La distance de Hausdorff sur E définit une distance sur l’ensemble K(E) des compacts non-vides de E. K(E) est alors un espace métrique et sa topologie dépend de celle de E.
Si E est un espace complet, alors K(E) est complet. Si E est un espace compact, alors K(E) est compact.
Par conséquent, toute suite
La distance de Hausdorff DH(S,T) est nulle si et seulement si S = T et elle augmente lorsque des différences de plus en plus importantes apparaissent entre S et T.
Le calcul de la distance de Hausdorff peut se faire en utilisant une carte de distances.
Selon Choi et Seidel, la distance de Hausdorff telle qu'elle est définie n'est pas adaptée à la comparaison de formes par leur squelette pondéré. En effet, la squelettisation est une transformation très sensible aux perturbations apparaissant dans les formes. Même si la distance de Hausdorff de deux formes est très faible (les formes sont très similaires), leurs squelettes respectifs peuvent être très différents. Ainsi, la distance de Hausdorff entre des squelettes peut ne pas correspondre à la similarité de leur formes d'origine.
Afin de résoudre ce problème, Choi et Seidel ont proposé de remplacer la distance euclidienne par la distance hyperbolique dans le calcul de la distance de Hausdorff.
L'existence d'ensembles denses intéresse autant le mathématicien que l'ingénieur en traitement d'images. Pour l'ingénieur, Un sous ensemble dense permet d'approximer n'importe quel point de EH (le terme point désigne un élément de l'ensemble étudié, ici des figures géométriques). Ainsi FH est dense dans EH lorsque pour tout point X de EH et pour tout nombre réel ε strictement positif, il existe un point Y de FH à une distance inférieure à ε de X.
L'ensemble dense est choisi plus petit pour pouvoir être travaillé plus commodément. La figure de droite illustre deux ensembles denses, si E est un espace euclidien, comme le plan pour le traitement d'images. Le premier exemple correspond aux pixels. L'espace est quadrillé par un ensemble de droites (des hyperplans en dimension quelconque) dont les directions sont toutes orthogonales à un vecteur d'une base orthonormale et les droites parallèles entre elles sont régulièrement espacées. Cette grille définit un ensemble de petits carrés (d'hypercubes si la dimension est quelconque), le premier ensemble dense est celui constitué d'un ensemble fini de petits carrés de cette nature. Les ingénieurs parlent d'image matricielle
En mathématiques, on choisit souvent le pas de la grille égal à 1/2n, où n est un entier quelconque, il existe ainsi une infinité de tailles de grille possibles, de plus en plus précise à mesure que n augmente. Une forme, par exemple le cercle violet sur la figure de droite, est approximée par ces petits carrés. Un algorithme consiste à sélectionner un petit carré s'il possède une intersection non vide avec la figure qu'il doit approximer.
Une deuxième méthode consiste à choisir comme ensemble dense les polygones, ou encore les polyèdres dans le cas d'une dimension quelconque. Pour un ingénieur, beaucoup moins d'informations sont nécessaire pour décrire une figure géométrique avec cette méthode. Cette approche permet, soit un gain de temps, soit une précision accrue. La deuxième figure de droite est une approximation polygonale, aussi appelée image vectorielle. Pour le mathématicien, les polyèdres forment un ensemble contenant strictement le précédent, il est donc naturel qu'il soit dense, lui aussi.
Il est parfois utile de conserver la convexité, une fois encore, les polyèdres convexes forment un ensemble dense parmi les convexes de EH.
Ici, E désigne un espace euclidien de dimension d. Ici Gn désigne l'ensemble hypercubes fermés de la grille et d'arêtes de longueur 2-n et X désigne un fermé borné de EH. La démonstration est un peu plus riche que celle annoncée dans le paragraphe.
On considère l'ensemble des hypercubes de Gn ayant une intersection non nulle avec X, l'union des éléments de cet ensemble est noté Pn. Deux des ensembles sont illustrés sur la figure de droite. La figure X est un polygone dont la frontière est dessinée en noir. Le premier ensemble illustré correspond aux carrés bleus, le deuxième, deux fois plus fin et qui cache en partie les carrés bleus, est illustré par la couleur rouge.
