出去学艺，准备卷土从来东山再起，他走啊走，很累了，他在一棵树下停下了。慢慢的因为太疲倦了，他睡了。

他在梦中遇到了神仙，这个神仙叫了他几招武功，并告诉他怪物的弱点，

这猪喜出望外，因为它可以打败怪物夺回自己的领地了，他非常兴奋，一睡醒，还没到早上，他就出发去找怪物了，准备和他在打一场，当然你们会想肯定是怪物赢了，却不是这样的，因为他知道了怪物的弱点，他的弱点就是肚子那里。

回到了自己的家园很高兴，怪物出来了，他很饿，因为没东西吃了，他看到猪回来了，很开心，他可以填饱肚子了，可他不知道自己已不是猪的对手了。

他又和猪打了起来，猪来了个圣龙卷，对着怪物的肚子打，这是，地上全是血，他的旁边还有一只小兔子，原来，这兔子被这怪物附了体，要打败怪物才能救小兔子，他救了小兔子，小兔子很感激便给了他许多萝卜，感谢他。

一只猪的故事范文第2篇

从前，我生活在彩虹姐姐的怀抱下，和其它跟我一样的小拉姆玩耍，游戏。也常幻想找到一个富有的主人，直到有一天……

那是在一个风和日丽的下午，我正在和其它的拉姆嬉戏。这时，走来了一个小摩尔，她只穿着一个裙子，更重要的是，她只有4000摩尔豆，心想：我可不要和这个穷主人在一起。这时，彩虹姐姐叫我出来一下，我高高兴兴地出来了，那个摩尔看见我就说，这个拉姆多少摩尔豆？“1000摩尔豆。”那个摩尔犹豫了一下，从口袋里掏出1000摩尔豆，买走了我。临走时，我看到彩虹姐姐的眼边挂满了泪珠。

到了新家，小摩尔就去商店拿出买衣服的摩尔豆买食品给我吃，还买了玩具，陪我玩，我不禁爱上了温馨的家，转眼间，24个小时就过去了，我脱离了花盆，主人看见便带我走出了家门，我看见外面的事物是这么新鲜，空气是这么清新，一切都是那么和谐……主人为了让我更加快乐，便去工厂打工，挣摩尔豆给我。一天天过去了，真是功夫不负有心人，主人终于挣够了买房子和土地的摩尔豆，最后还剩下一笔摩尔豆，过了一会儿，主人让我去学习7天的语言课，让我更好的跟她交流。到了拉姆学院，主人依依不舍地告别了我直到我消失在班级门口。在班上，我向其它的拉姆讲述了我与主人的故事，别的拉姆都羡慕我找到了一个这么好的主人。哪知道，在我这7天的快乐学习中，主人却在辛苦地打工，给我弄一个舒适的家。我不禁流下了幸福的眼泪……出了班级，跟随着主人回到那温馨的家庭，家中的一切仍然是那么美好，那么令人神往……

一只猪的故事范文第3篇

ZEST:这个“食物景致”的创意是从何而来的？食物与自然景致于你来说是否存在着某种微妙的关联？/ Carl Warner: 我可以用琐细、零件般的存在重塑宏大的外界，这让我感到无比欣喜。作为幕后的设计师和创作者，我认为隐含其中的设计原动力是不可思议和令人安慰的。自然万物在宏观与微观两种观察视角之间都存在着联系，我们会发现它们在纹理、结构和形态方面存在着惊人的相似性，就如同有机物的生长都遵循着类似的模式。这千丝万缕的联系正是激发我创作的源泉所在，同时我也将由此产生的作品视为向它们致敬的表征。另外我也很乐意观察观众看作品时的反应，当他们发现所见之景并非真实而是食物所制，往往闪出会心一笑，我称之为“愉快的欺骗”，于是我会热衷于创作更多的“食物景致”，以此为世界带来更多微笑。

1.ZEST: What inspires your idea of this "foodscapes" series? Is there any subtle connection between food and landscape for you ? / Carl Warner: I find it fascinating that I can make the lager elements of the larger world out of the smaller elements within it. It is the aspect of implied design and therefore a designer or creator behind it that I find both incredible and reassuring. Everything in the natural world seems to be connected in such a way that in looking at it from close up or far away, we see that there are amazing similarities in the textures, structures and formations, as the growth of organic material appears to follow similar patterns.I am greatly inspired by these connections and I see my work as a celebration of them.I also love that my work makes people smile and I enjoy seeing their reaction when they realise that the scenes are not real but made of food. I call it a 'pleasant deception' and I am keen to do more 'Foodscapes' to bring more smiles into the world.

