三维欧氏距离变换快速算法

为了提高三维距离变换在实际应用中的计算效率,提出一种三维快速距离变换算法.首先将三维图像降维为多张二维图像,为每张二维图像设置2个标记数组,并根据标记数组运用围线扫描方法依次计算出每一像素在二维图像上的距离变换;然后依据二维结果计算出所有像素在三维图像中的距离变换.实验结果表明,文中算法实现简单,比已有的边界剥离算法及基于Voronoi图的算法在时间和空间消耗上均有较大的提高,有更好的实用性.     

基于围线追踪的完全欧氏距离变换算法

本文以吴立德等１９９６年中文提出了基于边过程的围线追踪算出发点，设计并实现了一个在二值图像中进行完全欧氏距离变换的算法，算法首先求出二值图像的围线，然后沿围线从近向远扩展计算欧氏距离，算法能够计算精确的欧氏距离，对算法的时间和空间需求进行了简要的分析，讨论了算法的一些有关性质，并给出了实现程序运行中得到的一些实验数据，结果表明算法在多数情况下能够运行快，占用内存少，有较好的自适应性，因此有较好的实     

一种新的完全欧氏距离变换算法

论文提出了一种基于边界剥离的二维完全欧氏距离变换算法。该算法从物体目标的最外层边界开始,自外向内、逐层对物体目标区域进行边界跟踪、剥离。在跟踪过程中,根据当前边界像素点的已获得距离变换结果或为背景的邻域像素信息,计算其与最近背景像素间的欧氏距离,从而实现距离变换。和已有算法相比,文中算法具有简单快速、容易实现,得到的是完全欧氏距离的优点,在分离粘连物体的应用中,取得了良好分离效果。     

近似欧氏距离变换的一种并行算法

提出了一种基于超大规模集成电路(VLSI)硬件结构的新型距离变换并行处理算法。距离变换是一种基于二值图像的全局操作，在骨架抽取、形状匹配、目标重建、机器人避障等图像分析与模式识别算法中有着广泛的应用。欧氏距离是精确的L2范数距离，但是由于欧氏距离的非线性，不利于各种并行算法和加速算法的设计与实现，因此在应用中各种变形的加权距离作为欧氏距离的近似得到了实际推广。本文算法是有别于传统近似欧氏距离的并行计算方法，可应用于传统IC硬件或数字信号处理芯片(DSP)。理论分析和实验结果表明，该方法具有算法简单、快速、误差小等特点，可以更好地近似欧氏距离，并同时得到图像的Voronoi图，是一种实际可行的升级算法。     

基于欧氏距离变换的肺实质修补

在胸部CT图像的肺实质提取过程中,往往存在诸如过分割等问题,因此有必要对分割出的肺实质图像进行修补,论文提出了一种基于欧氏距离变换的肺实质修补算法.该算法是在初提取肺实质之后,利用欧氏距离变换将肺部边缘的血管和肺结节恢复,从而得到包含病灶区域在内的完整的肺实质.采用该算法对45个病人的胸部CT图像中缺失的肺实质进行了修补,结果显示该算法的正确率达90％以上,证明了该方法的可靠性和有效性.     

OpenGL在逆向工程三维重构中的应用研究

研究了在MFC中运用OpenGL进行编程，重构三维物体的方法，对于逆向工程三维重构的杂乱离散点云，在进行排序重组和三角网格化后，运用OpenGL对三角网格进行消隐，设定法线，光照和材质的处理，重构原始物体，具体的应用实例说明了所提方法的有效性。     

三维欧氏距离变换的一种新方法

常见的三维距离变换算法大都是对城市街区、棋盘等二维近似欧氏距离变换算法的三维扩展,得到的依然是近似欧氏距离.提出一种新的三维欧氏距离变换算法,可以得到完全欧氏距离,时间复杂度为O(n3logn).将该算法应用于三维医学CT图像内部软组织的显示,取得了较好的效果.     

统一化的快速距离变换

距离变换是图象处理和分析的有效工具，是关于图象是全局操作，为了避免庞大的计算量，人们通常采用将全局操作分解成局部操作的策略，但是这种分解策略只能产生近似的欧氏距离，本文提出了一种统一的化的距离变换算法，它不需要并行处理硬件的支持就能快速实现距离变换心最近特征变变换，对于使用不同的距离测度函数，仅需要调整距离查找表，而算法本身不用做任何改动，本文最后给出算法分析和实验结果。     

基于欧氏距离变换的肺部粘连肿瘤分割算法

以肺部CT图像为研究对象,针对肺部粘连肿瘤图片本身的特点,提出了一种基于边缘跟踪的二维欧氏距离变换算法.从目标区域的最外层边界开始,自外向内对目标区域进行边缘跟踪、腐蚀,直到肿瘤区粘连部分与肺部边界分离.算法能够计算精确的欧氏距离.通过实验分割出的肿瘤和放射科医生手工勾画的肿瘤轮廓对比,5幅病例图像重叠率达到了75%左右,实验结果表明该方法对于中晚期肺部粘连肿瘤的分割有一定的效果.     

