MATLAB实现2D点集修正Hausdorff距离快速计算

豪斯多夫距离是评估两个点集相似性的一种度量方法，在图像处理和模式识别领域中有广泛应用。传统的豪斯多夫距离对于噪声和离群点十分敏感，而修正豪斯多夫距离是对传统豪斯多夫距离的一种改进，能够减少这些不利因素的影响。 描述中提到的 Dubuisson 和 Jain 在 ICPR94 上发表的工作，提出了 MHD 的概念，并证明了在某些情况下，MHD 的性能优于定向豪斯多夫距离。函数的输入为两个点集 A 和 B，这两个点集代表了需要比较的两个对象。函数将计算两个方向上的距离，即从点集 A 到点集 B 的距离以及从点集 B 到点集 A 的距离，并返回这两者之间的最小值作为最终的 MHD。 函数的调用格式为 'MHD = ModHausdorffDist(A,B);'，其中 MHD 是返回的修正豪斯多夫距离值，A 和 B 分别代表两个需要比较的二维点集。每个点集的样本数量可以不同，但它们的维度必须相同，即都为二维。 此函数通过 MATLAB 的 mex 文件形式提供，这意味着它被编写为 C 或 C++ 代码，并通过 MATLAB 的外部接口函数 MexFunction 编译和链接，从而允许 MATLAB 脚本调用外部编译好的代码以提高执行效率。文件 'ModHausdorffDistMex.zip' 可能包含了这个函数的源代码、编译好的二进制文件以及可能的使用说明或示例代码。用户需要解压该压缩包，将函数正确安装到 MATLAB 路径下，即可在 MATLAB 环境中调用此函数来计算点集之间的 MHD。 在使用此函数时，用户需要确保输入的点集格式正确，并且已经安装了相应的编译环境，以便在 MATLAB 中顺利编译 mex 文件。此外，由于此函数可能涉及到复杂的数学计算和算法实现，因此需要对豪斯多夫距离的原理和 MHD 的计算方法有一定的了解，以便于正确解读函数的输出结果。"