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.     

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     

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.     

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。     

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.     

利用欧氏距离变换Snake模型分割脊椎CT图像

在计算机虚拟脊椎矫正系统中,为模拟钢钉打入椎骨后相关脊椎骨产生位移和旋转,需要建立患者脊柱的三维模型。由于脊椎结构复杂,空间位置相互交错,造成了在靠近上下椎骨连接区域的CT图像中既有当前椎骨的图像,还有相邻其它椎骨的部分骨组织图像的状态,用传统的分割方法很难从脊柱的CT序列图像中分割出单个的椎骨。在传统Snake模型算法基础上,通过引进一种新的能量表达方法,改善了传统算法对具有复杂凹形轮廓物体分割效果差的缺点,在脊椎CT图像分割中取得了良好的效果。     

一种新的基于小波变换的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换的多聚焦图像融合算法（简记为WMFFA）。首先综合源图像求得参照图像,并对源图像和参照图像分别做小波变换,将其分解成低频和高频图像,然后求出源图像的每个小波系数与参照图像中对应位置上的小波系数之间的距离,按照距离特征从源图像中选取小波系数,组成融合后的小波系数并进行小波反变换,得到融合图像。对提出的融合算法性能进行了评价与分析,结果表明提出的算法对多聚焦图像融合是有效的。     

三维带符号的欧氏距离变换及其应用

距离变换是图像处理中历史悠久的研究课题．该文将二维带符号的欧氏距离变换推广到三维，对其进行了优化，分析了它的计算复杂度，并应用于解决计算机图形学中的两个重要问题：第一，将图形对象的三角网格表示转换为它的距离场表示．即首先将三角网格模型离散为体素表示，利用三维带符号的距离变换，将求空间一点到图形对象的最短距离的全局搜索过程，转化为求这一点到离它最近的特征体素所包含的图形对象部分的局部搜索过程；第二，利用类似的思想，求两张空间曲面之间的最短距离．     

基于围线分层扫描的完全欧氏距离变换算法

围线扫描欧氏距离变换算法是一种快速的完全欧氏距离变换算法,其时间复杂度达到最优,但需在围线区域进行全局搜索,计算时间并未优化。针对此问题,提出了一种基 于围线分层扫描的完全欧氏距离算法。该算法首先根据中心像素的围线性质对二值图像像素点进行重新分类,然后按照围线区域像素与中心像素的空间关系,对中心像素的围线区 域进行分层搜索,并给出了搜索的终止条件。该算法保持了最优的时间复杂度,可通过定量分析单个像素的计算时间来证明其计算时间已得到优化。实验结果表明,该算法能够得到 准确的欧氏距离图像,且运行速度快。     

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.     

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.     

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.     

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.     

基于欧式距离的AES算法模板攻击

针对AES算法Cache计时模板攻击时会触发大量的Cache失效,容易被硬件计数器检测出来的问题,基于Flush+Flush攻击模型,提出一种基于欧氏距离的AES算法模板攻击方法,以减少触发Cache失效的次数,使攻击更加隐蔽.使用Flush+Flush攻击模型获取AES算法在内存中映射的位置;利用已知明文攻击不断地触...     

基于同态加密算法的欧氏距离外包计算协议

针对外包存储数据在密文状态下有关欧氏距离无法计算的问题,构建了欧氏距离外包计算协议,降低了用户的计算负担,保护了数据隐私。回顾了分布式双陷门公钥密码方案。基于同态加密算法设计了安全的乘法协议、单个密钥加密下的完全平方式协议和联合公钥加密下的完全平方式协议,基于这三个基础计算协议设计了欧氏距离的外包计算协议。安全性分析表明该协议足够安全,效率分析显示该协议较为高效,并较好地解决了有关欧氏距离的外包计算问题,对于图像处理的发展有一定的促进作用。     

基于相对欧氏距离的背景差值法视频目标检测

为了从包含大量冗余信息的监控视频中快速查找到运动目标,提出了一种改进的背景差值目标检测算法。首先,通过灰度化和中值滤波对视频图像进行预处理;其次,对视频帧进行抽样统计,计算各个对应像素点的灰度值的中值,建立背景模型;再次,通过大量的实验确定合适的阈值后,计算当前帧与背景模型之间欧氏距离的相对差值,并由此判断前景帧和背景帧;最后,将含有运动目标的图像或视频截取出来。实验结果表明,该方法可以更加准确有效地检测目标,可用于视频监控(如生活小区、铁路交通、仓库的监控视频等)中的目标检测。     

基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法研究

基于特征的匹配算法是图像配准的重要内容,针对传统SIFT匹配法存在的重复匹配、多对一匹配、正确率不高等问题,本文提出了基于标准化欧式距离的双向特征匹配算法。该算法首先通过SIFT算法对特征点进行提取,然后用标准化欧氏距离对特征描述符进行度量,接着采用双向特征匹配算法对特征点进行匹配,最后以RANSAC算法对匹配对进行提纯。实验结果表明,使用标准化欧氏距离进行双向匹配,具有更高的准确率。