两组像素点最小欧氏距离计算系统

资 源 简 介

该项目是一个专门用于计算图像中两组像素集合之间最小欧几里得距离的MATLAB工具包。 其核心功能是通过高效的算法逻辑，在给定的两组像素点坐标集内，搜索寻找空间距离最近的一对像素点。 程序不仅能够计算出这一最小距离的具体数值，还会精确返回达成该最小值的两组像素各自对应的空间坐标。 项目中包含了核心计算模块calculate_min_distance.m、底层的欧氏距离数学实现euclidean_distance.m以及完善的自动化测试脚本test_calculate_min_distance.m。 为了确保

详 情 说 明

两组像素点最小欧氏距离计算系统

该项目是一个专门用于计算图像中两组像素集合之间最小欧几里得距离的 MATLAB 工具包。其核心功能是通过高效的算法逻辑，在给定的两组像素点坐标集内，搜索寻找空间距离最近的一对像素点。程序不仅能够计算出这一最小距离的具体数值，还会精确返回达成该最小值的两组像素各自对应的空间坐标。

项目介绍

在计算机视觉与图像处理领域中，确定两个目标区域之间的最近距离是一项基础且关键的任务。本项目提供了一套完整的解决方案，涵盖了从模拟数据生成、核心距离算法实现、自动化回归测试到结果可视化分析的全流程。

功能特性

1. 精确距离搜索：在两组二维坐标点集（Nx2 和 Mx2）中定位欧氏距离最小的点对。
2. 多场景模拟：内置多种像素分布模拟功能，包括圆形边界和随机散点分布，用于模拟实际 TIFF 图像中的物体轮廓。
3. 向量化计算逻辑：针对大规模像素点集，程序在内部循环中采用了向量化减法和平方和运算，以提升搜索效率。
4. 自动化测试流程：内置批处理测试模块，能够自动验证复杂边界场景下的算法准确性。
5. 结果可视化呈现：自动生成分析图表，以不同颜色区分像素集，并以虚线连接最近点对，同时标注坐标信息。

核心功能实现逻辑

通过主程序入口统一调度各项功能。首先执行环境变量清理，随后通过内部生成器模拟提取两组像素坐标。计算逻辑会将其中一组点作为基准，利用矩阵运算同步计算该点到另一组所有点之间的平方距离，通过动态更新策略锁定全局最小值。计算完成后，系统会自动触发测试脚本进行逻辑校验，最后通过绘图引擎展示空间分布情况。

关键函数与算法分析

• 核心计算模块：该模块接收两个坐标矩阵。算法遍历第一个矩阵的每一个点，利用 MATLAB 的向量化特性，一次性计算该点到第二个矩阵所有点的坐标差平方和。通过寻找局部最小值并持续更新全局最小距离及对应的索引，最终确定两个集合间的最近像素对。
• 距离度量实现：底层采用标准欧氏距离公式，即两点坐标差值的平方和开方，确保了数学计算的严谨性。
• 模拟数据生成器：根据场景标识符生成不同形态的对比数据。场景一利用三角函数生成两个不重叠的圆形像素带；场景二则结合网格点与随机偏移量，模拟不规则物体。
• 自动化测试模块：通过预设的多组线性偏移坐标点，对计算逻辑进行压力测试和边界值验证，确保在不同位移情况下均能返回正确的最小距离。
• 可视化分析模块：利用 2D 绘图引擎，在白色背景画板上绘制像素分布。通过绿色虚线和黑色圆圈突出显示最短路径，并实时将计算得到的数值格式化为字符串显示在标题及坐标点旁。

使用方法

1. 确保计算机已安装 MATLAB 环境。
2. 在 MATLAB 控制台中定位至项目所在文件夹。
3. 运行主程序函数，系统将自动执行模拟数据生成、距离计算、测试验证及结果绘图。
4. 视窗中将显示计算得出的最小距离数值及 A、B 两点的具体坐标。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• 无需额外的工具箱支持，核心代码基于标准 MATLAB 矩阵运算实现。