[发明专利]一种计算距离图像的方法、系统及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种计算距离图像的方法、系统和计算机可读存储介质，所述方法包括：获取待测图像的包括目标物体的感兴趣区域，对所述感兴趣区域进行二值分割，获取初始图像；所述初始图像中，设置目标物体的像素值为i、周围感兴趣区域的像素值为m；将目标物体的像素值设置为n，周围感兴趣区域的像素值设置为isubgt;max/subgt;；遍历目标物体的邻域内的所有像素点，当像素点的像素值为isubgt;max/subgt;时，将该像素点的像素值进行距离赋值为(n+x)，获得所述感兴趣区域的距离图像，(n+x)＜isubgt;max/subgt;。本发明将目标物体作为一个整体，根据像素的相邻特性，计算感兴趣区域的像素距离邻近目标像素的最小偏移量作为距离图像的像素值，对于目标物体包含的M个像素远大于8的情况，大大降低计算时间。

技术领域

本发明涉及距离图像技术领域，尤其涉及一种计算距离图像的方法、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

在图像分割和图像配准等处理过程中，常常需要计算目标物体周围的像素距离目标物体的最近距离，该距离值分布在感兴趣区域的各个像素，称为距离图像，并以距离图像作为依据在处理过程中对不同距离的像素做不同的处理。现有技术是使用一些传统的距离计算方法，如欧式距离等，依次计算目标物体和感兴趣区域内的所有像素点间的距离，然后取最小值。

上述过程中距离的计算，计算复杂度较高，如欧式距离，每次计算需要进行两次平方运算，一个求和运算和依次开方运算。这些运算较一般的加减法的复杂度较高，需要消耗更多的计算时间。欧式距离的计算公式：

且，上述距离的计算过程的计算量比较大。如果目标物体包含M个像素，紧邻目标物体的感兴趣区域有N个像素点，则上述欧式距离的计算需要进行M*N次。目标物体和感兴趣区域越大，计算量越大。

发明内容

为了克服上述技术缺陷，本发明的目的在于提供一种简单高效且内存消耗少的计算距离图像的方法、系统和计算机可读存储介质。

本发明公开了一种计算距离图像的方法，包括如下步骤：获取待测图像的感兴趣区域，所述感兴趣区域包括目标物体，对所述感兴趣区域进行二值分割，获取初始图像；所述初始图像中，设置目标物体的像素值为i、周围感兴趣区域的像素值为m；将目标物体的像素值设置为n，周围感兴趣区域的像素值设置为i_max；遍历目标物体的邻域内的所有像素点，当像素点的像素值为i_max时，将该像素点的像素值进行距离赋值为(n+x)，获得所述感兴趣区域的距离图像，(n+x)＜i_max。

优选地，所述遍历目标物体的邻域内的所有像素点，当像素点的像素值为i_max时，该像素点即为距目标物体最近的像素点，将该像素点的像素值进行距离赋值为(n+x)，获得所述感兴趣区域的距离图像的步骤包括：第1次遍历目标物体的邻域内的所有像素点，当像素点的像素值为i_max时，将该像素点的像素值进行距离赋值为(n+x)，并定义已赋值的像素点为参考像素点；第i次遍历参考像素点的邻域内的所有像素点，i≥2，当像素点的像素值为i_max时，将该像素点的像素值进行距离赋值为(n+ix)，并跟进第i次遍历中已赋值的像素点为参考像素点，直至所述感兴趣区域内的所有像素值为i_max的像素点都被赋值，得到所述感兴趣区域的距离图像。

优选地，所述第i次遍历参考像素点的邻域内的所有像素点，i≥2，当像素点的像素值为i_max时，将该像素点的像素值进行距离赋值为(n+ix)，并跟进第i次遍历中已赋值的像素点为参考像素点，直至所述感兴趣区域内的所有像素值为i_max的像素点都被赋值，得到所述感兴趣区域的距离图像的步骤进一步包括：第i次遍历参考像素点的邻域内的已处理像素点以外的所有像素点，i≥2，当像素点的像素值为i_max时，将该像素点的像素值进行距离赋值为(n+ix)；所述已处理像素点包括目标物体和已被距离赋值的像素点。