計算機應(yīng)用基礎(chǔ)畢業(yè)論文---簡單幾何圖形的識別和編輯

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文檔簡介

1、　　第一章概述…………………………………………………………4　　第（一）節(jié) 引言………………………………………………4　　犯得上法境………………………………6　　第（一）節(jié) 數(shù)字圖像處理技術(shù)…………………………………6　　1. 圖像全處理的基

2、本內(nèi)A ………………………………………6　　2. 主要的圖像處理技術(shù) ………………………………………… 6　　第（二）節(jié) 圖像格式－BMP格式………………………… 7　　第三節(jié) 算法及數(shù)學(xué)基礎(chǔ)……………………………………………8　　1. 霍夫變換（Hough Tr

3、ansform）……………………………… 8　　2. 基于單義域的直線及圓識別算法……………………………11　　3. 主要技術(shù)………………………………………………………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(jié)構(gòu)

4、的圖示……………………………15　　第（二）節(jié) 系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及類的設(shè)計…………………………16　　1. 主要類的層次結(jié)構(gòu)………………………………………………16　　2. 圖形基類（CShape）…………………………………………17　　3. 圖形類（CLine、CC

5、ircle）…………………………………18　　4. 圖形容器類（CShapes）………………………………………20　　5. 點類（CPoint）………………………………………………21　　6. 單義域類（CSegment）………………………………………21　　7.

6、基于單義域識別類（CSegments）……………………………22　　8. 霍夫變換識別直線類（CHTLine）……………………………23　　9. 霍夫變換識別圓類（CHTCircle）…………………………… 23　　第（三）節(jié) 系統(tǒng)功能介紹……………………………………… 24<

7、;p>　　第四章總結(jié)及展望…………………………………………………29　　附錄1：參考文獻……………………………………………………30　　附錄2：結(jié)束語……………………………………………………32　　概述

8、　　引言　　本論文實現(xiàn)的是基礎(chǔ)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(yīng)用。　　關(guān)于理想情況的幾點說明：　　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

9、接采用的是用Windows中的畫圖軟件畫出的圖像。　　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。　　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

10、，計算過程比較清楚。針對不同的特征提取處理，采用相對應(yīng)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(luò)識別等。　　在二值圖像的處理中，人們常用的數(shù)據(jù)結(jié)果有游程編碼－考慮了掃描行上相鄰象素間的相關(guān)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(jié)構(gòu)，LAG還考慮了相鄰行黑游程之間的

11、相鄰關(guān)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(jié)構(gòu)思想與c++ builder的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相結(jié)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(guān)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：　　基于網(wǎng)格算法，該

12、算法是通過網(wǎng)格加大搜索步長來跳過交點。　　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(guān)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(dāng)然現(xiàn)下有很多更好的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但是大部分是針對具體的結(jié)構(gòu)或者

13、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(jié)構(gòu)和方法。　　論文的工作基礎(chǔ)和工作環(huán)境　　數(shù)字圖像處理技術(shù)　　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(fù)原、分割、重建、編碼、存儲、傳輸?shù)确N種不同的處理，需要時

14、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(yù)期的效果，它本質(zhì)上是一種二維數(shù)字信號處理技術(shù)。　　圖像處理的基本內(nèi)容　　圖像處理的基本內(nèi)容可以歸結(jié)為：　　對圖像進行增強或修改。<p&g

15、t;　　以改變或強調(diào)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(zhì)量；　　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(biāo)準(zhǔn)衡量并進行分類比較，將抽取的特征歸結(jié)為一定的模式，這屬于模式識別的范圍；　　圖像的重建(Reconstructi

16、on)。　　對圖像的某些部分合并或進行重新組織，這種技術(shù)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(shù)。　　主要的圖像處理技術(shù)　　圖像的增強和恢復(fù)　　圖像增強所追求的

17、目標(biāo)是改善圖像的視覺質(zhì)量，符合人們的主觀要求，它不追究圖像客觀質(zhì)量的降低原因。圖像的視覺質(zhì)量是因人而異的，其質(zhì)量的高低和好壞受觀看者的心理、愛好和文化素質(zhì)等因素的影響。圖像的恢復(fù)則致力于探索圖像質(zhì)量降低的原因，并盡可能消除圖像質(zhì)量的降低，恢復(fù)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

18、，其信息量相當(dāng)大，這給圖像的傳輸、處理、存儲和顯示等帶來很大的負擔(dān)。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(xué)和工程應(yīng)用中，利用超聲波、x射線等技術(shù)取得物體的多幅來自不同角度的投影圖，通過計算

