【正文】 化算法 17 整體矢量化算法 19第四章 輪廓提取和矢量化的具體實(shí)現(xiàn) 22 BMP文件格式簡介 22 基于顏色三角形的彩色圖像邊緣檢測 22 基于三角形周長的邊緣檢測的原理 23 利用Prewitt算子定義三角形周長和角度的梯度 24 動態(tài)分割擬合原理和步驟 29 圖元顏色屬性的確定 29 矢量化圖的顯示 30第五章 結(jié)論 33致謝 34參考文獻(xiàn) 353第一章 緒論 第一章 緒論 矢量的概念 計(jì)算機(jī)中圖像文件的格式主要有兩大類：一類是位圖文件格式，另一類是矢量圖文件格式。該生在畢業(yè)設(shè)計(jì)過程中，態(tài)度認(rèn)真，治學(xué)態(tài)度嚴(yán)謹(jǐn)，圓滿地完成了畢業(yè)設(shè)計(jì)任務(wù)。本論文和資料若有不實(shí)之處，本人承擔(dān)一切相關(guān)責(zé)任。建議成績： 簽名 2010年 6 月 11 日 編號：評閱人評語及成績評定意見高裕同學(xué)的論文在論述彩色圖像輪廓提取和矢量化原理的基礎(chǔ)上，對三角形顏色輪廓提取算法、輪廓跟蹤算法、矢量化算法進(jìn)行研究，分別設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了彩色圖像輪廓提取和動態(tài)擬合的矢量化算法。位圖圖像文件格式適用于有復(fù)雜顏色和灰度級變化的圖，如照片、繪畫、數(shù)字化視頻圖像等。而矢量方法是將彩色圖像的每一個像素點(diǎn)看作顏色空間中的一個三維矢量，利用空間矢量的各種特性來進(jìn)行彩色圖像邊緣檢測。 論文主要工作及章節(jié)安排 第一章為緒論部分，首先介紹了矢量化的概念及選題的實(shí)際意義?，F(xiàn)在，人們已經(jīng)根據(jù)各種不同的應(yīng)用場合，構(gòu)造了各種各樣的顏色空間。定義YR1 = ，YR2 = 式(26)YY=YR1一YR2稱為在Y分量上的區(qū)分度。當(dāng)=三時(shí)，原始分量等于零，由上述幾式綜合得到，分別為：Y1(),Y(),分別為： Y1()=(i+j+k)(R+G+B) 式(214) Y()= 式(215) 通過上述變換，將RGB空間轉(zhuǎn)換到了亮度色度空間，為了方便敘述，稱Y1()為強(qiáng)度圖像，Y() 為色差圖像。 16第三章 矢量化算法 第三章 矢量化算法 矢量化基本思想 所謂矢量化就是把光柵圖轉(zhuǎn)換成矢量圖的過程，矢量圖是用幾何圖形的特征數(shù)據(jù)及其屬性來描述圖像，如一條線用其兩個端點(diǎn)的坐標(biāo)來描述，用圓心坐標(biāo)和半徑來描述圓。雖然這些修改在速度和精確度方面獲得了改進(jìn)，但改進(jìn)的效果并不是很明顯。目前基于非細(xì)化的矢量化方法主要有四種：基于輪廓線的方法，基于網(wǎng)格模式的方法，基于游碼的方法以及正交方向轉(zhuǎn)換方法。它的基本思想是：跟蹤一個像素寬的光柱路線，每當(dāng)碰到黑色區(qū)域的邊界時(shí)跟蹤路線作正交轉(zhuǎn)換，并記錄正交方向上游碼的中點(diǎn)，此處游碼指的是光柱所經(jīng)過的黑色區(qū)域。然后根據(jù)圖段之間的位置關(guān)系，跟蹤出組成同一線型的所有圖段，并確定最終幾何參數(shù)；王金鶴等人提出的首先通過掃描段按照“線寬相同”的準(zhǔn)則，將整個圖像劃分成很多寬度相同的條塊，然后將寬度相同的條塊合并，對合并后的條塊進(jìn)行矢量化，最終完成對整個圖形的矢量化工作。本文中對圖像的算法編程都是針對BMP圖像文件的。如圖4．