邻域和邻接
如下图，以\(p\)像素为中心，图a，b，c分别为\(p\)的\(4-邻域N_4(p)\)、\(对角邻域N_D(p)\)、\(8-邻域N_8(p)\)。一个像素与其邻域中的其他像素是邻接的，对应的称为：4-邻接、对角邻接、8-邻接。
像素的连接
像素的连接需要考虑两个因素：邻接和灰度相似程度。当两个像素邻接，且它两的灰度值满足某个规则（比如两个灰度值相差不超过某个阈值），我们就说这两个像素连接。常用的连接有：4-连接，8-连接。
连接的扩展可以得到连通的概念。
像素间的距离
距离度量函数需要满足：
(1) \(D(p, q) \geqslant 0\) (\(D(p, q)=0\) , 当且仅当 \(p=q\)) ;
(2) \(D(p, q)=D(q, p)\) ;
(3) \(D(p, q) \leqslant D(p, r)+D(r, q)\) 。
常用的距离函数有欧式距离（范数为2的距离）和城区距离（范数为1的距离）。
标签：联系,邻域,距离,像素,灰度,邻接,连接 来源： https://www.cnblogs.com/gxxtsz/p/16698476.html
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