19、可得到物缽內(nèi)部的圖像，這種技術(shù)稱為投影重建，例如CT就是圖像重建的一個應(yīng)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(zhì)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(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)語言來表示被分割出來的物體或區(qū)域的結(jié)構(gòu)和統(tǒng)計特性，或用數(shù)學(xué)語言表示區(qū)域問的關(guān)系，稱為描述。圖像

20、經(jīng)分別和描述后，可較為容易地分類和識別。　　圖像格式－BMP格式　　BMP(Bitmap-File)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(nèi)部各圖像繪制操作都是以BMP為基礎(chǔ)的。Windows 3.0以前的BMP圖文件格式與顯示設(shè)備有關(guān)，因此把這種BMP圖像文件

21、格式稱為設(shè)備相關(guān)位圖DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP圖像文件與顯示設(shè)備無關(guān)，因此把這種BMP圖像文件格式稱為設(shè)備無關(guān)位圖DIB(device-independent bitmap)格式，目的是為了讓W(xué)indows能夠在任何類型的顯示設(shè)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（有時它也會以.DIB或.RLE作擴展名）。

22、　　文件結(jié)構(gòu)　　位圖文件可看成由4個部分組成：位圖文件頭(bitmap-file header)、位圖信息頭(bitmap-information header)、彩色表(color table)和定義位圖的字節(jié)陣列，它具有如下所示的形式。 　　算法及數(shù)學(xué)基礎(chǔ)&

23、lt;/p>　　霍夫變換（Hough Transform）　　霍夫變換是圖像處理中從圖像中識別幾何形狀的基本方法之一。其基本思想就是把圖像平面上的點對應(yīng)到參數(shù)平面上的曲線，最后通過統(tǒng)計特性來解決問題。自1962年Hough公布了該算法以來，由于其良好的抗噪聲性能和對部分遮蓋的不敏感等特性，霍夫變換在模式識別領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，如直線、圓、橢圓、矩形等幾何圖形檢測，任意

24、形狀區(qū)域的邊界提取，二維或三維運動的參數(shù)估計等。　　下面就于本論文相關(guān)的直線和圓的識別進行簡單的介紹。　　霍夫變換識別直線　　霍夫變換識別直線，是將圖像空間中的一點變換為參數(shù)空間中的一條直線。圖像空間中同一直線上的點，經(jīng)霍夫變換所形成的直線相交于參數(shù)空間中的一點，該點坐標(biāo)代表

25、圖像空間中直線的斜率及截距。利用累加數(shù)組累計參數(shù)空間中通過該點的直線條數(shù)，即代表圖像空間中直線上的點數(shù)。　　圖1.1 霍夫變換識別直線（1）　　設(shè)已知一黑白圖像上畫了一條直線，要求出這條直線所在的位置。我們知道，直線的方程可以用來表示，其中k和b是參數(shù)，分別是斜率和截距。過某一點的所有直線的參數(shù)都會滿足方程。即圖像空間中的一點確定了參數(shù)空間中的一族直線。

26、方程在參數(shù)k--b平面上是一條直線。這樣，圖像x--y平面上的一個前景像素點就對應(yīng)到參數(shù)平面上的一條直線。　　霍夫變換識別直線的算法描述如下：　　Step1. 初始化一塊緩沖區(qū)，對應(yīng)于參數(shù)平面，將其所有數(shù)據(jù)置為0。　　Step2. 對于圖像上每一前景點，求出參數(shù)平面對應(yīng)的直線，把這直線上的所有點的值都加１。<

27、;/p>　　Step3. 找到參數(shù)平面上峰值點的位置，這些位置的坐標(biāo)就是原圖像上直線的參數(shù)，每個位置對應(yīng)于原圖像上的一條直線。　　上面是霍夫變換識別直線的基本思想。在實際應(yīng)用中，形式的直線方程沒有辦法表示x=c形式的直線（這時候，直線的斜率為無窮大）。所以實際應(yīng)用中，是采用參數(shù)方程：　　這樣，圖像平面(x, y)空間上的一個點

28、就對應(yīng)到參數(shù)空間中的一條正弦曲線上。在變換后的空間中這條正弦曲線上的任意一點對應(yīng)于原始圖像平面(x, y)空間的一條直線，這條直線必通過這個點，而(x, y)空間中所有共線的點經(jīng)過變換后所對應(yīng)的各正弦曲線都相交于一點。　　圖1.2 霍夫變換識別直線（2）　　霍夫變換識別圓

