【正文】 簡單幾何圖形的識別和編輯計算機數(shù)字圖像處理應用基礎畢業(yè)論文目 錄第一章 概述 4第一節(jié) 引言 4第二節(jié) 在工程圖的識別中常用的方法 4第二章 論文的工作基礎和工作環(huán)境 6第一節(jié) 數(shù)字圖像處理技術 61. 圖像處理的基本內容 62. 主要的圖像處理技術 6第二節(jié) 圖像格式－BMP格式 7第三節(jié) 算法及數(shù)學基礎 81. 霍夫變換（Hough Transform） 82. 基于單義域的直線及圓識別算法 113. 主要技術 14第三章 直線和圓的識別和編輯的實現(xiàn) 15第一節(jié) 系統(tǒng)的層次結構的圖示 15第二節(jié) 系統(tǒng)數(shù)據(jù)結構及類的設計 161. 主要類的層次結構 162. 圖形基類（CShape） 173. 圖形類（CLine、CCircle） 184. 圖形容器類（CShapes） 205. 點類（CPoint） 216. 單義域類（CSegment） 217. 基于單義域識別類（CSegments） 228. 霍夫變換識別直線類（CHTLine） 239. 霍夫變換識別圓類（CHTCircle） 23第三節(jié) 系統(tǒng)功能介紹 24第四章 結束語 29參考文獻 30第一章 概述第一節(jié) 引言計算機技術的發(fā)展，使人類社會進入了信息化和自動化，計算機智能識別也隨著計算機的發(fā)展得到了迅速的發(fā)展。特別是圖形圖像的計算機處理技術更是有了前所未有的進步和應用。計算機識別也逐漸的從圖形圖像處理的大環(huán)境下分離出來作為一門新的高科技研究領域出現(xiàn)。圖形圖像的識別涉及到的學科很多，包括數(shù)字信號處理、工程數(shù)學、信息論、運籌學、等，它與計算機、自動化、生物學、關學、視覺心里和生理學、人工智能、智能信息處理等眾多領域交叉、綜合集成，有廣泛的應用。本論文實現(xiàn)的是基礎的圖形識別，bmp圖像文件格式中對圖形的矢量化。識別基本的圖元直線和圓。直線和圓是二值圖像中最基本的組成元素，也是最常見的圖形元素。在工程圖的數(shù)字化識別中有很大的應用。關于理想情況的幾點說明：1. 所識別的bmp圖像文件是經(jīng)過處理的，沒有“噪音”等，在本論文中直接采用的是用Windows中的畫圖軟件畫出的圖像。2. 本論文中圖像中的圖元都是單一的線性，即線寬是一個象素的情況。第二節(jié) 在工程圖的識別中常用的方法圖形的識別最主要的是圖形特征的提取，在這個階段，常用的方法是全局特征方法（包括：不變距，自回歸模型、傅立葉描述符、霍夫變換等），全局特征的特征提取方法是理論比較完善的，計算過程比較清楚。針對不同的特征提取處理，采用相對應的模式匹配方法來將圖形分類，模式識別迄今已有很多方法，有模板匹配、統(tǒng)計模式識別、句法模式識別、模糊識別和神經(jīng)網(wǎng)絡識別等。在二值圖像的處理中，人們常用的數(shù)據(jù)結果有游程編碼－考慮了掃描行上相鄰象素間的相關性；行相鄰圖法（Line Adjeceney Gragh），是由Pavlidis提出的一種二值圖的數(shù)據(jù)結構，LAG還考慮了相鄰行黑游程之間的相鄰關系，遍歷時很方便；BAG（Bloek Adjeceney Gragh）是由余斌提出的，它是相鄰圖LAG在兩個方向上的推廣。在本論文中就是利用了LAG的數(shù)據(jù)結構思想與c++ builder的數(shù)據(jù)結構相結合的方法即：用下一個象素點是與鏈表頭相鄰還是和尾相鄰來描述其相鄰的關系。本論文中對交點的處理。目前對交點的處理有下面幾類算法：1. 基于網(wǎng)格算法，該算法是通過網(wǎng)格加大搜索步長來跳過交點。