ZEST: 你的作品中充满了风情迥异的景象和意境，比如伦敦、意大利、阿拉伯……这说明你很喜欢旅行么？ / Carl Warner:对，我很喜欢到世界各处游历，而且我也喜欢美食，所以这两者对我来说是有内在联系的。与此同理，一个国家的饮食文化时常反映在那里的景观和建筑上，比如，一个地区的农业可以塑造那里的独特景致；本土的果蔬能够影响当地的建筑或船形。因此，理清这些相辅相成的元素是我旅途中重要的一环，之后我会把它们转化、融入到作品中，好似这些微妙的联系被绘制到画作里一般。ZEST: There are so many different landscapes in your work, just like London ,Italy , Arab……So ,do you like traveling? / Carl Warner: I do love traveling to different parts of the world and I enjoy food, so these two things for me are intrinsically linked, as the food culture of acountry is often reflected in its landscape and architecture for example the agriculture of a region can shape a landscape, and it's indigenous fruit and vegetables can shape it's buildings or boats. Recognising these complementary influences is part of what I do when I travel and that translates into the work as those relationships are illustrated within the imagery.

ZEST:你为很多著名厂牌拍摄过很成功的广告，依据你的体验，这种命题性质的工作与你这组充满古典主义绘画风格的食物摄影最大的不同之处在哪？ / Carl Warner:我不确定我是否正确理解了这个问题，我拍摄广告是因为它确实酬金优厚，而且也我可以创作更多自己的作品。但是我完成命题与非命题的工作途径并无差异，因为我的目标始终是在核心概念的基础上创造出最棒、最具创意的画面。至于古典主义的绘画风格，它是一种为人们所熟知的画面构成模式，也是能够让观众产生实景错觉的辅助手段。ZEST:Youe made successful advertisements for many famous brands, what the biggest difference between commissionedworking andthisfood shooting experience which is full of classical painting style ? / Carl Warner: I am not sure I understand this question, I make the images for advertising as it pays well and allows me to make more of my own images, but I approach both commissioned and non-commissioned work in the same way, as my aim is to make the best and most creative image possible from the brief and concept. The classical painting style is a form of composition that everyone is familiar with and so this is a device that helps to fool the viewer into thinking they are looking at a real scene.ZEST:一般来说，你怎样收集你的创作材料？这里面有什么可以分享的有趣体验么？ / Carl Warner: 我与食物造型师和模型制造商合作，他们在明了我的意图之后，会为我准备大多数的拍摄材料。不过在着手拍摄前，我也时常到外面寻找某些特定的材料来启发拍摄灵感，并判断它们是否适于拍摄。我最近在为我的新书创作一个海底的珊瑚礁场景（新书将在2010年秋季出版），我使用了很多来自中国、印度和亚洲市场上的原材料。我在伦敦的中国城买了5个榴莲，它们真的奇重无比，也奇臭无比。店主好奇，问我为什么要买5个，我告诉她是为拍摄准备材料时，她很担心我会不吃它们就直接扔掉，于是我不得不向她保证我一定会尝试吃它们的。当她终于同意卖给我时，费了很大周章才把5个榴莲包裹好（保护它们，也保护我），之后给了我一张125英镑的账单，这着实是笔“巨款”，我才意识到它们如此昂贵，这令我震惊不已。而整件事最有趣的一点在于：她花了那么多时间劝导我吃，而我则花了那么多时间说服她卖榴莲给我。

