论文部分内容阅读
随着计算机的不断普及,人们在日常生活中越来越多得接触到计算机,并且在各行各业使用计算机来辅助工作。计算机图像处理主要研究计算机对图像的表示、存储、展现、变换、运算和输出/输入图形的原理、算法等。在这些传统的图像处理领域中,图像源通常来自于对自然物体通过光学、遥感等手段成像的结果。而随着计算机的广泛应用,另外一类图像,即人工制作的图像也在计算机上得到了越来越广泛的应用。例如工程制图、平面设计等。
图像通过扫描仪输入计算机,对扫描图像进行处理和变换是图像处理中常常用到的技术。将光栅图像转换为矢量图,一般需要经过,预处理、识别曲线、寻找关键点,曲线拟合等步骤,最后得到趋近输入图像的矢量图。
对于一些以曲线为主的图像,如工程设计图、漫画、平面设计草图等的扫描图像,都是以点阵图表示的。由于其主要构成部分为曲线,图像的细节层次比较单一。但是对于这类图像,往往需要进行一些编辑,如旋转,放大,缩小等。所以使用矢量图来表示这类图像是比较理想的,一方面存储占用空间较小,传输更快,编辑更方便,编辑效果更保真。因此将点阵线条图像转换为矢量图,即便于对曲线图的编辑,又能减小图像的文件体积,同时便于图像的传输。
本文针对扫描的光栅曲线图,根据曲线图的特征,提出由光栅曲线图转换为矢量图的一个转换过程,并对这个过程中所涉及的算法进行了研究讨论,并通过试验进行对比分析。
在图像预处理时,针对曲线图像的特征,提出了用于消除椒盐噪声的局部平均算法,和用于消除高频噪声的部分平均算法,以及在使用拉普拉斯算子检测之后,对检测的边缘图像进行修正等,使得经过预处理的图像最大可能降低噪声对图像的影响,也就保证了后面曲线识别的准确性。
在曲线识别的过程中,本文提出了曲线跟踪算法,使用直线段近似逼近曲线,并用这些直线段的起始点,作为曲线拟合的关键点,进行B样条曲线拟合。经过试验对比和分析,扫描曲线图转换为矢量图之后,在总体上的拟合效果非常理想,但是对于长度较短,曲率较大的曲线,拟合程度欠佳。