matlab图像处理——距离变换

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matlab图像处理——距离变换

V ol. , No Month year.卷第期年月距离变换的应用（选自陆宗骐的论文）粘连区域的分割需要解决的问题有两个，即在何处分割以及如何进行分割。

文献[4]介绍了一种较为简单、直观的粘连区域分割方法——等值线跟踪法。

此方法对二值图象作距离变换，根据局部极大的特点搜索区域核心代替极限腐蚀，用等值线跟踪代替条件膨胀，利用跟踪过程中前后两次周长的跃变发现两区域合并的时间，从而确定分割点的位置，最后用作区域连接段骨架垂线的方法进行粘连部分的分割。

此方法不仅处理速度快，所得分割区域的形状也大为改观，见图1(d)。

当然，确定分割点也并非一定要采用等值线跟踪才行。

也可根据粘连区域连接段象素的特点，设计相应的分析算法不经跟踪直接寻得。

本文在完成了一幅存在粘连的钢筋端面图象分割的基础上，总结得出若干分割原则。

限于篇幅，本文只介绍象素属性分析法中分割位置的搜索算法，后续分割部分参见文献[4]。

2 术语定义2.1 三个检测环为了识别象素的属性，需要考察该象素所在邻域内相关象素的状态，本分割方法中需使用三个检测环。

它们是以当前待测象素为中心的3×3、5×5点，见图2。

它们分别称为内环、中环与外环。

图中，中心象素用星号表示，内环用数字1~8表示，中环用小写字母a~p 表示，外环用大写字母A~Z 和数字1~6表示。

主要用以测试环上数据的跳变，以及数值的大小关系与某类象素数目的多少等。

2.2 象素类型为行文方便起见，对不同类型的象素与数据定义若干专用名词。

·边界点：图象中距离值为1的点。

·背景点：图象中距离值为0的点。

·(粘连区域)连接线：连接粘连两区域的(单点宽或双点宽)骨架，它们应取同一距离值。

·当前点：处于邻域中央，考察其是否在连接线上的那个象素。

·等值点：指在检测邻域内数值等于当前点的距离值的那些象素，连接线上的点必须是等值点。

matlab计算两个区域的最小距离函数

一、概述MATLAB是一种流行的数学软件，用于进行数值计算和数据可视化。

在许多科学和工程领域，MATLAB都被广泛地应用。

其中一个非常有用的功能就是计算两个区域的最小距离函数。

这个功能在图像处理、计算几何学和机器人学等领域都有着广泛的应用。

二、MATLAB中的最小距离函数在MATLAB中，可以使用内置函数或编写自定义函数来计算两个区域的最小距离。

下面我们将介绍MATLAB中计算最小距离的几种常见方法。

1. 使用内置函数MATLAB提供了一些内置函数来计算两个区域之间的最小距离，比如pdist2函数和bwdist函数。

pdist2函数可以用来计算两个不同数据集之间的距离，而bwdist函数则可以计算二进制图像中每个像素到最近的非零像素的距离。

这两个函数都是非常高效、准确的计算最小距离的工具。

2. 编写自定义函数除了使用内置函数，我们还可以编写自定义函数来计算两个区域的最小距离。

这种方法可以根据具体的问题需求进行灵活的定制，但是需要一定的编程能力。

通常可以使用广度优先搜索、最短路径算法或者动态规划等方法来编写自定义函数。

三、最小距离函数的应用最小距离函数在许多领域都有着重要的应用。

下面将介绍一些常见的应用场景。

1. 图像处理在图像处理中，最小距离函数可以用来计算图像中不同物体或区域之间的距离。

比如在医学图像中，可以用最小距离函数来计算肿瘤与周围组织的距离，以辅助医生进行诊断。

2. 计算几何学在计算几何学中，最小距离函数可以用来计算两个几何体之间的最短距离，比如计算两个多边形之间的最小距离。

这对于设计和制造工程师来说是非常重要的。

3. 机器人学在机器人学中，最小距离函数可以用来规划机器人的路径，以避免障碍物或与其他机器人发生碰撞。

这对于自动驾驶车辆和工业机器人来说有着重要的意义。

四、总结在MATLAB中，计算两个区域的最小距离函数是非常有用的功能，它可以用来解决许多现实生活中的问题。

通过内置函数或编写自定义函数，我们可以轻松地实现这一功能。

图像的等距变换,相似变换,仿射变换,射影变换及其matlab实现

图像的等距变换，相似变换，仿射变换，射影变换及其matlab实现第二次写CSDN文档，上一篇的排版实在太烂了，于是决定认真学习一下markdown的语法。