一只猪的故事范文第4篇

远古那场诸神与蚩尤的战争的硝烟还没有散尽，传说西陆的云州堆积了不少这些世界的创造者与毁灭者的力量，它们沉积成了那仿佛永远消逝不尽的云烟，居住在那里的居民也跟这些云雾一样神秘不可测，从来没有走出过云州半步，也很少有其他人见过他们的真面目。云州——成为了九州各个种族向往的探险好去处。

但不要以为这种超越自然的力量永远会以这种混沌的状态出现在凡人的世界，在瀚州与宁州交界处，有一个被羽族称为月亮的山脉，横贯在两州的交界处，蛮族称她为父亲的脊梁，尽管两个种族对山脉的命名一直存在争议，甚至为此还爆发过战争，但对于山脉的最高峰——诸神之巅却都充满了敬畏。传说这个众神离开九州大陆的地方，安置了一个深达几千尺的洞穴，里面储藏了一股强大的创世的力量——气，诸神之子就是从这个洞穴中诞生并将天地分开的。

诸神之巅常年都是云雾环绕，进入山中的人，总会感到精神振奋，懂得修习法术的人就会利用这些云雾中隐藏的气进行修炼，传说这里释放出来的气也是各个种族法术的源泉，因而经常会有人不远千万里前来修炼，但通常都会被蛮族和羽族驱赶出去。

诸神之巅的顶峰很少有人能攀爬上去，夸父族由于体型庞大，他们的萨满也只是在半山腰汲取气的一种自然的力量，他们称之为萨满之力，而羽族崇拜的是天上的星辰，他们的上层有着能够随时飞天的能力，因此往往能够登上诸神之巅的顶峰，星辰师们就是在这里寻找自己的法力，时常也有人族爬上顶峰，偷取山巅之中的力量。传说离无底之洞越近，能够被吸收的“气”也越多越纯净。

尽管如此，却没有人敢靠近那个无底的洞穴，因为靠近的都被洞穴所吞噬……

羽族

宇文拓就是一个险些被吞噬的人族方士——可能他更喜欢被称作华族方士，因为跟蛮族同为一个种族，有时候会让宇文拓很不爽。他年轻的时候曾跟着一个冒险队来到月亮山脉，在诸神之巅被这股力量所吸引，不少队员因为贪图更大的法力，在靠近无底之洞的时候，被无情地吞噬，宇文拓本是个谨慎的人，爬上诸神之巅的时候，那股强大到让人丧失心神的力量已经让他感到很不安，那个洞口不算很大，方圆也就几十尺的样子，从里面不断有水汽状的东西喷射出来，这些被喷射出来的东西直冲云霄，直接消逝在天际间。然后化作一束束彩色的光芒向四处散射开来。

宇文拓在这种神奇力量的感召下，开始打坐修习起法术来，耳边还不时会传来一种低沉的声音，仿若神的指引：“靠近些，让我赐予你更大的法力……来吧，我的孩子……靠近些……”

这种声音在耳边不断徘徊，不少队员开始朝洞口靠近，然后跟随这冲天而起的水汽一起消失，在凡人看来，就跟升天了一样。宇文拓终于没有抵挡住这股诱惑，慢慢地朝洞口移动，神色间仿佛没有了意识，只是在那漆黑的眼睛里射出无比贪婪的目光。

宇文拓已经离洞口很近了，他不知道自己要去哪里，会去哪里，他只想靠近无底之洞，去获取无比强大的力量。但是他却没有跟随着“水汽”一起消逝，等他从树林中醒过来，看到的一张如玉雕一样的脸庞，而现在这张脸庞正属于自己的妻子——羽雯。

这一次邂逅带来的姻缘理所当然地被人族和羽族唾弃，然而宇文拓却不能抑制地爱上了羽雯，她是一个上层的羽人，有着一头如瀑布般的黑色长发，脸色尽管没有人族那般有血色，但跟玉雕琢的一样，她有着羽人通常都具有的丹凤眼，却比普通的羽人更加精致，她的身段也很高挑，比一般的人族男子都要高。

