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  • 距离变换

    万次阅读 2012-05-30 21:43:53
    距离变换和线性滤波器,形态学变换处于平等位置,是图像处理的一种方法,通过使用两遍扫描光栅算法可以快速计算到曲线或点集的距离。 应用: 水平集 快速斜切匹配 图像拼接 图像混合的羽化 临近点配准 ...

    距离变换和线性滤波器,形态学变换处于平等位置,是图像处理的一种方法,通过使用两遍扫描光栅算法可以快速计算到曲线或点集的距离。


    应用:

    水平集

    快速斜切匹配

    图像拼接

    图像混合的羽化

    临近点配准


    方法:

    首先对图像进行二值化处理,然后给每个像素赋值为离它最近的背景像素点与其距离(Manhattan距离or欧氏距离),得到distance metric(距离矩阵),那么离边界越远的点越亮。



    实现:

    Imgori=imread('test.jpg');
    I=rgb2gray(Imgori);
    subplot(2,3,1);imshow(I);title('origin');
    
    Threshold=100;
    F=I>Threshold;%front
    %B=I<=Threshold;%background
    subplot(2,3,4);imshow(F,[]);title('binary');
    
    T=bwdist(F,'chessboard');
    subplot(2,3,2);imshow(T,[]);title('chessboard distance transform')
    %the chessboard distance between (x1,y1) and (x2,y2) is max(│x1 – x2│,│y1 – y2│).
    
    T=bwdist(F,'cityblock');
    subplot(2,3,3);imshow(T,[]);title('chessboard distance transform')
    %the cityblock distance between (x1,y1) and (x2,y2) is │x1 – x2│ + │y1 – y2│.
    
    T=bwdist(F,'euclidean');
    subplot(2,3,5);imshow(T,[]);title('euclidean distance transform')
    %use Euclidean distance
    
    T=bwdist(F,'quasi-euclidean');
    subplot(2,3,6);imshow(T,[]);title('quasi-euclidean distance transform')
    %use quasi-Euclidean distance

    或者单纯想看这几个距离函数的区别可以用以下code:

    bw = zeros(200,200); bw(50,50) = 1; bw(50,150) = 1;
    bw(150,100) = 1;
    D1 = bwdist(bw,'euclidean');
    D2 = bwdist(bw,'cityblock');
    D3 = bwdist(bw,'chessboard');
    D4 = bwdist(bw,'quasi-euclidean');
    figure
    subplot(2,2,1), subimage(mat2gray(D1)), title('Euclidean')
    hold on, imcontour(D1)
    subplot(2,2,2), subimage(mat2gray(D2)), title('City block')
    hold on, imcontour(D2)
    subplot(2,2,3), subimage(mat2gray(D3)), title('Chessboard')
    hold on, imcontour(D3)
    subplot(2,2,4), subimage(mat2gray(D4)), title('Quasi-Euclidean')
    hold on, imcontour(D4)


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