经典的基于距离变换的图像细化的骨架提取方法

资 源 简 介

经典的基于距离变换的图像细化的骨架提取方法

详 情 说 明

在图像处理领域，骨架提取是一种简化二值图像形状的重要技术。基于距离变换的骨架提取方法因其数学基础牢固和实现效果稳定而被广泛应用。

距离变换的核心思想是为每个前景像素计算到最近背景像素的距离。通过这种变换，原始图像被转换为一个距离图，其中每个像素点的值代表其与背景的距离。在距离变换结果中，骨架往往对应着距离图中的局部最大值点。

经典的骨架提取流程通常分为三个步骤：首先对二值图像进行距离变换计算；然后通过寻找距离图中的局部最大值来识别潜在骨架点；最后应用细化算法去除冗余点，保留单像素宽度的骨架结构。

这种方法的主要优势在于能够保持原始图像的拓扑结构，并且对噪声具有较好的鲁棒性。同时，由于距离变换考虑了全局信息，得到的骨架通常能更好地反映物体的形状特征。