ブロブ解析処理により、二値画像内のオブジェクトが検出され、幾何学的および統計的な特徴を使用してこれらのオブジェクトが記述されます。図 392「カラーボックスで可視化されたオブジェクト」には、4つのオブジェクトで構成される二値画像が表示されています。図では、これら4つのオブジェクトがカラーボックスで可視化されています。
ブロブ解析では、オブジェクトは背景とは異なり、直接隣接している一連のピクセルによって定義されます。したがって、まず画像のすべてのピクセルを二値画像に変換する必要があります。ここでは、VisualAppletsを使用すると、単純な閾値処理から複雑な適応型二値化アルゴリズムまで、さまざまな手法の設計が可能になります。次に、結果の二値画像のすべての黒ピクセルは背景ピクセルとみなされ、すべての白ピクセルは前景色ピクセルとみなされ、したがってオブジェクトに属します。
すべての白（前景）ピクセルがいずれかのオブジェクトに割り当てられます。オブジェクトは、隣接する前景ピクセルのセットとして定義されます。したがって、ある白（前景）ピクセルが別の白ピクセルと直接隣接している場合、それらは同じオブジェクトに属します。このデータ解釈により、図 392「カラーボックスで可視化されたオブジェクト」に示す画像では4つのオブジェクトが得られます。
ピクセルが特定のオブジェクトに属していると解釈されるかどうかは、そのピクセルと近傍ピクセルとの関係によって異なります。
二値画像の各ピクセル I(u,v) には、直接接続されている4つの近傍ピクセルがあります。この関係は 4連結近傍と呼ばれます。前景ピクセル I(u,v) の 4連結近傍に1つ以上の他の前景ピクセルがある場合、それらのピクセルは同じオブジェクトに属します。
直接的な近傍のほかに、ピクセルを対角線方向の別のピクセルに接続することもできます。この関係は 8連結近傍と呼ばれます。
ブロブ検出オペレーターは、4連結近傍または 8連結近傍のいずれかで動作するようにパラメータを設定できます。
一般に、8連結近傍を使用すると、弱く接続されたオブジェクトでも接続され、エッジが平滑化されるため、より優れた Object Detection が得られます。
例：
下の画像は、画像の一部を切り抜いたものです。左側には 4連結近傍を使用したブロブ解析の結果が表示されています。右側には 8連結近傍を使用したブロブ解析の結果が表示されています（オブジェクトの割り当ては色で可視化されています）。近傍のパラメータ設定（4連結と 8連結）の違いにより、オブジェクトへのピクセルの割り当てが異なります。画像に 4連結近傍を適用すると 6つのオブジェクトになりますが、8連結近傍では 4つのオブジェクトのみになります。
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