好了，废话不多说，今天，我们学习一下图像（2维平面）到图像（2维平面）的四种变换，等距变换，相似变换，仿射变换，投影变换首先介绍它的原理，最后介绍matlab的实现1.数学基础射影变换矩阵H属于射影群PL(n)中的一个，仿射群是由PL(3)中最后一行为(0,0,1)的矩阵组成的子群，包括仿射群，欧式群，其中欧式群是仿射群的子群，其左上角的矩阵是正交的，当它的行列式为1是称为定向欧式群，距离是欧式群的不变量，但不是相似群的不变量，而夹角是这两个群的不变量。

听了这么多群，不变量的数学概念，可能有点晕，下面我用最直观的语言解释。

线性空间中的线性变换可以用矩阵来描述，因此我们用矩阵来刻画这四种变换。

我们以数学系的经典代数入门教材北大版的《高等代数》为例，研究这些变换是如何进行的2. 等距变换等距变换（isometric transform），保持欧式距离不变，当图像中的点用齐次坐标表示时，变换矩阵如下所示：???x′y′1???=???εcos(θ)εsin(θ)0?εsin(θ)?εcos(θ)0txty1??? ???xy1???当ε=1是保向的，ε=?1是逆向的，等距变换可以更简单的写成x′=HEx=(R0t1)x其中R是旋转矩阵。

t是平移矢量，有3个自由度（1旋转角θ+两个平移tx,ty），需要2组点4个方程求解，等距变换的不变量是:长度，角度，面积。

用matlab实现等距变换如下：clear;close all;clcI=imread('book1.jpg');figure,imshow(I);[w,h]=size(I);theta=pi/4;t=[100,100];s=0.5;% test Eucludian transformH_e=projective2d([cos(theta) -sin(theta) t(1);sin(theta) cos(theta) t(2);0 0 1]');newimg=imwarp(I,H_e);figure,imshow(newimg); 12345678910111213141234567891011121314可以看出，等距变换就是对图像的旋转+平移3. 相似变换相似变换（similarity transform）：等距变换+均匀缩放，当图像中的点用齐次坐标表示时，变换矩阵如下所示：???x′y′1???=???scos(θ)ssin(θ)0?ssin(θ)?scos(θ)0txty1?? ????xy1???当s=1是保向的，s=?1是逆向的，相似变换可以更简单的写成x′=HSx=(sR0t1)x其中R是旋转矩阵。

数字图像处理距离变换

中国地质大学课程设计课程名称数字图像处理教师姓名傅华明学生姓名学生学号学生班级数字图像处理报告——基于matlab 实现1.实验要求：按照公式（8.3.9）对图象p6-05求取距离变换图象,并显示处理后图象距离变换是把任意图形转换成线性图最有效的方法之一。

它是求二值图形中各1像素到0像素的最短距离的处理。

对二值图像f (i ，j )，距离变换k 次的图像为g k (i ，j )，当f (i ，j )＝1时，g 0(i ，j )＝C (非常大)；当f (i ，j )≈0时，g 0(i ，j )＝0。

对图像f (i ，j )进行如下处理：⎪⎩⎪⎨⎧≈=+++++-+-=+0),(01),(}1)1,(,1),1(,1),1(,1)1,(),,(min{),(1j i f j i f j i g j i g j i g j i g j i g j i g k k k k k k对全部i ，j ，有gk ＋1(i ，j )＝gk (i ，j )时，gk 便是所求的距离变换图像。

2.实验代码：clear;close all ;I=imread('p6-05.tif');imshow(I);title('原图');[m n]=size(I);m=double(m);n=double(n);Min=double(min(I(:)));w = strel('square',4);g=zeros(m,n);while sum(I(:))~=m*n*Min %不断腐蚀再腐蚀图像不会有变化为止for i=1:mfor j=1:nif I(i,j)~=Ming(i,j)=g(i,j)+1; %记录这个点腐蚀多少次才到最小值endendendI=imerode(I,w);% figure(1)% imshow(I);endfigure;imshow(mat2gray(g));title('距离变换后图像');3.实验结果如下：在经过距离变换后，最大值点的集合就形成骨架，及位于图形中心部分的线状得集合。

