机械图纸矢量化是将机械图纸经扫描设备输入计算机中的位图图像进行处理、分析和识别,并最终将其转化为计算机辅助设计软件可以识别的矢量图形文件格式的过程。它涉及图像处理与分析、人工智能和模式识别等领域的技术,是一种具有重要理论意义和巨大商业价值的技术;图纸拼接技术可以将分批扫描输入的小图纸拼接成一幅大图纸,是一种非常实用的技术。本文主要对图纸矢量化过程和图纸拼接技术展开讨论和研究。图纸矢量化过程主要包括图像二值化、图像去噪和平滑、图像细化、图像识别与矢量化以及矢量化输出。本文在分析数学形态学运算特点的基础上,对基于数学形态学的混合去噪方法进行了改进和扩展,这种改进后的方法可以保障图像的完整性和准确性,且具有较好的去噪效果;直线、圆和圆弧是图纸中的基本图像元素,是图像识别与矢量化的主要处理对象,本文采用Hough变换的方法检测直线,并提出通过截取直线上一段无交点的线段并对这条线段进行Radon变换来确定直线线宽的方法,这种方法确定的线宽信息较为准确;通过分析圆和圆弧的特点,文中得出了一种满足随机Hough变换边界条件的网格图像搜索算法,通过对搜索出的网格图像进行随机Hough变换确定圆和圆弧的参数,使得Hough变换的计算量大大减少;文中通过将矢量化结果按照AutoCAD系统的DXF文件格式进行记录,实现了矢量化输出的过程。根据图纸图像的特点,本文采用基于图像模板的局部匹配方法。它通过截取重叠区域的图像作为模板在另一幅图像中寻找最佳匹配位置,从而确定出图像的拼接参数,实现图像的拼接过程。文中采用Matlab软件对改进的基于数学形态学的混合去噪方法、Radon变换确定线宽的方法和图像拼接过程进行仿真和验证,效果良好。