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图像的细化是模式识别中很重要的一个技术，指的是将原本"臃肿"的像素简化为单像素相连接的二值图像（即类似骨架的概念），细化的好坏直接影响到后面识别匹配的效率。

摘自某文章的话，细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的骨架。骨架，可以理解为图象的中轴，例如一个长方形的骨架是它的长方向上的中轴线；正方形的骨架是它的中心点；圆的骨架是它的圆心，直线的骨架是它自身，孤立点的骨架也是自身。

 

下面先介绍经典的Zhang并行快速细化算法：

设p1点的八邻域为：

      【    p9    p2     p3

             p8    p1     p4

                  p7    p6     p5 】

（其中p1为白点，如果以下四个条件同时满足，则删除p1，即令p1=0）

其中迭代分为两个子过程：

     过程1 细化删除条件为：        （1）、2 < =N(p1) <= 6，   N(x)为x的8邻域中黑点的数目

                                           （2）、A(p1)=1,    A(x)指的是将p2-p8之间按序前后分别为0、1的对数（背景色：0）

                                           （3）、p2*p4*p6=0            

                                           （4）、p4*p6*p8=0

           如果同时满足以上四个条件则该点可以删除（赋值为0）。

    过程2 细化删除条件为：        （1）、2 < =N(p1) <= 6，   N(x)为x的8邻域中黑点的数目

                                           （2）、A(p1)=1,    A(x)指的是将p2-p8之间按序前后分别为0、1的对数（背景色：0）

                                           （3）、p2*p4*p8=0            

                                           （4）、p2*p6*p8=0

           如果同时满足以上四个条件则该点可以删除。

代码如下：

A.m

function n=A(temp,i,j)
%0->1的数目
shuzu=[temp(i,j),temp(i-1,j),temp(i-1,j+1),temp(i,j+1),temp(i+1,j+1),temp(i+1,j),temp(i+1,j-1),temp(i,j-1),temp(i-1,j-1)];
n=0;
for i=2:8
    if shuzu(i)==0&&shuzu(i+1)==1
        n=n+1;
    end
end

主函数代码：

test=input('Please input a digits image:','s'); %输入图像
x=imread(test);
if ~isbw(x)
    '请确保输入图像为二值化图像！';
else 
    [height,width]=size(x);
    mark=1;
%     temp=zeros(height+2,width+2);
%     temp(2:height+1,2:width+1)=x(:,:);
    temp=x;
    imshow(temp);
   while mark==1
    mark=0;
        
        for i=2:height-1
            for j=2:width-1
                condition=0;
             %判断P(r,c)是否为可细化像素
               if temp(i,j)==1
                 n=0;
                 for ii=-1:1
                     for jj=-1:1
                         n=n+temp(i+ii,j+jj);
                     end
                 end
             if (n>=3 && n<=7)
                 condition=condition+1;
             end 
             if A(temp,i,j)==1
                 condition=condition+1;
             end
             if temp(i-1,j)*temp(i,j+1)*temp(i+1,j)==0
                condition=condition+1;
            end
            if temp(i,j+1)*temp(i+1,j)*temp(i,j-1)==0
                condition=condition+1;
            end
          if condition==4           
               mark=1;
               temp(i,j)=0;
          end
               end
            end
        end
        figure;imshow(temp);
        
        
        for i=2:height-1
            for j=2:width-1
                condition=0;
             %判断P(r,c)是否为可细化像素
               if temp(i,j)==1
                 n=0;
                 for ii=-1:1
                     for jj=-1:1
                         n=n+temp(i+ii,j+jj);
                     end
                 end
             if (n>=3 && n<=7)
                 condition=condition+1;
             end 
             if A(temp,i,j)==1
                 condition=condition+1;
             end
             if temp(i-1,j)*temp(i,j+1)*temp(i,j-1)==0
                condition=condition+1;
            end
            if temp(i,j-1)*temp(i+1,j)*temp(i,j-1)==0
                condition=condition+1;
            end
          if condition==4           
               mark=1;
               temp(i,j)=0;
          end
               end
            end
        end
        figure;imshow(temp);
    end  
end    

结果：