1，其中，ABC的邊長分別為AB=r=112，AC=g=190，BC=b=222，它的填充色即為當(dāng)r=l12，g=190，b=222時(shí)的顏色；DEF的邊長分別為DE=r=23l，DF=g=189，EF=b=107，它的填充色即為r=23l，g=189，b=107時(shí)的顏色。 (a) 原圖 (b) k=2a (c) k=6a 像素的鄰接和連通的概念(1)像素的鄰接：對一個坐標(biāo)為(x，y)的像素P，它可以有四個水平和垂直的鄰近像素。如果第一個點(diǎn)的右邊是零點(diǎn)而下方是非零點(diǎn)，則該非零點(diǎn)為第二個邊界點(diǎn)，否則，該區(qū)域?yàn)閱吸c(diǎn)區(qū)域。擬合的結(jié)果如圖2(b)所示。首先要感謝的是我的指導(dǎo)教師田玉敏教授，她常常在百忙之中抽空關(guān)心我的畢設(shè)進(jìn)展情況，在我寫論文時(shí)對我提出了很多有用的建議，當(dāng)我遇到的問題時(shí)對我有著耐心的指導(dǎo)和講解，做了大量的工作。但尚存在問題暫時(shí)未能解決：背景和主題差別模糊不清或者不是封閉的圖形可能效果不是很好；由于在矢量化出針對直線進(jìn)行擬合，沒考慮到二次擬合，結(jié)果不是十分理想，所以矢量化的工作還有待改進(jìn)。提取曲線上的關(guān)鍵點(diǎn)，用短直線擬合進(jìn)行擬合，可以用盡量少的數(shù)據(jù)表示曲線，有助于曲線的識別和快速顯示直線和圓弧的矢量化原理 動態(tài)分割擬合原理和步驟[7] 假設(shè)跟蹤得到的圖元輪廓共有M個輪廓點(diǎn)，起點(diǎn)為A，終點(diǎn)為B，具體方法如下：（1）連接兩個端點(diǎn)A、B構(gòu)成直線如圖2(a)中虛線所示，計(jì)算端點(diǎn)A、B之間的每個輪廓點(diǎn)至L的距離，找到距L最遠(yuǎn)的點(diǎn)P，若P至L的距離大于閾值，則連接A、P。 基于優(yōu)先搜索方向的外輪廓跟蹤[6]本文最終目的是對外輪廓進(jìn)行矢量化，所以必須在輪廓的基礎(chǔ)上進(jìn)行外輪廓的提取, 首先第一步要進(jìn)行起始點(diǎn)的選取，即對圖像第一步提取出來的輪廓進(jìn)行從左至右，從上至下的掃描，遇到的第一個輪廓點(diǎn)呢則是我們需要的起始點(diǎn)，然后就可以開始對外輪廓進(jìn)行跟蹤了，這里我們要用到基于優(yōu)先搜索方向的算法，它的具體步驟如下：首先從圖像首行開始向下逐行逐列掃描，以起點(diǎn)開始，在其4鄰域或者8鄰域?qū)ふ曳橇泓c(diǎn)。Prewitt水平算子對于角度梯度的定義為： △a=a(xl，y1)+a(xl，y)+a(x1，y+1)a(x+1，y1) a(x+1，y)a(x+1，y+1)。通過像素點(diǎn)在相關(guān)鄰域上的信息量的計(jì)算，確定該像素點(diǎn)是否為彩色圖像的邊緣點(diǎn)?？梢酝ㄟ^采用不同的跟蹤方式降低噪聲以及直線缺損、斷裂的影響，能夠獲得較好的識別效果。浙江大學(xué)的譚建榮等人在國內(nèi)率先提出了工程圖掃描圖像的整體識別思路，力圖從宏觀上進(jìn)行整體識別。游碼表示法能充分表達(dá)線圖的結(jié)構(gòu)，并且可以有效地進(jìn)行線段抽取，信息保存，實(shí)現(xiàn)起來也較為容易。同時(shí)，矢量化的結(jié)果丟失了圖線寬度信息，需要通過其它處理恢復(fù)。