11、欧几里得距离变换与分布式系统需求侧资源管理

欧几里得距离变换与分布式系统需求侧资源管理

在当今科技发展的大背景下，图像领域的欧几里得距离变换以及分布式系统中的需求侧资源管理，都有着至关重要的地位。下面我们将深入探讨这两个方面的相关内容。

欧几里得距离变换

在图像领域，欧几里得距离变换是一个重要的概念。它涉及到计算每个像素到其最近的特定像素的距离。

矩阵元素的比特要求

对于一个像素，我们需要计算它到最近黑色像素的欧几里得距离。最大可能的欧几里得距离平方是 ((n - 1)^2)，例如在一个 (1×n) 的数组 (100···00) 中就能达到这个值。所以，矩阵元素至少需要 (2\log_2(n - 1)) 比特来存储这个距离信息。

栈的实现方式

为了实现栈，我们采用一种紧凑的方式来存储 (x) 坐标 (x_c) 和垂直距离 (d)，即 (x + w×d ≤ n + w×h ≤ 2n)，这个值小于输出矩阵中最大可能的值 ((n - 1)^2)。

双向距离变换

在双向欧几里得距离变换中，我们要为给定二值图像中的每个像素 (p) 计算到与它值不同的最近像素的距离，也就是要计算从 (0) 到 (1) 和从 (1) 到 (0) 两个方向的距离。
- 算法思路 ：
1. 在前两次扫描中，我们像之前一样计算垂直距离。并且可以很容易地调整之前的垂直扫描方法来计算双向垂直距离。
2. 计算得到的距离会存储在输入的二值图像上，同时使用正负号来区分黑色和白色像素。得到的值 (d(x, y)) 表示在垂直距离 (|d(x, y)|) 处存在相反值的像素。如果 ((x, y