世外桃源

每当羽雯生出自己圣洁的翅膀，宇文拓总会像仰望神一般看着自己的妻子，他们两个都是修习法术的人，但是自从相爱之后，却都将修炼放在了一边。他们一起生活在宛州的一个华族王国——下唐国，在一处风景极为雅致的山中搭建了属于自己的天地，他们将其称之为世外桃源——一个很久远的方士生活的传说中的地方。山的四周少有人烟，但山中却生活了一个河洛的部落，他们在山中开凿矿石，制作各种机械，他们也很友善，跟宇文拓夫妇约定，不会开凿桃源的地下。

他们的生活也平静而幸福，一直到羽雯不可预料地怀孕了……以前不是没有过异族通婚的先例，但是最终能够产生后代的却非常少，宇文拓异常兴奋，他高兴地四处奔跑，一边跑，一边还高声呼喊：“我有孩子啦！”，宇文拓本身有常人不可比拟的法力，他的声音能让几里之外的人都能听见，他仿佛想让全世界的人都知道自己有了孩子，可惜四周都没有人居住，但是正在地下采矿的河洛部落的人却听到了。

河洛们纷纷停下了手中的活计，带着自己制造的各种好玩的东西来恭贺宇文拓，他们对这两个帮助他们医治疾病的夫妇充满的好感。宇文拓跟自己的妻子热情地接待了前来恭贺的河洛朋友，在夜幕降临的时候，点着一堆篝火就和河洛们跳起舞来，他纵情地跳着原来并不熟悉的河洛舞蹈，奇怪的是今天跳起来节奏格外的顺畅，这场“野外舞会”一直持续到了深夜，河洛们才留下礼物，带走了一些羽雯赠送的药品离开了宇文拓的小木屋。

晚上宇文拓打开河洛们送来的礼物，大都是一些好玩的仪器，还有些很好玩的雕塑，都非常有河洛特色，他想这些东西等到自己的孩子出世的时候可以当作玩具送给她（宇文拓比较想要个女儿）。

这时，一个雕刻非常精美的金属盒子吸引了宇文拓的目光，他拿过盒子，仔细地端详着。这个盒子忽然给他一种熟悉的感觉，一种将要被吞噬的感觉。盒子是精金打造的，上面篆刻的符号是河洛部族族长的标志，这表示这是族长金锤子*苏哈莫赠送的。盒子底部是一个宛州守护神兽鸱吻（音chī wěn）的雕刻。这倒让宇文拓感到有些吃惊，因为河洛给人送礼物的时候雕刻的一般都是越州的守护神兽睚眦（音yá zì）。这只能说明盒子并不是苏哈莫自己打造的，很有可能是通过其他手段得来的。

宇文拓想到这，连忙将盒子扔到了一边，用东西盖起来，因为那种被吞噬的感觉愈来愈强烈，直觉告诉他，这并不是什么好东西。河洛不习法术，感应不到这盒子中的异样，宇文拓可不想让正在屋外收拾舞会后残局的妻子看到这个东西。

“女人总是很好奇的，”宇文拓想，“万一打开了这东西，也不知道会发生什么事情。”他决定第二天一大早就拿着这个盒子去还给苏哈莫。

当羽雯收拾完毕屋外的场地回到小木屋的时候，宇文拓正拿着翅膀会动的机械小鸟微笑地看着自己美丽的妻子，他想，也许羽雯怀了孕之后就不能长出翅膀到处飞了，这会让她不开心的，也许这只小鸟能让妻子高兴，他在机械鸟上面施展了一种神奇的法术，让小鸟不仅翅膀挥动，而且还能真正地飞起来。小鸟飞到羽雯的怀里，羽雯轻轻地接下小鸟，缓缓地走到宇文拓身旁，幸福地看着自己的丈夫，她觉得离开高贵的羽族生活是值得的。

“亲爱的，”宇文拓温柔地对着自己的妻子说，“明天我想再多带点药材去苏哈莫的部落，他们送的礼物太丰厚了。”羽雯闭着眼睛，长长的睫毛一闪一闪，轻柔地应了声：“嗯，帮我向苏哈菲姐姐问好。”