29、1）半徑已知的圓的識別　　利用霍夫變換檢測出半徑已知的圓形，是將圖像平面上的每一點對應(yīng)到參數(shù)平面上的一個以已知半徑為半徑的圓。經(jīng)過霍夫變換，在參數(shù)平面上得到圓相交于一點，這個點的坐標(biāo)即為原圖形坐標(biāo)平面上待識別的圓心坐標(biāo)。　　算法可以簡單描述為：取和圖像平面一樣的參數(shù)平面，以圖像上每一個前景點為圓心，以已知的半徑在參數(shù)平面上畫圓，并把結(jié)果進行累加。最后找

30、出參數(shù)平面上的峰值點，這個位置就對應(yīng)了圖像上的圓心。　　2）未知半徑的圓的識別　　在第一個問題基礎(chǔ)上，把參數(shù)平面擴大稱為三維空間，即x--y--R三維，對應(yīng)圓的圓心和半徑。圖像平面上的每一點就對應(yīng)于參數(shù)空間中每個半徑下的一個圓，在參數(shù)的三維空間中得到一個圓錐。最后找出參數(shù)空間中的峰值點，即得到待識別的圓的圓心和半徑。<p&

31、gt;　　由于霍夫變換具有良好的抗噪聲性能和對部分遮蓋的不敏感等特性，又不受圖像旋轉(zhuǎn)的影響，在很多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，有關(guān)霍夫變換的研究和改進也很多。例如廣義霍夫變換、隨機霍夫變換、快速霍夫變換等等，就是針對直線的霍夫變換也有很多改進算法。由于時間的原因，在本軟件中，只是使用了標(biāo)準(zhǔn)的霍夫變換算法。　　基于單義域的直線及圓識別算法　　霍夫變換為幾何圖形的識

32、別的一個重要算法，但是由于該標(biāo)準(zhǔn)算法的時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度都是，其中m是參數(shù)坐標(biāo)的維數(shù)，雖然有不少針對具體問題（例如直線識別）的改進算法，其在實際使用中也存在計算量大的問題。針對本論文的工作的實際情況，參考文獻【1】，并進行了適當(dāng)?shù)暮喕?，完成了論文的識別部分。下面就對這個基于單義域的識別算法進行簡單的介紹。　　多義域的獲得<p

33、>　　單義域是指對待識別的圖形進行分割得到的具有單一的幾何意義（線段或圓?。c的集合。對圖片進行從上往下、從左往右的掃描，根據(jù)交點進行分割得到多義域，多義域中的點構(gòu)成一個連通區(qū)域。對多義域進行識別并分割得到單義域。　　多義域由鏈表實現(xiàn)。　　算法描述如下：

34、　　對圖形進行從上往下、從左往右的掃描；　　對每一個前景點，判斷其是否為交點；　　將該點與現(xiàn)有的多義域的頭（如果其頭節(jié)點不是交點）、尾（如果其尾節(jié)點不是交點）節(jié)點進行比較，如果與頭節(jié)點相鄰，將其插入到該多義域的頭節(jié)點之前；如果與尾節(jié)點相鄰，將其插入到該多義域的尾節(jié)點之后。　　如果該前景點不屬

35、于任何現(xiàn)有多義域，則以該點為頭節(jié)點生成新的多義域。　　直到圖形掃描完畢。　　注：交點的判斷。　　由此得到的多義域?qū)⑹且粋€線段、一個圓弧或者線段和圓弧的組合。在后續(xù)的識別過程中將把不是單義域的進行分裂。<p&g

36、t;　　最小二乘法擬合直線和圓　　最小二乘法首先由Karl Gauss為進行行星軌道預(yù)測的研究而提出的。現(xiàn)在最小二乘法已經(jīng)變成從實驗數(shù)據(jù)來進行參數(shù)估計的主要手段。由最小二乘法獲得的估計在一定條件下有最佳的統(tǒng)計特性：一致、無偏、有效。它提供給我們一個數(shù)學(xué)程式，通過它能獲得一個在最小方差意義上與實驗數(shù)據(jù)最好擬合助模型。　　運用最小二乘法進行圓的擬合公式如下：

37、　　其中，為樣點，為所求圓心，為半徑，為平均徑向誤差，為最大徑向誤差。　　多義域分裂和單義域的識別　　對2.1中得到的多義域，運用最小二乘法進行擬合，對于擬合不成功的多義域運用首尾相連最大距離法進行分裂，得到單義域，并記錄下各單義域的擬合結(jié)果，供全局考慮，識別直線和圓用。

