在数字图像处理领域，距离变换是一种强大的工具，用于分析和理解图像中的像素关系。👀 本文将深入探讨距离变换的概念，以及它如何帮助我们更好地理解和处理图像数据。🔎

首先，让我们了解一下什么是距离变换。简单来说，距离变换是对二值图像中每个非目标像素点到最近的目标像素点的距离进行计算的过程。🎯 这种技术广泛应用于图像分割、路径规划、特征提取等多个领域。🚧

接下来，我们将讨论几种常见的距离变换算法，包括欧几里得距离变换（Euclidean Distance Transform, EDT）、城巿街区距离变换（City Block Distance Transform, CBDT）等。📐 每种算法都有其独特的优势和适用场景，了解它们之间的区别对于选择合适的算法至关重要。

最后，通过实例演示，我们可以更直观地看到距离变换在实际应用中的效果。🤖 比如，在机器人导航系统中，距离变换可以帮助机器人找到从起点到终点的最优路径。🗺️

总之，距离变换是数字图像处理中的一个重要概念，掌握它不仅能提升我们的图像处理能力，还能为解决实际问题提供新的思路。💡

希望这篇内容能帮助你更好地理解数字图像中的距离变换！如果你有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时留言。💬