JFA（此处描述的算法：http : //www.comp.nus.edu.sg/~tants/jfa/i3d06.pdf）可用于获得Voronoi图的近似值或距离变换。它是根据对数图像的大小而不是种子的数量在对数时间内完成的。 如果每个轴上的图像大小都不相同，该怎么办？ 如果它们的大小相似，我相信您可以让较短的轴具有大小为1的额外JFA步长，而较大的轴则可以完成它的工作（例如具有512 x 256大小的图像）。但是，对于大小各异的轴尺寸，效率可能低得多-假设您的体积纹理为512 x 512 x 4。 是否可以在每个轴上分别运行JFA并仍然获得不错的结果？ 还是那时候更适合使用其他算法？如果是这样，那可能是什么算法？ 在我的情况下，理想情况下，我希望同时支持单点种子和任意形状的种子。甚至可能是加权种子，其中到种子的距离由乘数和/或加法器调整以或多或少地产生影响。