像素间基本关系、距离度量（概念复习）

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#图像处理

本文主要介绍了图像处理中的像素关系，包括4邻域和8邻域的相邻像素，4邻接和8邻接的概念，以及连通性和边界的定义。此外，还探讨了像素间的距离度量，如欧氏距离、城市街区距离和棋盘距离，并解释了这些距离度量在图像分析中的应用。

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1.相邻像素

4邻域、8邻域

2.邻接性，连通性、边界

4邻接，8邻接，m邻接

令S代表一幅图像中的像素子集，对于该集合中的任何一个像素p，S中连通到该像素的像素集叫做S的连通分量。如果S仅有一个连通分量，则集合S叫做连通集。

令R是一幅图像的像素子集，如果R是连通集，则R被称为一个区域。一个区域R的边界是区域中像素的集合，该集合中有一个或者多个不在R中的临点。

3.距离度量

有两像素p（x，y）和q（s，t）：

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•Eg:将待评价图像和原始参考图像按一定规则交替播放持续一定时间给观察者，然后在播放后留出一定的时间间隔供观察者打分，最后将所有给出的。De、D4、D8 距离仅与像素点的坐标有关，而与图像内容没有关系。①定义：如果两个像素点p,q 满足以下两个条件，则称它们是邻接的。•4-邻接：如果 p,q的灰度值都是在V集合中，并且。•8-邻接：如果 p,q的灰度值都是在V集合中，并且。,例如： V={16,17,…1.公式：p(x,y) 和。1.公式：p(x,y) 和。1.公式：p(x,y) 和。
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