基于MATLAB图像处理的非接触式测距

存在数据矩阵中。由图 4 可知经过图像处理后的图片激光点仍然由许多像素点组成 , 所以需要对每个激光点进
行局部放大。
我们注意到导出后的图像仍为 R G B 图像但是已
经处理后 , 图像此时已经二值化 R[
,G
编号
理论值 / 溯
实际测量值 / 溯
相对误差 %
.
.
.
1
2 67 9
26 4 3
1 36
.
.
.
2
4 25 3
4 10 7
3 55
.
.
.
3
4 55 2
4 30 7
5 69
.
.
.
4
104 4
10 0 0
4 40
.
.
.
5
2 97 1
2 84 3
4 50
从数据看可以用本方法求出的数据误差较小在 6 % 以下 , 为了实验方便照片都是用手机拍摄。实验误差的
R 一s q u a r e :
.
0 99 4 5
A dj u s t e d
R 一s q u a r e :
.
0 99 18
RM
SE :
.
1 4 84
用 m at al b 进行求解最小值的拟合结果得到为
2
6
.
7
ge
m。
我们又随机测量了其他的数据 , 具体如下 :
距离公式即可算出两点间在图片中的距离。已知

如何进行MATLAB图像配准和变换

如何进行MATLAB图像配准和变换引言图像配准和变换是数字图像处理中一项重要任务，它能够将不同空间、不同感知角度或不同时间采集的图像进行对齐，从而实现图像像素之间的准确匹配。

MATLAB作为一种常用的科学计算软件，提供了丰富的图像处理函数和工具箱。

本文将介绍如何使用MATLAB进行图像配准和变换，以帮助读者更好地理解和应用这些功能。

一、图像配准基础1. 图像配准定义图像配准是指将两幅或多幅图像通过某种变化，使得它们的像素点对齐。

这种对齐可以通过平移、旋转、缩放等几何变换来实现。

2. 图像配准应用图像配准在许多领域都有广泛的应用，如医学图像处理、遥感图像处理、计算机视觉等。

例如，在医学领域，图像配准可以用于将不同时间拍摄的磁共振图像对齐，以便医生更好地观察患者的病情变化。

二、MATLAB图像配准函数MATLAB提供了几个常用的图像配准函数和工具箱，方便用户进行图像配准和变换。

下面将介绍一些常用的函数和工具箱。

1. imregister函数imregister函数是MATLAB中一个常用的图像配准函数，它能够将两幅图像进行几何变换以实现图像配准。

该函数基于最大互信息和归一化互相关等算法实现，能够自动处理旋转、平移、缩放和扭曲等运动畸变。

2. cpselect工具箱cpselect工具箱是MATLAB中用于图像配准的一个交互式工具箱。

它能够通过用户交互的方式，选择两幅图像中的对应点，计算并输出变换矩阵。

用户可以通过可视化的界面进行点选，并查看配准效果。

三、图像配准步骤基于MATLAB提供的函数和工具箱，进行图像配准的一般步骤如下：1. 加载图像使用imread函数加载待配准的图像，将其转换为灰度图像或彩色图像，存储为变量img1和img2。