該算法以Naccahe和Shinghalt提出的3x3的窗標(biāo)識的方法為代表，這種方法雖然能對直線和圓弧進(jìn)行很好地細(xì)化，但由于該方法通常是在一個很小的窗(3x3模板)內(nèi)通過遍歷整幅圖像進(jìn)行的，而圖形基元(線段、圓、圓弧、交叉點(diǎn)、切點(diǎn)等)的圖像點(diǎn)陣一般要比3*3的跟蹤模板大得多，故細(xì)化時(shí)會丟失圖像信息。 因?yàn)閳D像邊緣實(shí)際是圖像局部特征發(fā)生變化的地方，所以如果求出彩色圖像矢量場的通量，再求出反映通量各點(diǎn)局部特性的散度場，則很容易知道如果得到該散度場的梯度場，也就知道了原彩色圖像局部特征的變化，即圖像的邊緣分布。j=i；k我們?nèi)缦露x有效彩色邊緣特征：1)亮度突變；2)色度突變：3)是不同區(qū)域之間的邊界；4)具有方向性。與設(shè)備相關(guān)的顏色空間是指顏色空間指定生成的顏色與生成或顯示該顏色的設(shè)備有關(guān)。挪威RASTEREX公司的RxAutoimagePro同樣也是非常出色的矢量化系統(tǒng)，最主要的是它具有良好的光柵、矢量混合編輯功能。而矢量圖用直線、圓弧等基本幾何圖形來描述，因此只需對這些幾何圖形的參數(shù)進(jìn)行存儲，例如直線只需存儲其端點(diǎn)坐標(biāo)，圓弧只需存儲其圓心坐標(biāo)、半徑、起點(diǎn)和終點(diǎn)，這樣就可在不損失圖像信息的前提下大幅度減少存儲空間，還能靈活高效的對圖像進(jìn)行編輯，因此研究光柵圖像的矢量化具有很高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞： 彩色圖像 邊緣提取 外輪廓跟蹤 動態(tài)擬合 矢量化 i目錄ABSTRACTEdge is posed by a collection of its nearby pixels which has a step change or changes in roof．It’s the important information to image .It39。西 安 電 子 科 技 大 學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）成績登記表學(xué) 院計(jì)算機(jī)學(xué)院專 業(yè)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)姓 名高裕學(xué) 號03061179成 績題目名稱彩色圖像輪廓提取及其矢量化指導(dǎo)教師田玉敏職 稱教授指導(dǎo)教師評語及對成績的評定意見 對彩色圖像邊緣檢測和矢量化進(jìn)行了研究，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了以三角形彩色模型的輪廓提取算法，并在此基礎(chǔ)上跟蹤得到外輪廓，利用動態(tài)擬合進(jìn)行短直線的擬合，并將最終將結(jié)果進(jìn)行顯示。論文作者： （簽字） 時(shí)間： 年 月 日指導(dǎo)教師已閱： （簽字） 時(shí)間： 年 月 日西 安 電 子 科 技 大 學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書學(xué)生姓名 高 裕 學(xué)號 03061179 指導(dǎo)教師 田玉敏 職稱 教授 學(xué)院 計(jì)算機(jī)學(xué)院 專業(yè) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 題目名稱 彩色圖像輪廓提取及其矢量化 任務(wù)與要求 要求了解彩色圖像輪廓提取的一般方法；外輪廓跟蹤方法；矢量化的方法；基于VC 編程環(huán)境設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)對BMP圖像的輪廓提取的改進(jìn)算法，達(dá)到能夠清晰提取輪廓的目的；利用直線擬合的方法來對外輪廓進(jìn)行矢量化，并對在不同閾值下的結(jié)果進(jìn)行分析和評價(jià)。