本文關(guān)鍵詞：位圖矢量化轉(zhuǎn)換技術(shù)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人類社會(huì)的發(fā)展，圖形已經(jīng)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(bào)，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(xué)、IT產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域起著至關(guān)重要的作用。通過計(jì)算機(jī)技術(shù)與工業(yè)設(shè)計(jì)的結(jié)合，運(yùn)用CAD技術(shù)使得工程設(shè)計(jì)發(fā)生了重大發(fā)展。人們只需通過計(jì)算機(jī)輸入工件參數(shù)，或者通過掃描已有的工件，便可通過計(jì)算機(jī)控制機(jī)床完成生產(chǎn)，大大提高了工作效率。同時(shí)，早期的設(shè)計(jì)圖紙由于受到保存環(huán)境的影響，亟需將設(shè)計(jì)圖形進(jìn)行數(shù)字化保存。然而，保存數(shù)量巨大的設(shè)計(jì)圖紙數(shù)據(jù)，勢(shì)必耗費(fèi)大量人力物力。通過自動(dòng)輸入與智能識(shí)別技術(shù)，將普通圖像進(jìn)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(chǎn)品的升級(jí)發(fā)展。 本文首先介紹圖像預(yù)處理技術(shù)，列舉了圖形圖像的特點(diǎn)，就位圖矢量化過程中的第一個(gè)步驟圖像預(yù)處理進(jìn)行了闡述，詳細(xì)介紹了數(shù)字化、幾何變換、歸一化、平滑、復(fù)原和增強(qiáng)等步驟，并對(duì)分割閾值選取，圖像復(fù)原過程，圖像增強(qiáng)方法，圖像平滑方法做了詳細(xì)介紹分析，而且對(duì)比了不同方法的優(yōu)勢(shì)。 其次闡述了矢量化的產(chǎn)生及圖像矢量化的一般步驟，詳細(xì)介紹了邊界重復(fù)法、距離交換法、適當(dāng)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(duì)比各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)，得出適合本文的算法——基于Hough變換改進(jìn)的方法，即在經(jīng)典的Hough變換之前，先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，如多邊形提取，或者三次貝塞爾擬合來獲得坐標(biāo)的數(shù)據(jù)等。 最后對(duì)基于改進(jìn)的Hough變換的數(shù)據(jù)流向做了詳細(xì)的說明，著重對(duì)開發(fā)環(huán)境和設(shè)計(jì)原則做了簡要的敘述。利用matlab設(shè)計(jì)了面向?qū)ο蟮牟僮鬈浖�。分別對(duì)多邊形提取法和貝塞爾擬合法進(jìn)行了應(yīng)用：利用多邊形提取法對(duì)球體和五角星兩種對(duì)象進(jìn)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(duì)人體頭顱和球體進(jìn)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(shí)對(duì)兩種方法做了對(duì)比試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)多邊形提取法對(duì)由直線組成的效果較好，而貝塞爾擬合法對(duì)曲線組成的效果較好。
【關(guān)鍵詞】：矢量化 圖像預(yù)處理 Hough變換 貝塞爾擬合
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：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(nèi)外研究及發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文研究內(nèi)容12-13
• 第二章 圖像預(yù)處理13-23
• 2.1 圖像格式的種類13-14
• 2.2 圖像的預(yù)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(fù)原17-18
• 2.2.4 圖像的幾何變換18
• 2.2.5 圖像的增強(qiáng)18-21
• 2.2.6 圖像平滑21-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第三章 圖像矢量化方法23-33
• 3.1 矢量化的產(chǎn)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(dāng)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(jìn)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(jié)32-33
• 第四章 圖像矢量化的實(shí)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(shè)計(jì)34-35
• 4.2 圖像矢量化的應(yīng)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(duì)比38-40
• 4.4 本章小結(jié)40-41
• 第五章 總結(jié)與展望41-43
• 5.1 全文總結(jié)41-42
• 5.2 未來工作展望42-43
• 參考文獻(xiàn)43-45
• 致謝45

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：位圖矢量化轉(zhuǎn)換技術(shù)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：344068