Microsc. Microanal. Microstruct. 7, 453-460 (1996)
DOI: 10.1051/mmm:1996144

The Holodisc Distance Transform and its Applications in Image Analysis

Éric Pirard

Université de Liège, MICA, 45 avenue des Tilleuls, 4000 Liège, Belgium

Abstract
Distance transforms are essential tools in image analysis for obtaining the complete spectrum of eroded or dilated sets from a given object. Moreover, their remarkable topographical properties have led to numerous developments in the field of shape segmentation and analysis. Mostly for algorithmical reasons, these operators have been derived from square or hexagonal distance transforms. In this paper, we show how the holodisc distance function makes it possible to access even more powerful tools while taking advantage of a truly Euclidean metric.

Résumé
Les fonctions distances sont essentielles en analyse d'images. Non seulement elles permettent d'obtenir rapidement l'ensemble des érodés ou dilatés d'un objet, mais elles ont des propriétés topographiques remarquables. Pour des raisons avant tout algorithmiques, ce sont les fonctions distances en métrique carrée ou hexagonale qui sont à la base du plus grand nombre de développements. Nous montrons ici qu'en adoptant une fonction distance holodisque, il est possible d'accéder à de puissants outils d'analyse ou de segmentation morphologique en bénèficiant de toute la précision d'une métrique Euclidienne.

PACS
4230V - Image processing and restoration.
0230 - Function theory, analysis.
0630C - Spatial variables measurement.
6140C - Optical information, image and video signal processing.
0290Z - Other numerical methods.
7320C - Spatial variables measurement.

Key words
image segmentation -- optical images -- shape measurement -- transforms -- video signal processing -- holodisc distance transform -- image analysis -- distance transforms -- eroded sets -- dilated sets -- topographical properties -- shape segmentation -- shape analysis -- square distance transforms -- hexagonal distance transforms -- holodisc distance function -- Euclidean metric -- video images -- optical images


© EDP Sciences 1996