作者通过在图像上移动前向掩码时跳过不必要的操作来修改原始 Chamfer 算法。 在这些操作中，单元格中的最少添加会产生无穷大。 对于具有许多非特征条目或边界上没有有意义特征的大型二值图像，该算法更有效。

1. 对于给定二值图，分别用matlab内置函数和两方向顺序滤波器法完成距离变换。 2. 显示距离变换的结果； 3. 比较两种方法得到的结果和执行时间；

针对传统骨架提取算法结果无法保证骨架单像素性,并且伴有毛刺产生的现象,提出了一种能够有效去除骨架中毛刺分枝,充分体现物体形态特征的骨架剪枝算法。该算法以模糊距离变换为理论基础,在物体粗骨架图像中计算每条尾枝的模糊距离变换值,使用根据骨架特点确定的动态阈值判断骨架分枝是否被去除,并利用分级剪枝方法实现骨架剪枝操作。实验结果表明,该算法在进行剪枝操作中可有效地保证骨架的准确性和连续性。

输入图像矩阵，输出距离变换后的图像矩阵

近似欧氏距离变换的一种并行算法.docx

详细讲解了图像分割的概念和原理，距离变换和分水岭介绍。相关API介绍、使用讲解和处理流程描述。此工程是Demo，用的OPENCV3.3

基于栅格算法，以欧氏距离变换为基础，实现了点、线、面等任意图形的加权voronoi图生成。相关论文地址 http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-LZTX201201025.htm

三维激光扫描点云为文物模型重建提供了新的数据支持，但扫描所得海量点云包含大量冗余数据，给建模带来很大不便。针对扫描点云过密、冗余数据较多的问题，提出了一种基于自适应分层的文物点云数据压缩算法。算法的基本思想是：首先通过基于倒角距离变换的自适应分层方法对原始点云进行自适应分层；然后使用弦高差值作为特征点的判别依据来删除冗余数据，采用改进的弦高差法对每层点云进行压缩，保留对模型特征贡献较大的特征点。实验结果表明，通过形状误差控制分层厚度，能在平缓部位减少层数以提高效率的同时不至于使复杂部位因分层过厚而损失重要特征，改进的弦高差法在保留大曲率特征的同时不至于使平缓部位出现孔洞，从而保证了模型重建的精度。

地图代数八边形距离变换的实现代码，总体不错哦

适合学习C++、Opencv、图像处理、机器视觉等相关专业人群