La décroissance de la suite ainsi que le fait que Pn contienne X sont garantis par construction.
La plus grande distance possible est obtenue si X intersecte un hypercube uniquement en un sommet, le sommet le plus éloigné est le point de Pn le plus éloigné de X, la distance est celle de la plus grande diagonale, égale à (d/22n)1/2.
La distance entre Pn et X tend vers 0, par définition de la limite, 4X est bien celle de la suite des polygones.
Le raisonnement est le même que le précédent, il suffit de remarquer qu'ajouter une couche de petits cubes construit une figure qui contient l'enveloppe convexe Kn.
Si une fonction est continue, ce qu'elle représente est bien conservée par de petites modifications. Un exemple essentiel est la somme de Minkowski. A deux ensembles X et Y, on associe l'ensemble des vecteurs de la forme x + y où x est élément de X et y de Y. En imagerie, sommer une figure avec un petit disque permet d'atténuer les contours. En mathématiques pures, la somme de Minkowski intervient dans de nombreux théorèmes isopérimétriques. Le fait que C soit un compact convexe implique l'égalité C + C = 2C (ce qui n'est pas une évidence, la première partie correspondant à une somme de Minkowski et la deuxième à une homothétie de rapport 2). C'est un élément clé de la démonstration du théorème de Minkowski, utilisé en théorie algébrique des nombres.
Un deuxième exemple est donné par la fonction mesure, si E est un espace euclidien. La mesure de Lebesgue associe à une figure son volume. Elle possède une forme de continuité pour la distance de Hausdorff, elle est semi continue supérieurement. Cela indique que si un algorithme construit une figure à l'aide d'approximations de plus en plus précises, la figure finale possède une mesure qui ne fait pas de saut vers le bas. Mathématiquement, on le modélise par une suite (Xn) de figures qui converge vers une figure X, au sens de Hausdorff. Le volume de la figure X n'est pas beaucoup plus petit que celui de Xn, si n est grand. Si μ désigne la mesure de Lebesgue, c'est-à-dire la fonction qui à une figure associe son volume :
S'il n'existe pas de possibilité de saut vers le bas, il peut y en avoir vers le haut. On peut s'en rendre compte en construisant une image à l'aide d'étapes successives, notées (Xn). On suppose que l'image est composée de pixels trop petits pour être visibles. A chaque étape, l'algorithme ajoute quelques points isolés dans une surface C. Comme ils sont isolés, les images Xn ne contiennent rien de visible dans C tant que n reste petit. En revanche, si n devient très élevé, on peut voir apparaître une surface visible dans C, de mesure non nulle, qui est souvent un artéfact indésirable. Mathématiquement, cela provient du fait qu'il existe un ensemble dénombrable de points, qui forment chacun un ensemble de mesure nulle, dont l'adhérence n'est pas de mesure nulle. On peut prendre par exemple les points de C à coordonnées rationnelles.
A la différence du volume, la fonction périmètre, ou plus précisément la mesure de la frontière, ne possède aucune continuité. Il est possible de construire deux figures très proches, au sens de Hausdorff, et de périmètres aussi éloignés qu'on le souhaite. A l'aide de la courbe de Koch, il est possible de construire une suite convergente de figures géométriques, dont les périmètres successifs divergent. Cette discontinuité, pour l'ingénieur, signifie qu'un algorithme uniquement fondé sur la distance de Hausdorff risque de ne pas respecter précisément les contours. C'est une des raisons qui poussent à utiliser des distances modifiées.
Ici, E désigne un espace euclidien.
Avant d'étudier la continuité de la mesure de Lebesgue, deux propositions intermédiaires simplifient la démonstration.
Une fois connu le comportement d'une suite décroissante pour l'inclusion, on peut démontrer la convergence de sa mesure.
Les deux propositions intermédiaires permettent de conclure. Pour montrer la semi-continuité de la mesure, il suffit de montrer que si une suite Xn de figures mesurables de EH convergent vers une figure X alors la limite supérieure des mesures de Xn ne dépasse pas celle de X. C'est la méthode utilisée dans la démonstration.