2. 预处理图像根据具体情况，对图像进行预处理操作，如去噪、平滑、增强等。

这一步骤可以提高后续配准的准确性和稳定性。

3. 选择对应点使用cpselect工具箱，通过交互方式选择两幅图像中的对应点。

距离变换算法原理

距离变换算法原理距离变换是图像处理中的一种重要算法，主要用于分析和测量图像中不同对象之间的距离。

距离变换算法可以将图像中的每一个像素点转化为该点到最近背景像素点的距离，从而实现对图像中不同对象的距离测量和分析。

距离变换算法的原理基于两个基本假设：第一，物体的边缘和内部的像素点应该被区分开来；第二，距离越近的像素点应该被赋予更小的值。

基于这两个假设，距离变换算法将图像中的每一个像素点分为两类：前景像素点和背景像素点。

前景像素点指的是对象的像素点，背景像素点指的是非对象的像素点。

距离变换算法分为两种方式：欧几里得距离和曼哈顿距离。

欧几里得距离指的是两点之间的直线距离，而曼哈顿距离则是两点之间的曼哈顿距离，即两点在水平和垂直方向上的距离之和。

两种距离方式都可以实现距离变换，但是在某些情况下，需要根据实际需求选择合适的距离方式。

距离变换算法的实现过程包括以下三个步骤：1. 对图像进行二值化处理，将图像中的前景和背景像素点分离出来。

2. 对二值化后的图像进行距离变换，将每个前景像素点转化为到最近背景像素点的距离。

3. 对距离变换后的图像进行归一化处理，使得距离值在0和255之间，从而便于后续处理。

距离变换算法可以应用于不同领域的图像处理，例如医学图像分析、机器视觉、目标跟踪等领域。

在医学图像分析领域中，距离变换算法可以用于分析肿瘤的大小和形状，从而实现对肿瘤的诊断和治疗。

在机器视觉领域中，距离变换算法可以用于物体的定位和跟踪，从而实现对物体的自动识别和分析。

距离变换算法是一种重要的图像处理算法，可以用于分析和测量图像中不同对象之间的距离。

距离变换算法的实现过程包括二值化、距离变换和归一化处理三个步骤，可以应用于不同领域的图像处理。

图像处理距离变换算法

图像处理距离变换算法距离定义满⾜以下函数条件D(p,q)>=0,当且仅当p=q时D(p,q)=0;D(p,q)=D(q,p)D(p,r)<=D(p,q)+D(q,r)欧式距离D[(i,j),(k,h)]=((i-k)^2+(j-h)^2)^(1/2);城市街区距离只允许横向以及纵向的移动D[(i,j),(k,h)]=|i-k|+|j-h|;棋盘距离允许横向、纵向以及对⾓线上的移动D[(i,j),(k,h)]=max{|i-k|,|j-h|}算法实现步骤1.按照⼀种距离度量D,D是D4或D8，对⼤⼩为M*N的图像的⼀个⼦集S计算距离变换，建⽴⼀个M*N的数组F并作初始化：⼦集S中元素置为0,其他置为⽆穷。

2.按⾏遍历图像，从上到下，从左到右。

对于上⽅和左⾯的邻接像素设F(p)=min[F(p),D(p,q)+F(q)]。

3.按⾏遍历图像，从下到上，从右到左。

对于下⽅和右⾯的邻接像素设F(p)=min[F(p),D(p,q)+F(q)]。

4.数组F中得到的是⼦集S的斜切。

具体函数初始化函数void DistanceTransformD4(vector<vector<int>> &src, vector<vector<int>> &f){int cols = src[0].size();int rows = src.size();//初始化for (int i = 0; i < rows; ++i)for (int j = 0; j < cols; ++j)if (src[i][j] == 1)f[i][j] = 0;elsef[i][j] = INT_MAX - 2;//简单的防⽌溢出//按⾏遍历图像，从上到下，从左到右for (int i = 0; i < rows; ++i)for (int j = 0; j < cols; ++j)D4AL(i, j, rows, cols, f);//按⾏遍历图像，从下到上，从右到左for (int i = rows - 1; i >= 0; --i)for (int j = cols - 1; j >= 0; --j)D4BR(i, j, rows, cols, f);}左变换函数void D4AL(int i,int j, int rows, int cols, vector<vector<int>> &f){//上if (InArea(i - 1, j, rows, cols))f[i][j] = min(f[i][j], 1 + f[i - 1][j]);//左上if (InArea(i - 1, j - 1, rows, cols))f[i][j] = min(f[i][j], 2 + f[i - 1][j - 1]);//左if (InArea(i, j - 1, rows, cols))f[i][j] = min(f[i][j], 1 + f[i][j - 1]);//左下if (InArea(i + 1, j - 1, rows, cols))f[i][j] = min(f[i][j], 2 + f[i + 1][j - 1]);}右变换函数void D4BR(int i, int j, int rows, int cols, vector<vector<int>> &f) {//下if (InArea(i + 1, j, rows, cols))f[i][j] = min(f[i][j], 1 + f[i + 1][j]);//右下if (InArea(i + 1, j + 1, rows, cols))f[i][j] = min(f[i][j], 2 + f[i + 1][j + 1]);//右if (InArea(i, j + 1, rows, cols))f[i][j] = min(f[i][j], 1 + f[i][j + 1]);//右上if (InArea(i - 1, j + 1, rows, cols))f[i][j] = min(f[i][j], 2 + f[i - 1][j + 1]);}判断是否出界函数bool InArea(int i, int j, int rows, int cols){if (i<0 || i>=rows)return false;if (j<0 || j>=cols)return false;return true;}。

MATLAB用于图像处理及变换

MATLAB用于图像处理一、设计目的通过该设计，要求对图像的采集、显示、处理和存储等有一个系统的掌握和理解，并且掌握对二维数据进行处理的方法。

二、课程设计环境计算机MATLAB软件三、预备知识1.图像的读写MATLAB提供了两个重要的用于图像文件的读写的指令，分别是从图像文件中读取数据的imread，以及将数据写入到图像文件中的imwrite。

