2D欧氏距离变换算法比较：精确Voronoi图生成优化

本文是一篇深入探讨2D欧氏距离变换（Euclidean Distance Transform, EDT）算法的综述文章，由Ricardo Fabbri、Luciano Daf. Costa和Julio Torelli、ODERM Bruno四位作者合作完成，发表在Brown University和Instituto de Física de São Carlos以及Instituto de Ciências Matemáticas e Computação, USP的研究机构。距离变换是计算机视觉和几何学中的基本操作，对于实际应用具有巨大的潜力，特别是在图像处理、计算机图形学、计算几何和对象建模等领域。 自20世纪90年代以来，尽管存在一些高效的精确欧氏距离变换算法，但该领域的研究仍在持续发展。文章着重于回顾和比较当前最先进的顺序2D EDT算法，旨在分析它们在速度和精确性方面的差异。作者们全面实现了六种最佳算法，并进行了实际性能的对比测试，这对于选择最适合特定应用场景的算法具有重要意义。 研究涉及的算法类别包括但不限于：图像处理与计算机视觉中的通用方法，计算机图形学中的计算几何和对象建模，数据结构中的图和网络，以及人工智能中的视觉理解和场景理解。此外，软件工程方面也考虑到了软件验证的需求，即如何确保这些算法的正确性和可靠性。 通过这篇综述，读者可以了解到不同算法的优缺点，例如某些算法可能在计算速度上表现优秀，而另一些则在精确度上更胜一筹。对于那些需要处理大规模图像数据或对精度有极高要求的项目，选择合适的距离变换算法至关重要。同时，这篇文章也为开发者提供了宝贵的参考，帮助他们优化自己的软件实现，提升计算效率。 值得注意的是，文中提到的改进版的加权Voronoi图生成算法，是在原始EDT算法基础上的创新，它考虑了图形的权重特性，能够更好地反映图形特征间的空间关系，这在很多实际应用中，如图像分割、机器学习特征提取等方面具有潜在优势。如果有需要获取这部分的程序源码，可以通过联系406803725获取。这篇文章为从事计算机视觉、图像处理及几何计算的科研人员和工程师提供了宝贵的学习资源和实践指导。