图像矢量化是数字图像处理中一个重要问题,在卡通动画、艺术创作、互联网网页显示等领域具有广泛的应用前景。随着显示终端多样化及分辨率的不断提升,图像矢量化表示,因具有分辨率无关、可编辑以及存储空间小等优势,正成为图像处理领域中的一个研究热点。图像矢量化的本质是根据离散的数字图像信息,建立其连续的几何和颜色表示,是一个非常具有挑战性的问题。现有各种方法中,基于扩散曲线矢量化方法具有易编辑、颜色渐变优势,但还存在边缘检测不封闭导致漏色等缺点。此外,该方法需要复杂的人工手动操作,要求用户具有一定的绘图技巧,更是一个极耗时的过程。针对基于扩散曲线矢量化方法的上述问题,本文提出了一种基于颜色特征分割提取封闭特征曲线的自动矢量化方法,解决了渲染漏色等问题。首先,对输入图像进行预处理优化,减少噪声干扰并增强图像特征,便于基于颜色特征的区域聚类分割。然后,通过标记聚类分割后不同颜色区域特征,基于一种二维多材质分界线提取算法,提取不同颜色区域的封闭特征边界线,再对这些离散的特征线信息进行带约束的三次Bezier曲线拟合,确保图像的几何拓扑结构,并使之便于操作管理。最后,将获取到的曲线和颜色图元信息表示并存储为矢量文件,通过求解带约束的泊松方程获取颜色扩散梯度,采用多重网格迭代进行矢量化渲染,实现矢量图颜色渐变效果。本文实现了自动矢量化过程,解决了颜色渲染泄漏问题,同时不需要各种繁琐的人工交互操作编辑。