苏哈菲是苏哈莫的妻子，绰号叫食娘，她煮的东西特别好吃。宇文拓答应了妻子，夜已经很深了，羽雯刚刚收拾屋外已经很累了，在宇文拓的怀里很快就睡着了，如兰的香气不断地刺激着宇文拓的神经。宇文拓晃了晃脑袋，还是抱起妻子把她轻轻地放在床上。他自己则走到那个盒子旁边，尽管吞噬感已经不那么强烈了，但是直觉还是告诉他，这个盒子有些异样……

那天晚上，宇文拓没有睡……

结语

一只猪的故事范文第5篇

关键词：图像处理；骨架；视觉主骨架；毛刺；拓扑结构

中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）12-2874-05

骨架，最初的定义由Blum提出[1]，作为一种简单的物体形状表示方式，不仅结合了物体的轮廓和区域信息，同时也反应了物体重要的视觉信息[2]。因此，基于骨架的目标表示和识别技术成为模式识别和计算机视觉的重要研究内容，在手势识别、字符识别、动漫生成及医学图像分析等领域有着广阔的应用[3]。

骨架提取（skeletonization）是指根据不同的定义和算法提取原始物体骨架的过程。目前，骨架的提取方法很多，例如Voronoi图，最大圆盘，距离场等提取方法，在文献[4]中作者评述了近300种方法。但无论什么方法，一个优良的骨架应该具有如下性质[5，6]：

1）骨架应保持原物体的拓扑。

2）骨架点精确，尽量靠近物体的中心。

3）骨架的粗细应该为一个像素（或接近一个像素）。

4）骨架能表达物体在人类视觉中的重要部分。

5）在一定的噪音情况下，骨架应具有一定的稳定性。

本文提出的图像处理方法在依据骨架定义及优良的骨架的性质的理论基础上，对图像进行处理。在处理后的图像中，越接近“真实”骨架的像素点的显著水平越高。通过选取不同的阈值，有效的过滤掉图像中不必要的信息，并对提取后的骨架进行必要的细化，使得提取后的骨架更加精确。

1 图像处理方法

图像处理方法的目的是使越接近骨架点的像素的显著值越大，而远离骨架点的像素的显著值越小。基于此，该文从两个方面对图像像素的显著值进行描述：其一为以图像像素点到边界的最短距离作为半径的圆与边界的切点数量；其二为与边界切点的跨距。

1.1 与边界的切点数量

根据骨架最大圆盘的定义，可以发现除端点和非骨架点外的所有骨架点至少和两个或两个以上的边界点相联系，这些边界点到骨架点的距离最短。如图1，骨架点S1对应的最大圆盘与物体边界相切于P1和P2两点，骨架点S2对应的最大圆盘与物体边界相切于P3、P4和P5三点。而与物体边界相切的点越多，则骨架点的重要程度越高。对于与边界相切于两点的骨架点，往往为骨架的普通点（Regular node）；而与边界相切点为三个点或三个点以上的骨架点，往往为骨架的连接点（Junction node）。一个物体的拓扑结构与骨架连接点有着重要的联系，依靠骨架普通点来维持，以骨架的端点（End node）作为终结。

因此可以用像素点与边界切点的数量作为该像素点为骨架点可能性的衡量。当像素点与边界仅有一个切点时，该类像素点为骨架点的可能性很低（或仅为骨架端点），可以不考虑，像素显著值为0；当像素点与边界相切于两点或更多时，该类像素点为骨架点的可能性比较高，像素的显著值大小应随切点数量的增加而增加。

在理想的情况下，骨架点与边界点会有两个或两个以上的切点。但在实际的数字图像中，边界点和骨架点都是位于像素的网格中，即使是骨架点也很难找到两个边界点，使得两个边界点到该骨架点的距离完全相等且是所有边界点中最短的。为了找到像素点对应的最大圆与边界的切点，将涉及到离散化问题。为简便起见，该文以4个相邻像素点对应的最近边界点，作为一个像素的最大圆与边界的所有切点的近似。