2. 基于圖段合并的算法，是根據(jù)交點處行程段的連通性，以交點為界將圖線分割成圖段，記錄各段之間的連接及從屬關系，然后連接或延長各分支圖段，然后得到整條圖線。在本論文中采用了第二種方法，基于圖段合并的算法。當然現(xiàn)下有很多更好的算法和數(shù)據(jù)結構，但是大部分是針對具體的結構或者研究方向不具有一般性，所以本論文的實現(xiàn)用了上述的數(shù)據(jù)結構和方法。第二章 論文的工作基礎和工作環(huán)境第一節(jié) 數(shù)字圖像處理技術將客觀世界實體或圖片等通過不同的量化(數(shù)字化)手段送入計算機，由計算機按使用要求進行圖像的平滑、增強、復原、分割、重建、編碼、存儲、傳輸?shù)确N種不同的處理，需要時把加工處理后的圖像重新輸出，這個過程稱為圖像處理。因此，圖像處理的含義是用計算機對圖像進行加工處理以得到某種預期的效果，它本質上是一種二維數(shù)字信號處理技術。1. 圖像處理的基本內容圖像處理的基本內容可以歸結為：1. 對圖像進行增強或修改。以改變或強調圖像信息的某些特點(增強有用信息，無用信息)，改善圖像的視覺質量；2. 描述圖像的特征并進行特征抽取和分析。例如提取圖像的紋理特征、頻譜特征、邊界特征和顏色特征等；對像素用某個標準衡量并進行分類比較，將抽取的特征歸結為一定的模式，這屬于模式識別的范圍；3. 圖像的重建(Reconstruction)。對圖像的某些部分合并或進行重新組織，這種技術是從N—1維的信息用某種算法得到N維的圖像，例如計算機視覺就是這樣的一種技術。2. 主要的圖像處理技術 圖像的增強和恢復圖像增強所追求的目標是改善圖像的視覺質量，符合人們的主觀要求，它不追究圖像客觀質量的降低原因。圖像的視覺質量是因人而異的，其質量的高低和好壞受觀看者的心理、愛好和文化素質等因素的影響。圖像的恢復則致力于探索圖像質量降低的原因，并盡可能消除圖像質量的降低，恢復圖像的本來面目。 圖像的壓縮編碼彩色數(shù)字圖像通常是由三個二維數(shù)組組成的，其信息量相當大，這給圖像的傳輸、處理、存儲和顯示等帶來很大的負擔。但問題的另一方面是圖像中又往往存在很多冗余信息，在傳輸和存儲時可以對數(shù)字圖像進行一定方式的編碼，刪除圖像中的冗余信息，以提高圖像傳輸和存儲的效率。 圖像重建在醫(yī)學和工程應用中，利用超聲波、x射線等技術取得物體的多幅來自不同角度的投影圖，通過計算可得到物缽內部的圖像，這種技術稱為投影重建，例如CT就是圖像重建的一個應用。 圖像的分割和描述計算機按照一定的客觀測度(例如灰度、顏色和幾何性質等)將圖像中包含的物體和區(qū)域從圖像中區(qū)分出來，稱為圖像的分割。用適當?shù)臄?shù)學語言來表示被分割出來的物體或區(qū)域的結構和統(tǒng)計特性，或用數(shù)學語言表示區(qū)域問的關系，稱為描述。圖像經(jīng)分別和描述后，可較為容易地分類和識別。第二節(jié) 圖像格式－BMP格式BMP(BitmapFile)圖形文件是Windows采用的圖形文件格式，在Windows環(huán)境下運行的所有圖像處理軟件都支持BMP圖像文件格式。Windows系統(tǒng)內部各圖像繪制操作都是以BMP為基礎的。Windows ，因此把這種BMP圖像文件格式稱為設備相關位圖DDB(devicedependent bitmap)文件格式。Windows ，因此把這種BMP圖像文件格式稱為設備無關位圖DIB(deviceindependent bitmap)格式，目的是為了讓Windows能夠在任何類型的顯示設備上顯示所存儲的圖像。BMP位圖文件默認的文件擴展名是BMP或者bmp（）。l 文件結構 位圖文件可看成由4個部分組成：位圖文件頭(bitmapfile header)、位圖信息頭(bitmap