38、;　　算法描述如下：　　從2.1得到的多義域列表里取第一個多義域；　　對選中的多義域運用最小二乘法進行圓的擬合；如果得到的平均徑向誤差和最大徑向誤差小于指定閾值，則認為擬合成功，該多義域為一圓弧的單義域；記錄擬合的結(jié)果，作為總體識別的種子圓，轉(zhuǎn)向5執(zhí)行，否則執(zhí)行3。　　對選中

39、的多義域運用最小二乘法進行直線擬合；如果得到的平均距離誤差和最大距離誤差小于指定閾值，則認為擬合成功，該多義域為一線段的單義域；記錄擬合結(jié)果，作為總體識別的種子直線，轉(zhuǎn)向5執(zhí)行，否則執(zhí)行4。　　該多義域為多個線段或圓弧的組合。將該多義域的頭尾節(jié)點連接，計算該多義域中各點與頭尾節(jié)點連線的距離，取距離最大的點，對該多義域進行分裂，得到兩個新的多義域，取代原先的多義域；轉(zhuǎn)向2執(zhí)行。

40、　　取多義域列表中的下一個，轉(zhuǎn)向2執(zhí)行。　　由此，所有的多義域都分裂為單義域，并對各單義域進行了擬合。　　總體整合，識別直線和圓　　對2.3得到的單義域列表進行總體的整合，得到直線和圓。　　選取單義域列表中的第一個單義域，將其擬合的圖形（直線或圓）作

41、為種子圖形；　　將列表中其他單義域的識別結(jié)果與種子圖形進行比較，如果誤差小于指定閾值，則屬于同一直線或同一圓，將其與選定單一域進行合并，從列表中刪除該單義域；　　計算選定單義域的幾何數(shù)據(jù)，得到圖形；　　選取列表中的下一個單義域，轉(zhuǎn)動2執(zhí)行。　　主要技術(shù)&

42、lt;/b>　　Borland C++ Builder　　本論文的編程環(huán)境之所以選用c++ builder 是因為他有以下的優(yōu)點：　　⑴．輸出入接口設(shè)計簡單　?、疲峁┮涣鞯拈_發(fā)環(huán)境　?、牵峁┳顦?biāo)準(zhǔn)的C／C＋＋魯開發(fā)工具&

43、lt;/p>　　⑷．提供豐富的組件與最強勁的調(diào)試工具VCL類庫中封裝了Windows的圖形設(shè)備接口(GDI)，使得用戶很方便地在應(yīng)用程序添加圖像或處理圖像。　　圖像類主要有Tbitmap、TBrush、TCanves、TFont、TgraphakControl、Tgraphic、Ticon、TJPEGImage、TPen和Tpictur以Tmatifile類。<

44、/p>　　虛類及虛方法的使用　　虛類和虛方法的使用在本論文中主要是Cshapes基類及虛方法的實現(xiàn)。　　直線和圓的識別和編輯的實現(xiàn)　　系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)的圖示　　系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及類的設(shè)計&

45、lt;p>　　主要類的層次結(jié)構(gòu)　　圖形處理類：　　識別用類：　　圖形基類（CShape）　　描述

46、;　　圖形基類，提供所有圖形的標(biāo)準(zhǔn)屬性和方法。其他圖形類（直線、圓）等都是該類的子類，繼承其所有的public屬性和方法，對其中的虛方法（virtual）進行重定義和實現(xiàn)。　　該類為虛類，其成員函數(shù)主要為虛函數(shù)，為其所有子類提供統(tǒng)一的接口，但是沒有實現(xiàn)。其他模塊對圖形進行操作時，除非生成新的實例（Instance），都無須知道所操作的是哪個具體的圖形，而統(tǒng)一使用Cshape

47、類型，為程序的實現(xiàn)、擴充和維護提供很大方便。　　實現(xiàn)　　class CShape {　　public:　　/* 屬性定義 */　　//前景色（由于時間等的

48、限制，本系統(tǒng)暫時只定義該圖形的屬性，其　　// 他如：填充色，線條型，填充型等可擴充）　　TColor color;　　/* 編輯用屬性 */　　//編輯時標(biāo)志該圖形是否被選擇　　bool isSelected;&l

49、t;/p>　　//編輯操作所選中的點　　TPoint * editP　　/* 識別用屬性 */　　// 識別的效果描述，值越小說明識別效果越好　　// 最小二乘法的平均誤差；　　// 霍