基于边界跟踪的快速欧氏距离变换算法

提出了一种基于边界跟踪、剥离的快速二维欧氏距离变换算法.从目标区域的最外层边界开始,自外向内、逐层对目标区域进行边界跟踪、剥离,直至目标区域为空.每跟踪到一个边界像素点,即根据其邻域像素所传递的最短距离信息来计算与最近背景像素间的欧氏距离,并利用一个链表结构来完成对已经过距离变换的像素点的距离更新,以解决距离传递的路径可能改变的问题.实验结果表明,该算法能够得到准确的欧氏距离,并且算法时间不到3×3倒角近似欧氏距离变换算法的2倍,比基于桶排序的欧氏距离变换算法快几十至上千倍.     

Computing the Euclidean Distance Transform on a Linear Array of Processors

Given an n×n binary image of white and black pixels, we present an optimal parallel algorithm for computing the distance transform and the nearest feature transform using the Euclidean metric. The algorithm employs the systolic computation to achieve O(n) running time on a linear array of n processors.     

On Computing the Exact Euclidean Distance Transform on Rectangular and Hexagonal Grids

In this paper we prove an equivalence relation between the distance transform of a binary image, where the underlying distance is based on a positive definite quadratic form, and the erosion of its characteristic function by an elliptic poweroid structuring element. The algorithms devised by Shih and Mitchell [18] and Huang and Mitchell [7], for calculating the exact Euclidean distance transform (EDT) of a binary digital image manifested on a square grid, are particular cases of this result. The former algorithm uses erosion by a circular cone to calculate the EDT whilst the latter uses erosion by an elliptic paraboloid (which allows for pixel aspect ratio correction) to calculate the square of the EDT. Huang and Mitchell's algorithm [7] is arguably the better of the two because: (i) the structuring element can be decomposed into a sequence of dilations by 3 × 3 structuring elements (a similar decomposition is not possible for the circular cone) thus reducing the complexity of the erosion, and (ii) the algorithm only requires integer arithmetic (it produces squared distance). The algorithm is amenable to both hardware implementation using a pipeline architecture and efficient implementation on serial machines. Unfortunately the algorithm does not directly transpose to, nor has a corresponding analogue on, the hexagonal grid (the same is also true for Shih and Mitchell's algorithm [7]). In this paper, however, we show that if the hexagonal grid image is embedded in a rectangular grid then Huang and Mitchell's algorithm [7] can be applied, with aspect ratio correction, to obtain the exact EDT on the hexagonal grid.     

改进的边界距离变换算法在虚拟内窥镜中应用

为提高虚拟内窥镜实现中提取中心路径的时间效率,改善虚拟内窥镜的实时漫游,边界距离变换算法是提取中心路径的常用算法.上述算法在建立边界距离场和源距离场时非常耗时,故实时性很差.针对建立两个场非常耗时的缺点,提出定义超大数组,建立体素点ID值和体素点在体素点集中位置的一一对应关系,减少在确定体素点位置时对体素集的扫描次数,从而提高算法的效率.实验结果表明,改进后的算法时间效率高,实时漫游效果好,速度快,提取的中心路径漫游效果好,实现了虚拟漫游效果,具有一定的实际应用与理论研究价值.     

基于围线扫描的快速完全欧氏距离变换算法

欧几里德距离变换（EDT）是为由黑白像素构成的二值图像中所有像素找到距离其最近的黑色像素,并计算它们之间的欧几里德距离,目前广泛地应用于图像分析和计算机视觉等领域.本文采用基于围线扫描的思想,提出了一个在二值图像中进行完全欧氏距离变换的算法.算法首先将二值图像中的像素进行分类,对那些本身既不是特征像素且其4-邻域内也没有特征像素的点作上标记,然后对这些标记的像素自内向外进行围线扫描,搜索与它最近的黑点并计算它们的欧氏距离.算法能够计算精确的欧氏距离.同时对算法的时间复杂度进行了简单的分析,并给出了程序实现中得到的一些实验数据,结果表明该算法运算速度快,时空需求在当前的硬件环境下令人满意,是一种有效的和有着巨大实际应用价值的距离变换算法.     

LBP 直方图与PCA 的欧式距离的人脸识别

基于LBP算子具有旋转不变性和灰度不变性等显著特点,本文通过LBP算子的特征提取,将人脸分成子区域,然后通过连接这些子区域的LBP直方图生成人脸特征向量,由于生成的特征向量的维数过高,通过PCA算法降维压缩,最后用欧式距离分类器完成测试样本和训练样本的人脸识别,通过实验比较得出很好的人脸识别效果,此人脸识别算法过程用于火车站等各种公共场合有很好的应用效果。     

基于优化欧氏距离的协同过滤推荐

由于推荐系统中用户对项目的评价数据具有多样性和稀疏性的特点,传统的相似性度量算法不能有效查找相似邻居,本文提出一种基于优化欧氏距离的邻居相似度计算方法,在欧氏距离计算的基础上引入归一化处理和杰卡德相似系数,并最终作出评价预测和推荐。在典型数据集上的实验结果显示该算法能够有效提高协同过滤推荐系统的推荐性能。      

改进的基于欧氏距离测度网格模型体素化算法

在基于到网格多边形表面的法矢量函数作为距离标准的体素化算法的基础上,提出以多边形面的最小包围盒作为计算单元,以欧式距离作为测度实现网格模型的体素化,极大地提高了计算速度,使得只能在图形工作站上实现的算法在微机平台上得以实现．针对通常采用Flooding操作判断内外体素、但应用于存在封闭空腔的模型时将会产生错误的情况,设计了一种根据体素标志位序列判断内外体素的算法．