英语翻译，有关计算机的。麻烦大神帮忙，语句通顺，注意一些计算机专业名词就行(非工具直译）。原文如下

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检查每个像素的整个社区。而这种方法，我们提出了一种分组连接组件沿排在图像并利用使用一个不相交的集合（或工会发现）的数据结构[ cormen等人。2001 到meeerge连接组。其他研究人员（例如，[ strandh和公司，2004 ]）发现的性能提升，使用类似的方法。
我们的方法是在算法2。简而言之，我们遍历图像从左上到右boottom保持不相交集的像素。在每个像素P，我们研究的像素区域关联的变量RP来确定它是否属于同一地区，在同一行上的像素。如果是这样的话，我们添加的像素设置为先前像素相同。否则，我们开始一个新的设置Ρ= { p }。除了保持套（套）像素，我们还保持相邻设置一个列表的edages。再次，在每个像素P，我们研究”在上面的行（也在像素的邻域）。对于每一个这些像素问，如果Q属于同一地区为我们添加组含P和集包含最后之间的边缘（在算法A.2线25）我们把所有的像素集合，它们之间的边缘（使用联盟和查找操作上的不相交集的数据结构[ cormen等人；2001 ]）
上述算法，除了不必搜索每个像素全邻域（因为我们只检查像素左边和上面的行），使我们能够重新使用时，提出了移动计算。像计算区域出现的算法，通过缓存连接行段∨和邻域集‍ε（和一些客房数据），算法A.2可以修改对”的产生显着的性能提升，将修改设定操作
我们提出了更新区域的外观和寻找连接的组件，作为两个单独的阶段的算法。然而，聪明的读者会注意到，这两种算法遍历图像连接行段执行操作。通过保持数据结构在连接的行段，我们可以一次迭代修改的像素进行计算和快速。

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