matlab代码实现hausdorff距离

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matlab代码实现hausdorff距离

详 情 说 明

Hausdorff距离是衡量两个点集之间相似度的有效方法，在计算机视觉和图像处理领域应用广泛。其核心思想是计算一个集合中点到另一个集合的最大最小距离，具有对噪声和异常值的良好鲁棒性。

在MATLAB中实现Hausdorff距离主要分为三个步骤：首先需要预处理输入的点集数据，通常是从二值图像中提取轮廓点坐标；然后计算两个点集之间的所有点对距离矩阵，这可以通过欧式距离公式实现；最后取两个方向的最大最小距离作为最终结果。

相比传统像素级比较方法，Hausdorff距离的优势在于不需要严格的点对点匹配。当处理存在平移、旋转或部分遮挡的图像时，该距离仍能保持稳定。实际应用时需要注意点集采样密度会影响计算精度，可以通过插值或重采样优化结果。