(1)imread的常见调用格式为：A = imread(filename,fmt)其作用是将文件名用字符串filename表示的，扩展名用fmt表示的图像文件中的数据读到矩阵A中。

如果filename所指的为灰度级图像，则A为一个二维矩阵；如果filename所指的为RGB图像，则A为一个m×n×3的三维矩阵。

Filename表示的文件名必须在MATLAB的搜索路径范围内，否则需指出其完整路径。

imread的其他几种重要的调用格式为：[X,map] = imread(filename.fmt)[…] = imread(filename)[…] = imread(URL,…)[…] = imread(…,idx)(CUR,ICO and TIFF only)[…] = imread(…,’frames’,idx)(GIF only)[…] = imread(…,ref)(HDF only)[…] = imread(…,’BackgroundColor’,BG)(PNG only)[A,map,alpha] = imread(…)(ICO,CUR and PNG only)上面一些参数的含义如下：idx是指读取图标（cur、ico、tiff）文件中第idx个图像，默认值为1。

’frame’,idx是指读取gif文件中的图像帧，idx值可以是数量、向量或’all’。

ref是指整数值。

alpha是指透明度。

(2)imwrite的常用调用格式为：imwrite(A,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(…,filename)imwrite(…,Param1,Val1,Param2,Val2…)其中imwrite(…,Param1,Val1,Param2,Val2…)可以让用户控制HDF、JPEG、TIFF等一些图像文件格式的输出特性。

距离变换算法原理

距离变换算法原理
距离变换算法是一种图像处理技术，用于计算图像中每个像素点到最近目标的距离。

它常用于形态学处理、物体分割和边缘检测等领域。

该算法的原理基于两个概念：前景和背景。

前景指目标物体，背景指非目标区域。

距离变换算法通过计算每个像素点到最近前景像素点的距离，将图像中所有像素点分为不同的区域。

距离变换算法可以用多种方式实现，其中最常见的是基于灰度值的方法。

该方法将前景区域设为白色（灰度值为255），背景区域设为黑色（灰度值为0），并对所有像素点进行遍历。

在遍历过程中，对于每个像素点，计算其到最近前景像素点的欧几里得距离，并将该距离作为新的灰度值赋给该像素点。

如果该像素点已经是前景，则其灰度值不变。

在计算时，可以使用四邻域或八邻域来确定最近前景像素点。

四邻域只考虑上下左右四个方向的相邻像素，而八邻域则同时考虑斜向相邻像素。

距离变换算法的输出结果是一个灰度图像，其中每个像素点的灰度值
表示该像素点到最近前景像素点的距离。

该图像可以用于分割目标物体、检测边缘和计算形态学参数等应用。

总之，距离变换算法是一种基于灰度值的图像处理技术，通过计算每个像素点到最近前景像素点的距离来分割图像。

它可以用于多种应用领域，并且可以通过选择不同的邻域方式进行优化。

Matlab中的图像配准与变换技术

Matlab中的图像配准与变换技术概述图像配准与变换是图像处理中的重要环节，它可以使得不同图像之间的相似特征达到最大化，从而实现图像融合、目标跟踪和图像分析等应用。

Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以实现多种图像配准与变换技术。

本文将介绍Matlab中常用的图像配准与变换技术以及它们的应用。

1. 图像配准图像配准是指将一个或多个图像进行几何变换，使其在空间上达到最佳的匹配。

Matlab提供了多种图像配准算法，包括基于特征点匹配、基于相似性度量和基于互信息的配准方法。

1.1 特征点匹配特征点匹配是一种常用的图像配准方法，它通过寻找图像中具有独特纹理或结构的特征点，并将其匹配到其他图像中的对应点来实现图像配准。

Matlab中的SURF（Speeded Up Robust Features）算法和SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是常用的特征点匹配算法。

这些算法可以实现特征点的提取、特征点描述子的计算和特征点的匹配等操作。

1.2 相似性度量相似性度量是一种基于图像像素值的相似度评估方法，它通过计算两个图像之间的相似性度量值来实现图像配准。

Matlab中的相似性度量函数包括SSIM （Structure Similarity Index Measure）和NCC（Normalized Cross-Correlation）等。

