Chamfer Distance - 倒角距离

一种对于图像的距离变换(distance transform),常用于shaped based object detection。

对于一个有特征点和非特征点的二值图像,此距离变换就是求解每一个点到最近特征点的距离。

Chamfer Distance - 倒角距离_第1张图片
[Borgefors,1986]

计算方法

计算DT的方法是一个迭代的过程,可以理解为类似Floyd-Warshall算法的任意点对的最短路算法。
算法定义一个Mask如下:


Chamfer Distance - 倒角距离_第2张图片
mask

在第m次迭代时,点(i,j)处的距离v就可以按照如下方式:


两种实现方式:

  • 并行: 每次在每个位置上应用整个mask
  • 串行:mask中按照加粗的线条分为上下两个部分,上为forward mask,下为backward mask。从左上角开始计算图像时,应用forward mask,而右下角开始计算时,应用backward mask

匹配过程

Chamfer Distance - 倒角距离_第3张图片
matching

对两幅图像进行匹配: 其中一幅计算Chamfer distance transform, 将另外一幅的特征点叠加在DT上,计算特征点对应的DT值的均值,那么曲线和图像之间的距离就可以通过叠加这些点上的DT的某种均值来计算,比如root mean square(rms)。

rms

匹配的图像可以进行平移,旋转,缩放,因此匹配就是找到一个最优的位置。由于 存在太多的局部最小,因此优化过程难以用一些梯度下降方法得到。

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