論文寫作認(rèn)真，論述清楚。矢量圖用幾何圖形的特征數(shù)據(jù)及其屬性來描述圖像，如一條線用其兩個端點(diǎn)的坐標(biāo)來描述，一段圓弧用其起點(diǎn)和終點(diǎn)坐標(biāo)、圓心坐標(biāo)及半徑來描述。對于這兩大類方法而言，合成方法相對比較簡單快速，在彩色圖像邊緣檢測的早期使用較多，但它沒有考慮到各個顏色空間分量之間的相關(guān)性，從而對某些類型的邊緣不能進(jìn)行有效地檢測。然后分析了彩色輪廓提取和矢量化的背景和現(xiàn)有的成果。 彩色圖像邊緣檢測算法 傳統(tǒng)的彩色圖像邊緣檢測 一種是經(jīng)典算子的直接擴(kuò)展：實(shí)現(xiàn)彩色圖像邊緣檢測最簡單的方法就是利用已有的、發(fā)展完善的經(jīng)典算子，如：Prewitt、Sobel、Roberts、拉普拉斯等分別作用于R、G、B三個分量，然后把運(yùn)算結(jié)果以某種方式組合起來，如：取三個結(jié)果的平方和的平方根、絕對值中的最大值、絕對值之和。設(shè)定門限T，若YY、UU、VV的某種組合IT，則選定滿足此要求的象素點(diǎn)(x，y)為邊緣點(diǎn)，邊緣方向?yàn)檫^(x，y)分割鄰域?yàn)镽l、R2的直線與鄰域水平線的夾角。由于離散環(huán)境下得到的梯度圖像是模擬梯度圖像的一階近似，背景亮度的變化將對梯度產(chǎn)生影響。在矢量格式下，信息以組件為單位進(jìn)行存儲，而在其它格式中，信息以像素為單位進(jìn)行存儲，通常只保存像素的顏色，從中無法直接得到組件信息。為了進(jìn)一步提高矢量化效果，譚柏珠等人提出了一種基于知識的窗口矢量化技術(shù)。以下分別介紹這四種矢量化算法：(1)基于輪廓跟蹤的方法：該方法以降低細(xì)化計(jì)算量為目的，在取樣中心軸點(diǎn)之前盡量減少數(shù)據(jù)量。該方法首先需要給定游碼長度的最大閾值，如果游碼長度大于這個閾值，則在最大闡值處停止；否則就進(jìn)行正交方向上路線的跟蹤，并記錄正交方向上游碼的中點(diǎn)，掃描軌跡在黑色區(qū)域內(nèi)取正交方向后再繼續(xù)進(jìn)行正交方向轉(zhuǎn)換的流程。另一類算法不需要首先對連通段進(jìn)行掃描歸類，而是在對圖形掃描的過程中，對行程段直接進(jìn)行編碼。BMP圖像文件被分為4個部分：位圖文件頭（BITMAPFILEHEADER）、位圖信息頭（BITMAPINFOHEADER）、顏色表（RGBQUAD）和位圖數(shù)據(jù)?？梢钥闯觯S著三角形形狀的變化顏色也在變化，而三角形形狀變化的實(shí)質(zhì)是r、g、b的值在變，它也是顏色變化的根本原因。它們的坐標(biāo)分別為(x+1,y)，(x1,y)，(x,y+1)，(x,y1)。然后以第二個邊界點(diǎn)為當(dāng)前邊界點(diǎn)，以第一個邊界點(diǎn)為上一個邊界點(diǎn)，共同來確定下一個邊界點(diǎn)，設(shè)定當(dāng)前邊界點(diǎn)和上一個邊界點(diǎn)確定的方向?yàn)榛鶞?zhǔn)方向。 P（4）其中閾值是自己可以設(shè)定的，對于不同的閾值，矢量化的結(jié)果也不同，閾值則所需的過大存儲空間小，但是模擬的效果差，閾值小