栅格图像矢量化研究与实现

论文摘要

栅格图像矢量化是当前图形图像处理领域的热点研究方向,对该技术的研究具有极大的理论和实践意义。本文研究和分析了目前具有代表性的栅格图像矢量化方法,并结合实际情况进行了改进,最终实现了一个简单的矢量化试验系统。本文采用目前比较流行的基于细化的矢量化方法作为整体设计思想。首先采用类判别分析法将栅格图像进行二值化,用包围盒算法将图像中的文字等标注从图像中分离。在对图像进行细化时,本文在借鉴传统细化方法的基础上,实现了一种删除边缘点和保留内点相结合的细化方法,该方法在得到单像素骨架线条的同时,能够完整地保持图像的连通性。本文对细化后的单像素骨架图像提出了基于节点域的整体矢量化思想。先将节点域提取出来,接下来在对连通段进行追踪的过程中完善拓扑结构信息表,并利用最短距离法将连通段进行矢量化得到连通矢量段,最后根据拓扑结构信息表和最长延伸原则合并矢量段,即进行图形重构,此时得到最终的矢量图形。在连通段追踪过程中采用边处理像素边删除像素的方法,有效避免像素的重复处理,降低图像的复杂度,并提高了矢量化的速度。本文在进行图形重构前进行了节点域的修正,极大的改善了节点畸变的情况,提高了矢量化的准确度。本文的矢量化试验系统实现了与GIS软件蓝光数字化平台的接口,有一定的理论意义和应用价值。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 矢量化的基本概念及研究意义
• 1.2 矢量化研究现状
• 1.3 本文的工作重点
• 1.4 本文的内容安排
• 2 图像二值化
• 2.1 阈值分割法简介
• 2.2 阈值计算方法分类
• 2.3 本文采用的阈值选取方法
• 2.4 二值化效果图
• 3 图文分离
• 3.1 图文分离方法简介
• 3.2 包围盒算法实现图文分离
• 3.3 图文分离效果图
• 4 二值图像的细化
• 4.1 细化概述
• 4.2 基本概念
• 4.3 经典细化算法介绍
• 4.4 细化算法的实现
• 4.5 细化效果图
• 5 线条追踪矢量化
• 5.1 自动式追踪矢量化
• 5.2 自动式追踪矢量化效果图
• 5.3 交互式追踪矢量化
• 5.4 交互式追踪矢量化效果图
• 6 系统结构及技术实现
• 6.1 实验系统的基本框架
• 6.2 实验系统的功能介绍
• 6.3 算法的结构组织
• 7 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间的主要成果