这些函数可以用于计算两个图像之间的结构相似性和互相关系数，从而评估它们的相似性。

互信息是一种基于信息论的相似性度量方法，它能够有效地捕捉两个图像之间的共享信息。

Matlab中的互信息函数可以计算两个图像之间的互信息量，并用于图像配准。

互信息方法在医学图像配准和遥感图像配准等领域有广泛的应用。

2. 图像变换图像变换是指将图像从一个坐标系变换到另一个坐标系，通常是通过对图像进行平移、旋转、缩放或投影等操作实现的。

基于MATLAB的图像边缘提取并计算其角度和距离

基于MATLAB的图像边缘提取并计算其⾓度和距离MATLAB⽬的：检测下列图像的⽩⾊区域和红⾊区域的边缘，并计算其⾓度和距离。

1)利⽤烟草包装纸、基准线以及传送带三者之间的特性，⾸先将⾼速相机拍摄到的图⽚进⾏红⾊通道分离。

2)将通道分离后的图⽚进⾏⼆值化，得到⼆值图像3)将所得到的⼆值图像进⾏边缘检测4)将边缘检测后的图像先腐蚀运算，再进⾏膨胀运算，得到最终图像5)将图8最终得到的两条边界线使⽤MATLAB进⾏最⼩⼆乘法拟合，分别得到两条边界线的关系式，并使⽤数学⽅法计算出两条边界线的⾓度以及图像最左端的直线距离。

此例中，计算得到的两边沿的偏离⾓⼤⼩为3.15°，两边沿最左端距离⼤⼩为303.51像素。

clear clcimage=imread('Image.jpg'); %读取图⽚imtool(image); %显⽰所读取的图⽚imager = image(:,:,1); %提取图⽚红⾊通道imtool(imager);BW = im2bw(imager,0.15); %⼆值化BW = ~BW;imtool(BW);BW1 = edge(BW,'canny',0.95); %检测边缘imtool(BW1); se1 = strel('line',9,176); %腐蚀IM1 = imerode(BW1,se1);imtool(IM1);se2 = strel('line',60,176); %膨胀IM2 = imdilate(IM1,se2);imtool(IM2);[a,b]=size(IM2);[h,w]=find(IM2==1); %筛选边界点，像素值为1yx=[h,w];yx_size = size(yx); %像素点坐标对数%数据筛选出上下边界线以供拟合p=1;q=1;for k=1:yx_size(1,1)if(yx(k,1)>=600)yx1(p,:) = yx(k,:);p = p+1;elseyx2(q,:) = yx(k,:);q = q+1;endendyx1_c1 = yx1(:,1);yx1_c2 = yx1(:,2);yx2_c1 = yx2(:,1);yx2_c2 = yx2(:,2);%绘制分离边界的像素点plot(w,h,'r.')axis([0 b 0 a]);hold on%绘制拟合的直线xy1=polyfit(yx1_c2,yx1_c1,1);plot(1:b,polyval(xy1,1:b),'b-')axis([0 b 0 a]);hold onxy2=polyfit(yx2_c2,yx2_c1,1);plot(1:b,polyval(xy2,1:b),'y-')axis([0 b 0 a]);hold on%计算两直线的夹⾓angle_xy = 180*atan( abs((xy2(1,1)-xy1(1,1)))/(1+xy1(1,1) *xy2(1,1)) )/pi %⾓度%计算最左端的距离，以像素点为单位dist_xy = polyval(xy1,0)-polyval(xy2,0)。

matlab两点距离函数

matlab两点距离函数在matlab程序中，两点的距离是非常常见的操作。

在机器学习、计算机视觉、图形图像处理和物体跟踪等方面，计算两点之间的距离是一项基本技能。

Matlab提供了许多函数来计算两点之间的距离。

下面介绍其中常用的几个函数。

1. pdist函数pdist函数是matlab中最常用的计算两点之间距离的函数。

该函数可以计算矩阵中所有点的两两距离，返回一个距离矩阵。

该函数可以接受多种不同的距离函数作为参数，如欧几里得距离、曼哈顿距离、闵科夫斯基距离、切比雪夫距离等。

例：计算两个三维坐标之间欧几里得距离```matlabp1=[2,3,4];p2=[5,7,9];d = pdist([p1;p2]);```2. norm函数norm函数是matlab中计算向量范数的函数，可以计算欧几里得范数、p范数、1范数等。

例：计算欧几里得距离```matlabp1=[2,3,4];p2=[5,7,9];d = norm(p1-p2);```3. dist函数dist函数可以计算两个n维点之间的欧几里得距离。