如图2所示，在离散条件下，以像素点P0、像素点P0的右边像素P1、像素点P0的下面像素P2、像素点P0的右下像素P3，四个相邻像素点作为基础，来求解以像素点P0为圆心的内切圆与边界的切点。其过程为：首先找到到达像素点P0距离最近的边界点，例如为B1。则此时，4-相邻像素点P0、P1、P2和P3与边界点B1的距离分别为d0、d1、d2和d3。再次遍历所有边界点，若存在一个边界点与4-相邻像素点的距离不大于对应的d0、d1、d2和d3中的其中一个，则此边界点将被视作以像素点P0为圆心的内切圆与边界的切点之一。如图2所示，边界点B2与P0的距离并非最短，但B2与P1的距离d5不大于B1与P1的距离d1，则将B2视为边界切点。

1.2 与边界切点的跨距

仅使用与边界切点的数量作为像素的显著值是不够的。如图3所示，像素点S1和S2所对应的最大内切圆与物体边界的切点数量都是2个。从切点个数上做区分，S1和S2两个像素点是没有任何区别的。但是，目前人们通常提取物体的视觉主骨架。视觉主骨架具有只描述人们的视觉主要部分的形状，简化骨架结构的性质。由此，应使像素点S2的显著值高于S1的显著值。同时，从另一个方面讲，像素点S1成为毛刺骨架的可能性也高于S2，也再次降低了S1成为骨架点的可能性。

观察图3，会发现像素点S1对应的两个边界切点B1和B2之间，存在一个边界跨距B1BB2；像素点S2对应的边界跨距为B3BB4。边界跨距B3BB4的长度大于边界跨距B1BB2。对于同一个连续边界而言，最大内切圆与边界切点所形成的跨距越大，则最大内切圆的圆心越靠近物体的中心，该圆心成为视觉主骨架点的可能性越大，成为毛刺骨架点的可能性越小。该文以边界的跨距（span）作为另一项描述像素点显著值的标准。

一个最大内切圆可能与同一个连续边界有多个切点，如图4所示。此时，假设与边界有n个切点，则有效的边界跨距span的计算公式为：

[span=length-max（Dis（B1，B2），Dis（B2，B3），...，Dis（Bn，B1））]

式中：B1、B2...Bn为最大内切圆与边界的切点，且沿边界逆时针方向对切点进行编号所得；Dis（Bi，Bj）为Bi到Bj的距离，大小为以逆时针方向，从Bi到Bj之间边界像素点的个数；length为连续边界的长度，大小为边界像素点的个数。因此，span为边界长度去除边界切点间最大间距后的长度。

上面讲述了切点都在同一个边界上，跨距span的求取方法。有时一副图像可能存在多条边界，如图5所示。当一个最大内切圆与不同的边界相切时，则内切圆的圆心将是一个骨架点。根据优良骨架应具有的性质，骨架应保持原物体的拓扑结构。若上述内切圆的圆心不是骨架点，则会导致骨架的断裂，所获取的骨架将不能够保持原来的拓扑。由此，应增加与不同边界存在切点的像素点的显著值，以便后续在此像素点附近寻找骨架点。该文，对于这样的像素点的跨距span，直接赋予最大值MAXSPAN。最终的span公式为：

[span=length-max（Dis（B1，B2），Dis（B2，B3），...，Dis（Bn，B1）），{B1，B2，...，Bn}∈borderkMAXSPAN，其他]

式中：borderk为图像上某一条连续边界。

1.3 像素点显著值的确定

综合以上两点因素，该文提出像素点的显著值公式为：

[value=number+span*STANDARD_SIZE/（row+col）]

式中value为像素点显著值，其值越大，代表该像素点为骨架点的可能性越高，反之越低；number为像素点对应的最大内切圆与边界切点的数量；span为边界切点有效跨距，其计算公式在1.2节已经给出；STANDARD_SIZE为一个标准值，row为输入图像的高度，col为输入图像的宽度。将span乘以因子STANDARD_SIZE/（row + col）的目的是使span在图像进行缩放时，保持其值相对不变。

