Transformada de distância euclidiana (TDE) é a operação que converte uma imagem binária composta de pontos de objeto e de fundo em outra, chamada mapa de distâncias euclidianas, onde o valor armazenado em cada ponto corresponde à menor distância euclidiana entre este ponto e o fundo da imagem. A TDE é muito utilizada em visão computacional, análise de imagens e robótica, mas é uma transformação muito demorada, principalmente em imagens 3-D. Neste trabalho são utilizados dois tipos de computadores paralelos, (i) multiprocessadores simétricos (SMPs) e (ii) agregados de computadores, para reduzir o tempo de execução da TDE. Dois algoritmos de TDE são paralelizados. O primeiro, um algoritmo de TDE por varredura independente, é paralelizado em um SMP e em um agregado. O segundo, um algoritmo de TDE por propagação ordenada, é paralelizado no agregado. / The Euclidean distance transform is the operation that converts a binary image made of object and background pixels into another image, the Euclidean distance map, where each pixel has a value corresponding to the Euclidean distance from this pixel to the background. The Euclidean distance transform has important uses in computer vision, image analysis and robotics, but it is time-consuming, mainly when processing 3-D images. In this work two types of parallel computers are used to speed up the Euclidean distance transform, (i) symmetric multiprocessors (SMPs) and (ii) clusters of workstations. Two algorithms are parallelized. The first one, an independent line-column Euclidean distance transform algorithm, is parallelized on a SMP, and on a cluster. The second one, an ordered propagation Euclidean distance transform algorithm, is paralellized on a cluster.

Transformada de distância euclidiana (TDE) é a operação que converte uma imagem binária composta de pontos de objeto e de fundo em outra, chamada mapa de distâncias euclidianas, onde o valor armazenado em cada ponto corresponde à menor distância euclidiana entre este ponto e o fundo da imagem. A TDE é muito utilizada em visão computacional, análise de imagens e robótica, mas é uma transformação muito demorada, principalmente em imagens 3-D. Neste trabalho são utilizados dois tipos de computadores paralelos, (i) multiprocessadores simétricos (SMPs) e (ii) agregados de computadores, para reduzir o tempo de execução da TDE. Dois algoritmos de TDE são paralelizados. O primeiro, um algoritmo de TDE por varredura independente, é paralelizado em um SMP e em um agregado. O segundo, um algoritmo de TDE por propagação ordenada, é paralelizado no agregado. / The Euclidean distance transform is the operation that converts a binary image made of object and background pixels into another image, the Euclidean distance map, where each pixel has a value corresponding to the Euclidean distance from this pixel to the background. The Euclidean distance transform has important uses in computer vision, image analysis and robotics, but it is time-consuming, mainly when processing 3-D images. In this work two types of parallel computers are used to speed up the Euclidean distance transform, (i) symmetric multiprocessors (SMPs) and (ii) clusters of workstations. Two algorithms are parallelized. The first one, an independent line-column Euclidean distance transform algorithm, is parallelized on a SMP, and on a cluster. The second one, an ordered propagation Euclidean distance transform algorithm, is paralellized on a cluster.

<p>This thesis shows the result from investigations of methods that use distance vectors when matching pictures. The distance vectors are available in a distance map made by the Euclidean Distance Transform. The investigated methods use the two characteristic features of the distance vector when matching pictures, length and direction. The length of the vector is used to calculate a value of how good a match is and the direction of the vector is used to predict a transformation to get a better match. The results shows that the number of calculation steps that are used during a search can be reduced compared to matching methods that only uses the distance during the matching.</p>

This thesis shows the result from investigations of methods that use distance vectors when matching pictures. The distance vectors are available in a distance map made by the Euclidean Distance Transform. The investigated methods use the two characteristic features of the distance vector when matching pictures, length and direction. The length of the vector is used to calculate a value of how good a match is and the direction of the vector is used to predict a transformation to get a better match. The results shows that the number of calculation steps that are used during a search can be reduced compared to matching methods that only uses the distance during the matching.