最原始的hausdorff距离 matlab函数 未经改进的 最原始的hausdorff距离 matlab函数 未经改进的

注意到我可以在 MATLAB File Exchange 上找到的所有 Hausdorff 距离函数似乎都计算所有成对的点对点距离，这使得它们对于大图像非常慢，我觉得有必要编写一个使用距离变换 bwdist 的版本 imhausdorff，因此对大型图像数据进行线性缩放。 该代码应该适用于任何尺寸的图像。 请尝试帮助文本中的示例。 还包括点云版本 hausdorff。 适用于小数据集。 / 乔金

此函数计算修正豪斯多夫距离 (MHD)，即根据 Dubuisson 等人的说法，证明其功能优于定向 HD。 在以下工作中： MP Dubuisson 和 AK Jain。 对象的修正 Hausdorff 距离匹配。 ICPR94，第 A：566-568 页，耶路撒冷，以色列，1994 年。 http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=576361 该函数计算前进和后退距离并输出两者中的最小值。 调用函数的格式： MHD = ModHausdorffDist(A,B); 在哪里MHD = 修正豪斯多夫距离。 A -> 点集 1 B -> 点集 2 每个点集的样本数量可能不同，但维度点必须相同（2）。

改进的Hausdorff距离和遗传算法在图像匹配中的应用.doc

以整条轨迹为目标的聚类方法存在轨迹较长的问题。为此,提出一种以轨迹子段为聚类目标的聚类算法CTIHD。给出一种新的轨迹子段距离度量方法,用以消除轨迹子段之间的公共偏差。利用特征点概念将轨迹划分成轨迹子段集,计算轨迹子段之间的相似度,由此实现聚类。实验结果表明,该算法相比同类算法具有更好的轨迹聚类效果。

文章目录一、Hausdorff介绍二、Python小实例 一、Hausdorff介绍 豪斯多夫距离以德国数学家（Hausdorff，Felix， 1868～1942）来命名，豪斯多夫距离是在度量空间中任意两个集合之间定义的一种距离。 这个说法大家可能不太熟悉，反而大家熟知的欧几里得距离或者欧式距离 欧几里得几何称为等距同构下的豪斯多夫距离。 在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。 （图片摘自百度百科） 欧式距离是两个图形最近点的距离（图中红点的距离，不会考虑整个形状）： 最短距离的概念带有非常低的信息内容（最短

两条曲线之间的 Haudorff 距离是衡量这两条曲线之间差异的指标。 一般用于图像处理中进行模板匹配。

损失函数（加权Hausdorff距离） 用于对象定位 该存储库包含本文描述的加权Hausdorff损失的PyTorch实现： 抽象的 卷积神经网络（CNN）的最新进展在对图像中的对象进行定位方面取得了显著成果。 在这些网络中，训练过程通常需要提供边界框或最大数量的预期对象。 在本文中，我们解决了在没有带注释的边界框的情况下估计对象位置的任务，边界框通常是手工绘制的，并且标注时很费时间。 我们提出了一种损失函数，可以在任何完全卷积网络（FCN）中使用它来估计对象位置。 此损失函数是两个无序点集之间的平均Hausdorff距离的修改。 所提出的方法不需要“猜测”图像中最大数量的对象，并且没有边界框，区域提议或滑动窗口的概念。 我们使用旨在定位人的头部，学生中心和植物中心的三个数据集来评估我们的方法。 我们报告了这三个数据集的平均精度和召回率94％，在256x256图像中的平均位置误差为6个像素

著名的基于hausdorff距离模糊匹配的图像处理方法。-Hausdorff distance from the famous fuzzy matching based on image processing methods

前视红外目标识别是精确制导武器的关键技术。实际应用中，模板和实时图存在尺度和角度的差异，易导致误匹配。为克服上述问题，提出了一种基于边缘仿射不变坐标的前视红外目标识别算法。以边缘曲线的区域质心为基准点建立局部坐标系，在此坐标系下，边缘点的坐标值具有仿射不变；将边缘的坐标集合作为描述子，利用平均hausdorff 距离度量边缘的相似性；最后结合边缘的相对位置剔除误匹配，实现前视红外目标的稳健识别。通过三组实验，与基于灰度模板和基于边缘模板的识别算法相比，识别率和稳健性均有所提高。