2 骨架提取及其多尺度控制

通过本文提出的方法处理后的图像，图像的像素值为该像素点的显著值。处理后的图像可以通过matlab自带的函数bwmorph提取骨架。由于像素点显著值的大小反映了该点为骨架点的可能性，所以本文提出一个THRESHOLD与显著值进行比较：当显著值大于THRESHOLD时，该像素值置为1（前景像素点）；当显著值不大于THRESHOLD时，该像素值置为0（背景像素点）。因此有：

[pixel=1，（value>THRESHOLD）0，（value≤THRESHOLD）]

处理后获取的二值图像，作为bwmorph函数的输入。

当对THRESHOLD选取不同的值时，可以实现对骨架的多尺度控制。减小阈值THRESHOLD将增加物体像素点参与骨架的提取，使骨架更加细致；增大阈值THRESHOLD，则将使显著值高的点参与骨架提取，提取的骨架更加粗糙，其效果相当于骨架剪枝。可以通过选取适当大小的THRESHOLD值，来保留视觉上重要的骨架枝，实现骨架的多尺度控制。

3 实验结果及分析

实验中，首先通过本文提出的图像处理方法，将原始的二值图像转化为显著值图像，然后根据THRESHOLD的值，再次将显著值图像转化为二值图像，此时只有显著值大于THRESHOLD的像素点的值才为1，最后使用matlab中提供的形态学骨架函数bwmorph提取骨架。通过THRESHOLD的值实现骨架的尺度控制，直到选取一个较良好的骨架。

图6（a）通过bwmorph函数直接提取的骨架。可见，提取的骨架存在许多不必要的分支，并且骨架的拐角也不过圆滑，不够自然。图6（b）-（e）中的骨架，都是通过本文提出的方法处理后所提取的骨架。THRESHOLD选取的值不同时，所获取的骨架的详细程度也不同，其值选取的越小，提取的骨架越精细，但分支较多；其值选取的越大提取的骨架越简略，分支越少。图6（f）和图6（g）分别为图像在缩放为原来的80%和120%后，在THRESHOLD值为35时所获取的骨架。可以看出在原图像进行缩放后并且THRESHOLD值不变的情况下，提取的骨架具有一定的相对不变性。

matlab自带的bwmorph进行骨架提取，所用的时间较长。而使用本文提出的图像处理方法并结合bwmorph函数进行骨架提取时，虽然增加了一步图像处理的操作，但整体时间大大减少。通过本文方法处理过的图像，将有效减少非骨架像素点的数量，从而使后续提取骨架的操作随之减少。当THRESHOLD值由小变大时，提取的骨架将由“繁”到“简”，操作所用的时间逐渐减少。

4 结束语

针对传统骨架提取方法获得的骨架不精确、多毛刺、拐角不平滑、处理时间长等问题，该文提出一种图像处理方法，使得处理后的图像再次提取的骨架质量显著提高。该图像处理方法是依据骨架定义及优良骨架性质的基础上，提升可能成为骨架点的像素显著值，进而利用一个阈值对像素进行分类，判断该像素是否能够成为待提取骨架像素点。通过对阈值的控制可以实现对提取骨架的多尺度控制，进而选取适当的阈值，以便提取视觉主骨架。

实验结果表明该图像处理方法简单、快速，与传统骨架提取方法结合获得的骨架，能够方便地去除骨架中的多余分支，并且较好地保存了目标的主要拓扑结构，在骨架的拐角更加圆滑，自然。同时，在图像进行缩放并且阈值不变的情况下，也能有效保证所获取的骨架相对不变性，这一点对于骨架应用有着实际意义。

参考文献：

[1] Blum H. A transformation for extracting new descriptors of shape， MIT Press， 1967：362-380.

[2] ZHANG Guo-dong， HAN Jia-chi. Skeleton pruning algorithm based on fuzzy distance transform， Journal of Shenyang Aerospace University， 2012， 29（1）：64-69.

[3] Nicu D. Cornea， Deborah Silver， Member， IEEE， and Patrick Min. Curve-Skeleton Properties， Applications， and Algorithms， Visualization and Computer graphics， 2007， 13（3）：530-548.

[4] L Lam， SW Lee， CY Suen. Thinning methodologies-a comprehensive survey， IEEE Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence， 1992， 14（9）： 869-885.