画像処理の面取り距離変換は、オブジェクトマッチング認識でよく使用されます。アルゴリズムは基本的に、3x3ウィンドウに基づいて各ピクセルの距離値を生成し、距離変換を完了するために2つのステップに分割されます。最初のステップは左上隅から始まり、各ピクセルを左から右にスキャンし、上から下にスキャンし、中央のピクセルXの周りの4ピクセルを検出し、結果として最小距離と位置を節約します。図は次のとおりです。
2番目のステップは、各ピクセルについて、結果として、結果として、隣接するピクセル4、5、6、7の最小距離と位置を検出することです。
これらの2つのステップを完了した後、結果出力は面取り距離変換の結果です。完全な画像面取り距離変換コードの実装は、次の手順に分けることができます。
1.ピクセル配列の初期化、すべての背景色ピクセルの初期距離は無限であり、前景ピクセルの距離は0です。
2。面取り距離変換の最初のステップを開始し、結果を保存します
3.最初のステップの結果に基づいて、面取りの距離変換の2番目のステップを完了する
4.距離変換の結果に従ってすべての異なるグレースケール値を表示して画像を形成します
最終結果は次のように表示されます（左は元の画像を示し、右側はCDT後の結果を示します）
完全なバイナリイメージ透評価距離変換のソースコードは次のとおりです。
パッケージcom.gloomyfish.image.transform; java.awt.colorをインポートします。 java.awt.image.bufferedimageをインポートします。 java.util.arraysをインポートします。 com.gloomyfish.filter.study.abstractbufferedimageopをインポートします。パブリッククラスcdtfilterは、abstractbufferedimageop {private float [] dis;を拡張します。 // nn-distances private int [] pos; // nn-positions、32ビットインデックスプライベートカラーbakcgroundcolor; public cdtfilter（color bgcolor）{this.bakcgroundcolor = bgcolor; } @Override public bufferedimageフィルター（bufferedimage src、bufferedimage dest）{int width = src.getwidth（）; int height = src.getheight（）; if（dest == null）dest = createcompatibledestimage（src、null）; int [] inpixels = new int [width * height]; pos = new int [width * height]; dis = new float [width * height]; src.getRgb（0、0、幅、高さ、インピクセル、0、幅）; //ランダムに生成された距離変換ポイントind index = 0; arrays.fill（dis、float.max_value）; int numoffc = 0; for（int row = 0; row <height; row ++）{for（int col = 0; col <width; col ++）{index = row * width+col; if（inpixels [index]！= bakcgroundcolor.getRgb（））{dis [index] = 0; pos [index] = index; numoffc ++; }}} final float d1 = 1;最終フロートD2 =（float）Math.sqrt（d1 * d1 + d1 * d1）; System.out.println（numoffc）;フロートND、ND_TMP; int i、in、cols、行、最寄りのpixel; // 1 2 3 // 0 I 4 // 7 6 5 //最初のパス：フォワード - > l-> r、tb for（rows = 1; rows <height -1; rows ++）{for（cols = 1; cols <width -1; cols ++）{for（cols = 1; cols <width -1; cols ++）{i = rows * width+cols; nd = dis [i]; toseedpixel = pos [i]; if（nd！= 0）{//背景pixels in = i;をスキップします。 in += -1; // 0 if（（nd_tmp = d1 + dis [in]）<nd）{nd = nd_tmp; toseedpixel = pos [in]; } in += -width; // 1 if（（nd_tmp = d2 + dis [in]）<nd）{nd = nd_tmp; toseedpixel = pos [in]; } in += +1; // 2 if（（nd_tmp = d1 + dis [in]）<nd）{nd = nd_tmp; toseedpixel = pos [in]; } in += +1; // 3 if（（nd_tmp = d2 + dis [in]）<nd）{nd = nd_tmp; toseedpixel = pos [in]; } dis [i] = nd; pos [i] = coistepixel; }}} // 2番目のパス：後方 - > r-> l、bt //最初のパスとまったく同じ、（rows = height-2; rows> = 1; rows-）{for（cols = width-2; cols> = 1; cols-）{i = rows * width + cols; nd = dis [i]; toseedpixel = pos [i]; if（nd！= 0）{in = i; in += +1; // 4 if（（nd_tmp = d1 + dis [in]）<nd）{nd = nd_tmp; toseedpixel = pos [in]; } in += +width; // 5 if（（nd_tmp = d2 + dis [in]）<nd）{nd = nd_tmp; toseedpixel = pos [in]; } in += -1; // 6 if（（nd_tmp = d2 + dis [in]）<nd）{nd = nd_tmp; toseedpixel = pos [in]; } in += -1; // 6 if（（nd_tmp = d2 + dis [in]）<nd）{nd = nd_tmp; toseedpixel = pos [in]; } in += -1; // 6 if（（nd_tmp = d2 + dis [in]）<nd）{nd = nd_tmp; toseedpixel = pos [in]; } in += -1; // 6 if（（nd_tmp = d1 + dis [in]）<nd）{nd = nd_tmp; toseedpixel = pos [in]; } in += -1; // 7 if（（nd_tmp = d2 + dis [in]）<nd）{nd = nd_tmp; toseedpixel = pos [in]; } dis [i] = nd; pos [i] = coistepixel; }}} for（int row = 0; row <height; row ++）{for（int col = 0; col <width; col ++）{index = row * width+col; if（float.max_value！= dis [index]）{int gray = clamp（（int）（dis [index]））; Inpixels [index] =（255 << 24）| （灰色<< 16）| （灰色<< 8）|グレー; }}} setrgb（dest、0、0、width、height、inpixels）; DESTを返す; } private int clamp（int i）{return i> 255？ 255：（i <0？0：i）; }}上記はこの記事のすべての内容です。みんなの学習に役立つことを願っています。誰もがwulin.comをもっとサポートすることを願っています。