例：计算两个三维坐标之间欧几里得距离```matlabp1=[2,3,4];p2=[5,7,9];d = dist(p1', p2');```4. pdist2函数pdist2函数可以计算两个矩阵之间所有点的距离，该函数可以接受多种不同的距离计算方法。

例：计算两个矩阵之间欧几里得距离```matlabP1=[12;45;78];P2=[98;65;32];d = pdist2(P1, P2);```5. squareform函数squareform函数可以将pdist函数计算出来的距离向量转换成距离矩阵。

例：计算欧几里得距离向量，并将其转换成距离矩阵```matlabp1=[2,3,4];p2=[5,7,9];d = pdist([p1;p2]);dm = squareform(d);```总结：在matlab中，计算两点之间距离是一项非常基础但又非常常用的操作。

距离变换名词解释

距离变换名词解释在计算机图形学、图像处理、模式识别等众多领域中，“距离变换”是一个经常被提及的重要概念。

那么，究竟什么是距离变换呢？简单来说，距离变换就是将一个二值图像（只有黑白两种颜色，通常表示为 0 和 1）或者灰度图像中的每个像素点的值，转换为该点到特定目标区域（比如前景区域）中最近的像素点的距离值。

这个距离的定义可以有多种方式，最常见的是欧几里得距离、城市街区距离（也称为曼哈顿距离）和棋盘距离。

欧几里得距离，大家在数学中可能都有所了解，它是两点之间的直线距离。

在图像中，计算一个像素点到目标区域最近像素点的欧几里得距离，就需要用到勾股定理。

假设一个像素点的坐标为（x, y)，目标区域中最近像素点的坐标为（x0, y0)，那么它们之间的欧几里得距离就是√（（x x0)²＋（y y0)²) 。

这种距离计算方式最符合我们直观上对距离的理解，但计算相对复杂一些。

城市街区距离，也叫曼哈顿距离，计算方式就相对简单了。

它是两个像素点在水平和垂直方向上距离的总和。

比如还是刚才的两个像素点（x, y) 和（x0, y0) ，它们之间的城市街区距离就是｜x x0| ＋｜y y0| 。

可以想象成在一个城市的街区中，只能沿着水平和垂直的街道行走，从一个点到另一个点所经过的街道长度总和。

棋盘距离则是取两个像素点在水平和垂直方向上距离的最大值。

对于像素点（x, y) 和（x0, y0) ，棋盘距离就是 max(｜x x0|，｜yy0|）。

距离变换有着广泛的应用。

在图像分割中，它可以帮助我们更准确地确定图像中不同区域的边界。

通过计算距离变换，我们能够清晰地看到哪些像素点离目标区域更近，哪些更远，从而为分割提供更有价值的信息。

在形态学处理中，距离变换也是一个重要的工具。

比如在膨胀和腐蚀操作中，距离变换可以决定操作的范围和程度。

在目标检测和识别中，距离变换可以帮助提取目标的形状特征。

例如，对于一个圆形的物体，通过距离变换可以得到其半径等特征信息，有助于对物体的识别和分类。

Distance Transform-数字图像处理距离转换

Distance Transform
City Block
Chessboard
Euclidean
Distance Transform
• negation image:
Distance Transform
—— using recurtive morphology • example: chessboard distance transform
—— matlab code
• I=imread('D:\images\soongsil_binary.png'); • I1=imcomplement(I); • subplot(221),imshow(I); • D1 = bwdist(I1,'euclidean'); • D2 = bwdist(I1,'cityblock'); • D3 = bwdist(I1,'chessboard');
• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • clc;clear all; I=imread('D:\images\soongsil_binary.png'); I=imcomplement(I); subplot(121),imshow(I); se_LT=[-1 -1 -1;-1 0 0;0 0 0]; % chessboard structuring element se_RB=[0 0 0;0 0 -1;-1 -1 -1]; [m,n]=size(I); for i=2:m-1 % using se_LT to process image recursively from top-left for j=2:n-1 x1=I(i-1,j-1)-se_LT(1,1); x2=I(i-1,j)-se_LT(1,2); x3=I(i-1,j+1)-se_LT(1,3); x4=I(i,j-1)-se_LT(2,1); x5=I(i,j)-se_LT(2,2); x1=min(x1,x2); x2=min(x1,x3); x3=min(x4,x2); x4=min(x5,x3); I(i,j)=x4; end; end;

距离变换matlab

距离变换matlab
距离变换是数字图像处理中常用的一种算法，可以将二值图像中每个像素点到最近背景像素点的距离作为该像素点的灰度值，从而实现边缘检测、形态学变换等操作。

