Detta papper ger linjär-tid algoritmer för att lösa en klass av minimering problem som innebär en kostnadsfunktion med både lokala och rumsliga termer. Dessa problem kan ses som en generalisering av klassiska avstånd transformerar av binära bilder, där den binära bilden ersätts av en godtycklig provtagning funktion. Alternativt kan de ses i termer av minsta konvolution av två funktioner, vilket är en viktig operation i gråskala morfologi. En användbar konsekvens av våra tekniker är en enkel, snabb metod för att beräkna Euclidean distanstransform av en binär bild. Metoderna är också tillämpliga på Viterbi-avkodning, trosförökning och optimal kontroll.
REF tillhandahåller linjära tidsalgoritmer för att lösa maximeringsproblem som involverar en godtycklig provtagningsfunktion och en rumslig kvadratisk kostnad.
Distance transforms of sampled functions
{'venue': 'Cornell Computing and Information Science', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}