algorithm - 区域距离

Question

我有一个二值图像作为输入。二值图像在前景中包含几个不相交的区域。

对于不在区域中的每个像素，我想知道到最近区域边界的距离。这是标准的图像处理算法吗？如果是这样，它叫什么？它看起来是一个与距离变换算法不同的问题。

我想出的一个暴力解决方案是使用 Sobel 对区域边界进行边缘检测。然后对于不在区域中的每个像素，计算到所有边界像素的距离并取最小的一个。

我将在 CUDA 中实现它，所以我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过程时更快地读取内存。

对于更好的方法有什么建议吗？

Answer 1

我认为您只是缺少应用距离变换的设置。我最近才知道距离变换是什么，所以我为我可能的无知道歉。但是:

创建一个图像(相同尺寸)，其中您的分类 Blob 包含为 0(填充)，其他所有内容均为 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，根据坐标在距离变换图像上查找其对应的值。该值(据我所知)将是到最近的分类对象的距离。