距离区域

Question

我有一个二进制图像作为输入。二进制图像包含前景中的几个不相交区域。

对于不在某个区域的每个像素，我想知道距离最近区域边界的距离。这是一个标准的图像处理算法？如果是这样，那叫什么？它看起来与距离变换算法不同。

我想出的bruteforce解决方案是使用Sobel边缘检测区域边界。然后，对于不在某个区域中的每个像素，计算与所有边界像素的距离并取最小值。

我将在CUDA中实现它，所以我在考虑将边界像素放在一个常量缓冲区中，以便在进行距离计算时读取更快的内存。

任何建议更好的方法？

Answer 1

我想你只是缺少设置，以应用距离变换。我只是刚刚了解到最近的距离变化，所以我为我可能的无知道歉。但是：

创建一个图像（相同尺寸），其中包含的分类斑点为0（填充），其他所有元素均为1.对该图像执行距离变换算法。然后，对于原始图像中的每个未分类像素，根据坐标查找距离变换图像上的相应值。该值（据我了解）将是距离最近的分类对象的距离。