摘要
目前,二维欧氏距离变换已经成为图像处理与模式识别领域的重要方法。最初它只是应用于二值图像的处理,但是经过近几年的发展,特别是布朗大学的Pedro F.Felzenszwalb对二维欧氏距离变换进行了革命性的扩展并提出了线性计算复杂度的求解方法,二维欧氏距离变换才真正被广泛应用于模式识别领域。本文就二维欧氏距离变换的三个演进阶段进行总结归纳,并给出各个阶段的相应的求解方法与应用分析,以期提供二维欧氏距离变换的扩展思路,进一步拓展它的应用领域。
出处
《数字技术与应用》
2017年第4期60-62,共3页
Digital Technology & Application