Algorithm 到区域的距离

我有一个二进制图像作为输入。二值图像在前景中包含几个不相交的区域

对于不在区域中的每个像素，我想知道到最近区域边界的距离。这是标准的图像处理算法吗？如果是，它叫什么？这看起来与距离变换算法不同

我提出的一个蛮力解决方案是使用Sobel边缘检测区域边界。然后，对于不在区域中的每个像素，计算到所有边界像素的距离，并取最小的一个

我将在CUDA中实现这一点，因此我考虑将边界像素放在一个恒定的缓冲区中，以便在进行距离计算时更快地读取内存

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对更好的方法有什么建议吗

我认为您只是错过了应用距离变换的设置。我最近才知道距离变换是什么，所以我为我可能的无知道歉。但是：

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创建一个图像（相同尺寸），其中分类的水滴包含为0（已填充），其他所有内容均为1。对该图像执行距离变换算法。然后，对于原始图像中的每个未分类像素，根据坐标在距离变换图像上查找其对应值。该值（据我所知）将是距离最近的分类对象的距离。

为什么您认为它与距离变换不同？在我看来，这正是一个距离变换。仔细想想，你是对的。只是需要先反转我的图像。