...欧氏距离变换 [gap=1147]Key words】S patial data model ; Grid data model; Integrated data model; Euclidean distance transformation ...
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完全欧氏距离变换 complete euclidean distance transform
In this paper, we use a new method based on Euclidean distance transform and 8-neighborhood searching algorithm, and the result is more accurate and faster.
本论文采用基于欧氏距离变换的方法绕过了直线拟合,避免了拟合误差,使测量结果更精确,测量速度更快。
参考来源 - 基于数字图像处理的羊毛测量与分类系统·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
在距离变换阶段，该方案采用了一种新的三维欧氏距离变换算法，在保证距离测量精度的同时缩短了运算时间。
To reduce the computation time, a new 3d Euclidean distance transformation algorithm was adopted to compute the distance map of the medical image.
欧氏距离法的重建效果比小波变换法要差一些，所用时间比小波变换法要少的多；
The performance of Euclidean Distance is inferior to Wavelet Transform, but using much less time, Maximal Distance gets the worst result , while taking the least time.
距离变换是计算并标识空间点（对目标点）距离的过程，它最终把二值图像变换为灰度图像（其中每个栅格的灰度值等于它到最近目标点的距离）。目前距离变换被广泛应用于计算机图形学、GIS空间分析和模式识别等领域。 按距离类型划分，距离变换可分为：非欧氏距离变换和欧氏距离变换（EDT）。其中EDT精度高，与实际距离相符，应用更广泛。 欧式距离变换欧氏距离变换的定义 在二维平面上定义两点，那么他们之间的欧氏距离表示为 ： 在二值图像中，1代表目标点，0代表背景；在灰度图像中，栅格的灰度值表示该栅格点到最近目标点的距离值。这样一张M×N的图像可以表示为一个二维数组A[M][N]，其中A[i][j]=1对应的栅格表示目标点，A[i][j]=0对应的栅格表示背景点。设B={(x,y)|A[i][j]=1}为目标点集合，则欧氏距离变换就是对A中所有的栅格点求： 其中 从而得到二值图像A的欧氏距离变换图。 目前随着应用的需要，已经有多种EDT算法。按变换方式分，这些算法可以分为：基于目标点变换算法和基于背景点变换算法，其中基于目标点变换算法又可分为：传播算法、光栅扫描算法和独立扫描算法
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