Distance Transformation

Cette fonction convertit une image binaire ou en niveaux de gris en une carte de distances continue où les pixels plus clairs représentent des distances plus grandes par rapport aux régions de premier plan (blanches). Elle est utile pour le raffinement de la segmentation, l'analyse de forme et la préparation d'images pour des traitements basés sur les contours ou le watershed.

📥 Entrées

ImageGray — Ce bloc attend en entrée une image binaire ou une image en niveaux de gris à un seul canal.

📤 Sorties

ImageGray — Retourne une image en niveaux de gris à un seul canal où les valeurs de pixels représentent les distances calculées (normalisées pour la visualisation et le traitement ultérieur).

🕹️ Contrôles

Transormation Type — Un menu déroulant permettant de choisir la métrique de distance utilisée pour la transformation. Les options correspondent aux mesures couramment utilisées (par exemple Euclidean, Manhattan, Chessboard). Sélectionnez celle qui convient le mieux à vos besoins de mesure/segmentation.

🎨 Fonctionnalités

• Produit une carte de distances continue à partir d'une entrée binaire/gris pour montrer la distance de chaque pixel d'arrière-plan jusqu'au pixel de premier plan le plus proche.

• Sortie normalisée adaptée à la visualisation et à l'alimentation d'autres blocs de traitement.

• Menu déroulant simple pour basculer entre les types de métriques de distance afin d'adapter le comportement aux différentes formes et dispositions.

⚙️ Mécanisme d'exécution

Lorsque le bloc s'exécute, il lit l'image binaire/gris fournie, calcule une valeur de distance pour chaque pixel en utilisant la métrique sélectionnée, normalise le résultat pour faciliter la visualisation, puis sort la carte de distance en niveaux de gris résultante. Utilisez une entrée binaire premier-plan/arrière-plan valide pour de meilleurs résultats.

📝 Instructions d'utilisation

1. Fournissez une image binaire propre ou une image en niveaux de gris correctement seuillée à l'entrée ImageGray.

2. Choisissez le Transormation Type souhaité dans le menu déroulant.

3. Utilisez la sortie ImageGray obtenue pour la visualisation ou alimentez-la dans d'autres blocs d'analyse.

💡 Conseils et astuces

• Prétraitez avec Image Threshold ou Image Adaptive Threshold pour obtenir un masque binaire propre avant d'utiliser ce bloc.

• Utilisez Blur pour réduire le petit bruit avant le seuillage — cela produit souvent des cartes de distance plus lisses.

• Après la transformation de distance, combinez avec Watershed Algorithm ou Image Skeletonize pour séparer les objets ou extraire les axes médians.

• Utilisez Find Contour, Approximate Contour, Minimum Rectangle ou Minimum Circle sur le résultat nettoyé/segmenté pour obtenir des mesures géométriques ou des formes englobantes.

• Limitez l'analyse à une région d'intérêt en utilisant Image ROI Select ou Get ROI avant d'alimenter l'image dans ce bloc.

• Visualisez les sorties avec Show Image et enregistrez les résultats importants avec Image Logger ou Image Write.

🛠️ Dépannage

• Si la sortie paraît bruyante ou éparpillée, assurez-vous que l'entrée est un masque binaire bien défini ; envisagez d'utiliser Morphological Transformations pour enlever les petits artefacts.

• Si des valeurs très élevées ou un mauvais étalonnage apparaissent, vérifiez les étapes de prétraitement en amont (seuillage et suppression du bruit) et inspectez les résultats intermédiaires via Show Image.

• Pour une mauvaise séparation d'objets en contact, essayez de changer le Transormation Type ou suivez la transformation de distance avec Watershed Algorithm pour améliorer la segmentation.