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位圖矢量化轉換技術的研究

發(fā)布時間:2017-05-04 01:03

  本文關鍵詞:位圖矢量化轉換技術的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:隨著人類社會的發(fā)展,圖形已經深入的融入到了人們生活的方方面面。從書籍雜志中的圖片到街頭小巷的廣告海報,從互聯(lián)網(wǎng)的視頻圖像到電子地圖,從服裝圖飾到工業(yè)制圖,,圖形在工業(yè)、醫(yī)學、IT產業(yè)等領域起著至關重要的作用。通過計算機技術與工業(yè)設計的結合,運用CAD技術使得工程設計發(fā)生了重大發(fā)展。人們只需通過計算機輸入工件參數(shù),或者通過掃描已有的工件,便可通過計算機控制機床完成生產,大大提高了工作效率。同時,早期的設計圖紙由于受到保存環(huán)境的影響,亟需將設計圖形進行數(shù)字化保存。然而,保存數(shù)量巨大的設計圖紙數(shù)據(jù),勢必耗費大量人力物力。通過自動輸入與智能識別技術,將普通圖像進行矢量化處理,可以有效的解決上述問題,方便數(shù)據(jù)的保存和利用,加速產品的升級發(fā)展。 本文首先介紹圖像預處理技術,列舉了圖形圖像的特點,就位圖矢量化過程中的第一個步驟圖像預處理進行了闡述,詳細介紹了數(shù)字化、幾何變換、歸一化、平滑、復原和增強等步驟,并對分割閾值選取,圖像復原過程,圖像增強方法,圖像平滑方法做了詳細介紹分析,而且對比了不同方法的優(yōu)勢。 其次闡述了矢量化的產生及圖像矢量化的一般步驟,詳細介紹了邊界重復法、距離交換法、適當骨架化法、基于Hough變換的方法、基于輪廓的方法、基于稀疏像素的方法等常用圖像矢量化的傳統(tǒng)算法。介紹了基于稀疏像素的方法工作步驟,通過對比各個算法的優(yōu)缺點,得出適合本文的算法——基于Hough變換改進的方法,即在經典的Hough變換之前,先對圖像進行預處理,如多邊形提取,或者三次貝塞爾擬合來獲得坐標的數(shù)據(jù)等。 最后對基于改進的Hough變換的數(shù)據(jù)流向做了詳細的說明,著重對開發(fā)環(huán)境和設計原則做了簡要的敘述。利用matlab設計了面向對象的操作軟件。分別對多邊形提取法和貝塞爾擬合法進行了應用:利用多邊形提取法對球體和五角星兩種對象進行了矢量化處理,得到了二者的矢量圖;利用貝塞爾擬合法對人體頭顱和球體進行了矢量化處理得到了二者的矢量圖。兩種方法都明顯地改善了圖像的鋸齒現(xiàn)象。同時對兩種方法做了對比試驗,發(fā)現(xiàn)多邊形提取法對由直線組成的效果較好,而貝塞爾擬合法對曲線組成的效果較好。
【關鍵詞】:矢量化 圖像預處理 Hough變換 貝塞爾擬合
【學位授予單位】:吉林大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2014
【分類號】:TP391.41
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 緒論9-13
  • 1.1 課題研究背景及意義9
  • 1.2 位圖矢量化研究及發(fā)展現(xiàn)狀9-12
  • 1.2.1 位圖和矢量圖概念9-10
  • 1.2.2 國內外研究及發(fā)展現(xiàn)狀10-12
  • 1.3 本文研究內容12-13
  • 第二章 圖像預處理13-23
  • 2.1 圖像格式的種類13-14
  • 2.2 圖像的預處理14-22
  • 2.2.1 圖像的數(shù)字化15
  • 2.2.2 閾值分割15-17
  • 2.2.3 圖像的復原17-18
  • 2.2.4 圖像的幾何變換18
  • 2.2.5 圖像的增強18-21
  • 2.2.6 圖像平滑21-22
  • 2.3 本章小結22-23
  • 第三章 圖像矢量化方法23-33
  • 3.1 矢量化的產生23
  • 3.2 圖像矢量化的一般步驟23-24
  • 3.3 常用圖像矢量化算法24-27
  • 3.3.1 邊界追蹤法25
  • 3.3.2 距離交換法25
  • 3.3.3 適當骨架化法25-26
  • 3.3.4 基于輪廓的方法26
  • 3.3.5 基于網(wǎng)格模式的方法26-27
  • 3.3.6 基于稀疏像素的方法27
  • 3.4 基于Hough變換的改進的矢量化算法27-32
  • 3.4.1 Canny算子28-29
  • 3.4.2 多邊形提取法29-30
  • 3.4.3 貝塞爾曲線擬合法30-32
  • 3.4.4 SVG圖像輸出32
  • 3.5 本章小結32-33
  • 第四章 圖像矢量化的實現(xiàn)33-41
  • 4.1 圖像矢量化33-35
  • 4.1.1 軟件需求分析33-34
  • 4.1.2 系統(tǒng)的軟件設計34-35
  • 4.2 圖像矢量化的應用與效果分析35-38
  • 4.2.1 多邊形提取35-37
  • 4.2.2 貝塞爾矢量化37-38
  • 4.3 多邊形提取法與貝塞爾矢量化對比38-40
  • 4.4 本章小結40-41
  • 第五章 總結與展望41-43
  • 5.1 全文總結41-42
  • 5.2 未來工作展望42-43
  • 參考文獻43-45
  • 致謝45

【參考文獻】

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  本文關鍵詞:位圖矢量化轉換技術的研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:344068

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