【24h】

Computing the Euclidean Distance Transform

机译:计算欧几里得距离变换

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摘要

Given an n x n binary image of white and black pixels, we present an optimal algorithms for computing the distance transform and the nearest feature transform using the Euclidean metric. The parallel algorithm employs the systolic computation to achieve O(n) running time on a linear array of n processors.
机译:给定n x n的白色和黑色像素二进制图像,我们提出了一种使用欧几里德度量来计算距离变换和最近特征变换的最佳算法。并行算法采用脉动计算,以在n个处理器的线性阵列上实现O(n)运行时间。

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