在matlab中，可以通过调用相关函数来实现距离变换。

其中，最常用的距离变换函数为bwdist，它可以计算二值图像中每个像素点到最近背景像素点的欧几里德距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等不同距离度量方式，并返回一个与原图像大小相同的二值图像，其中每个像素点的灰度值代表该像素点到最近背景像素点的距离。

除此之外，还有一些其他的距离变换函数，如graydist、watershed等，它们可以实现更加复杂的距离变换操作，如灰度图像的距离变换、分水岭变换等。

在使用距离变换函数时，需要注意一些参数的设置，如度量方式、连接方式、掩膜等，这些参数的选择会影响到距离变换结果的准确性和鲁棒性。

总之，距离变换是数字图像处理中的一项重要技术，在matlab 中可以方便地实现，为后续的图像处理操作提供了基础和支持。

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matlab 距离方位转换扇形

matlab 距离方位转换扇形在地理信息系统（GIS）和雷达信号处理等领域中，经常需要将距离和方位信息转换为扇形表示。

扇形是指以某一点为中心，以一定的半径和角度范围绘制出来的图形。

在Matlab中，我们可以利用一些函数和工具实现距离方位转换为扇形的功能。

我们需要获取距离和方位信息。

距离可以是从某一点到目标点的直线距离，也可以是从某一点到目标点的欧氏距离。

方位可以是相对于某一点的角度，也可以是相对于正北方向的角度。

在获取到距离和方位信息后，我们可以利用Matlab中的函数和工具进行进一步处理。

在Matlab中，我们可以使用polarplot函数来绘制极坐标图。

极坐标图是一种以角度和距离为坐标的图形表示方式。

我们可以将方位信息表示为角度，将距离信息表示为半径，然后利用polarplot函数绘制出扇形。

在绘制扇形时，我们可以设置扇形的起始角度和扇形的角度范围。

在进行距离方位转换扇形的时候，我们还可以利用Matlab中的其他函数和工具进行进一步的处理。

例如，我们可以利用fill函数将扇形填充颜色，使其更加醒目。

我们还可以利用title函数为图形添加标题，用以说明图形的含义和用途。

另外，我们还可以利用legend函数添加图例，用以解释不同颜色或符号的含义。

除了利用Matlab中的函数和工具进行距离方位转换扇形外，我们还可以利用Matlab中的插值函数进行距离和方位的插值计算。

插值是一种通过已知数据点推测出未知数据点的方法。

在距离方位转换扇形中，我们可以利用插值方法将离散的距离和方位信息转换为连续的扇形表示。

这样可以更加精确地描述目标点的位置和属性。

在进行距离方位转换扇形时，我们还需要考虑一些问题和限制。

例如，扇形的角度范围应该与方位信息相对应，扇形的半径应该与距离信息相对应。

另外，扇形的起始角度和方向也需要根据具体需求进行确定。

在处理距离和方位信息时，我们还需要注意数据的准确性和一致性，避免出现错误的结果。

matlab 坐标距离转像素距离

在MATLAB中，要将坐标距离（例如，米或英尺）转换为像素距离，您需要知道每个像素表示的实际距离（像素/米或像素/英尺）。

一旦您知道了这个比例，就可以使用下面的公式进行转换：像素距离= 坐标距离* 像素/单位距离以下是一个示例，说明如何在MATLAB中执行这种转换：假设您有一个图像，其水平方向上有1000个像素，代表了10米的距离。

现在，您想将3米的坐标距离转换为像素距离：```matlab% 定义图像宽度（像素）和实际宽度（米）image_width_pixels = 1000; % 图像宽度（像素）actual_width_meters = 10; % 实际宽度（米）% 坐标距离（米）coordinate_distance_meters = 3; % 坐标距离（米）% 计算像素/米比例pixels_per_meter = image_width_pixels / actual_width_meters;% 将坐标距离转换为像素距离pixel_distance = coordinate_distance_meters * pixels_per_meter;% 显示转换后的像素距离fprintf('3米的坐标距离在图像中对应于%.2f 像素距离\n', pixel_distance);```这段代码首先计算了像素/米的比例（`pixels_per_meter`），然后将坐标距离（`coordinate_distance_meters`）乘以这个比例，从而得到了像素距离（`pixel_distance`）。

最后，代码显示了转换后的像素距离。

您可以根据图像的实际宽度和像素宽度来调整这些值以适应您的情况。

matlab图像处理——距离变换