基于Diffusion Curve的圖像矢量化方法研究.pdf

1、隨著計算機軟件與硬件的飛速發(fā)展,圖像處理技術(shù)在社會的諸多領(lǐng)域得到廣泛的應用。對光柵點陣圖像進行分析、識別并重建其中圖形對象的圖像矢量化技術(shù)也在諸如工程圖紙、地圖等的掃描輸入、數(shù)控切割、雕花等得到廣泛應用。但是由于圖像的復雜性,各種圖像矢量化算法都有一定的局限性,限制了圖像矢量化在其他領(lǐng)域的應用。因此,圖像矢量化算法仍在不斷發(fā)展,此種技術(shù)依然有著廣闊的研究空間。
　　論文主要討論了曲線顏色擴散(diffusion curve)的矢量

2、化方法。首先將彩色圖片轉(zhuǎn)為灰度圖,然后再利用邊緣檢測方法獲得圖片的輪廓信息,根據(jù)原彩色圖片保存輪廓信息(諸如坐標,顏色值等),最后根據(jù)得到的輪廓信息利用雅克比迭代法還原原始圖像。本文的主要工作如下:
　　首先,我們對提取圖像輪廓的方法進行了改進,原方法中利用經(jīng)典的Canny邊緣檢測方法獲得圖片的輪廓,但經(jīng)典的Canny邊緣檢測方法是將彩色圖片轉(zhuǎn)為灰度圖再求圖片像素點的梯度值,得到的梯度值不能完全反映彩色圖像中像素點的梯度值,有時得

3、到的邊緣并不完整。我們利用求解張量梯度的方法,求解圖片中每個像素點的梯度值,再根據(jù)求得的梯度值選取圖像的邊緣點。利用改進后的方法得到的圖片的輪廓更加完整和簡練。
　　其次,我們對還原圖像的算法進行了改進,原方法中為了得到輪廓兩側(cè)的顏色值信息,需要對得到的輪廓進行兩次Bezier擬合,然后根據(jù)擬合后的Bezier曲線,利用快速生成Voronoi圖的算法渲染出Voronoi圖,利用生成的Voronoi圖求得所有非輪廓點到輪廓點的最近距