[发明专利]一种基于动态规划的距离变换计算方法

说明书

本发明公开了一种基于动态规划的距离变换计算方法，所述方法包括：步骤1：输入二值图像创建数组，将目标像素的8个邻域划分为上邻域和下邻域，其中，上邻域和下邻域分别包括4个邻域；步骤2：在目标像素的上邻域内计算目标像素与背景像素的伪距离变换，获得第一伪距离变换结果；步骤3：在目标像素的下邻域内计算目标像素与背景像素的伪距离变换，获得第二伪距离变换结果；步骤4：比较所述第一伪距离变换结果和所述第二伪距离变换结果，获得二者的较小值，则二者的较小值作为最终距离变换计算的结果，实现了减少了计算的复杂度，保障了计算的一定精确度，运算时间较短，处理效率较高的技术效果。

技术领域

本发明涉及图像分析与模式识别领域，尤其是涉及图像处理过程中一种近似的距离变换方法。

背景技术

对于一幅二值图像，图像中的像素可分为背景像素(像素值为0)和目标像素(像素值为1)两类，而距离变换就是指把二值图像每一像素的像素值0、1变换成由到其最近背景像素间的距离值的过程。经距离变换后的图像更能突出展现图像的边缘、几何骨架等信息，进而有助于进行图像形态处理(如细化、粗化、骨架化)，模式匹配(如物体检测和stereofeature匹配)，目标重建、图像分割、机器人碰撞检测等方面的研究应用，因此距离变换一直是图像处理领域的研究热点。

现在的对距离变换计算方法的研究可分为两个方向：

一、近似欧氏距离变换计算方法

这类计算方法的基本思想是利用图像处理里常用到的一个近似模板运算，计算从图形外移动到图形内某点的最短距离，模板内标识的距离值通常是欧式距离的取整近似值，同时模板也不可能始终沿着边界轮廓的法向方向移动，因此这类方法一定是有误差，如城市街区距离、棋盘距离、倒角距离等。尽管此类计算方法实现简单，且速度较快，但由于存在误差而不适用于对精度高度严格要求的一些图像处理过程中，如医学图像。

二、完全欧氏距离变换计算方法

随着硬件技术的不断提高及对距离变换的广泛应用，人们也开始致力于完全欧氏距离变换计算方法的研究，并提出了许多相对高效的计算方法，如行列交叉法、边界追踪法及基于Voronoi的方法等。虽然上述计算方法可以获得精确的距离变换，但其中的大部分方法的复杂度较高，运行时间较长，同时随着社会的发展，所需处理的图像的数据量也越来越大，此类计算方法的运行时间会更长，这将给实际应用带来一定困难。

综上所述，本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

在现有技术中，现有的距离变换计算方法存存在误差，导致精度较差，或存在运算时间较长，处理效率较低的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种基于动态规划的距离变换计算方法，解决了现有的距离变换计算方法存存在误差，导致精度较差，或存在运算时间较长，处理效率较低的技术问题，实现了减少了计算的复杂度，保障了计算的一定精确度，运算时间较短，处理效率较高的技术效果。

距离变换是针对二值图像的一种变换。对于一幅m×n的二值图像I(x,y)，其中，(x,y)∈(0≤x≤m-1,0≤y≤n-1),(x,y)代表像素在图像中的位置，I(x,y)代表该位置的像素值，若I(x,y)＝1代表图像的目标像素；I(x,y)＝0代表图像的背景像素，所以根据图像值，可以将二值图像分为目标O_b和背景B_g,O_b＝{(x,y)|I(x,y)＝1}为目标像素集合，B_g＝{(x,y)|I(x,y)＝0}为背景像素集合。