50、夫變換：1 - 參數(shù)空間中該圖形的值/最大值　　double chance;　　//圖形上點的數(shù)量　　int pointCount;　　/* 成員函數(shù)定義 */　　/* 顯示和描述用方法 */

51、　　// 顯示圖形：在指定的位圖上顯示圖形 　　virtual void draw(Graphics::TBitmap * argDest);　　// 描述圖形：作為TtreeView的節(jié)點（主窗體使用）　　virtual void discript(int index,

52、 TTreeView * tree);　　// 描述圖形：返回描述圖形的字符串　　virtual String discript();　　/* 識別用 */　　// 比較兩個圖形，如果是同一個圖形，返回True，否則False。<

53、;/p>　　// 直線上的兩個線段；圓上面的兩個圓弧　　virtual bool similarWith(CShape * argShape);　　// 合并兩個圖形　　// 經(jīng)過判斷為相同的圖形進行合并，返回True；否則返回Fa

54、lse。　　virtual bool mergeWith(CShape * argShape);　　// 判斷圖形存在的可能性（利用具體圖形的幾何規(guī)則）　　virtual bool checkPossible();　　/* 編輯用 */

55、;　　// 判斷是否點擊該圖形，若選中則當(dāng)前編輯的圖形改為當(dāng)前圖形　　virtual bool isClickOnShape(int x, int y);　　// 取得鼠標(biāo)形狀：鼠標(biāo)移動到選中圖形的可操作點上時，顯示為編輯形狀　　virtual TCursor getCu

56、rsor(int x, int y);　　// 更新圖形：將編輯點移動到(x, y)點。更新成功返回True，否則False。　　virtual bool update(int x, int y);　　};　　圖形類（CLine、CC

57、ircle）　　描述　　圖形類是幾何圖形的具體實現(xiàn)，實現(xiàn)對應(yīng)幾何圖形的描述和相關(guān)操作。圖形類有共同的父類CShape，對父類中定義的虛方法根據(jù)本幾何圖形的特征進行實現(xiàn)。　　根據(jù)要求，本系統(tǒng)中實現(xiàn)了直線（CLine）和圓（CCircle）兩個圖形類。其他簡單的幾何圖形如橢圓、矩

58、形等也可以類似的方法實現(xiàn)，作為本系統(tǒng)的一個擴充。　　本系統(tǒng)中，直線類采用直觀的的形式來描述直線（既避免點斜式不能描述豎直直線，也避免極坐標(biāo)方程轉(zhuǎn)換的問題）。因為成比例的兩組和表示同一條直線，所以規(guī)定，如果B參數(shù)不為0，則，否則A必定不為0，則。由于要識別圖像中的線段，所以增加兩個端點進行限制。　　直線類有三個點可以編輯：1）兩個端點，選中一個端點并移動，

59、是以另一端點為軸進行旋轉(zhuǎn)；2）線段的中點，選中中點并移動，是平移整個直線。　　圓類采用的形式描述（其中為圓心，R為半徑），直觀方便。圓上有兩個點支持編輯操作：1）圓心，選中圓心并移動，是平移整個圓；2）圓上的一個點，選中該點并移動，是改變圓的半徑，圓心不變。　　實現(xiàn)　　直線類

60、（CLine）　　class CLine: public CShape {　　public:　　/* 初始化 */　　CLine(double argA, double argB, double

61、argC);　　/* 直線的屬性 */　　// 線段的兩個端點　　TPoint *startP, *endP;　　// 直線方程的參數(shù)：A,B,C　　double A, B, C;　　/*

62、對父類虛方法的實現(xiàn) */　　// 在目標(biāo)位圖上畫出直線（本系統(tǒng)中的實現(xiàn)為畫線段）　　void draw(Graphics::TBitmap * argDest);　　// 在TTreeView中描述　　void discript(int index, TTreeView

63、 * tree);　　// 返回描述用字符串　　String discript();　　// 判斷該直線是否與指定圖形相同　　// 將指定圖形強制轉(zhuǎn)化為CLine類型，比較其參數(shù)A, B, C，　　// 若小

64、于指定閾值，則返回Ture，否則返回False。　　bool similarWith(CShape * argShape);　　// 合并同一直線上的兩個線段　　// 若目標(biāo)圖形與該圖形屬同一直線，進行合并，返回True；　　// 否則返回False。&l

65、t;/p>　　void mergeWith(CShape * argShape);　　// 判斷是否選擇該直線進行編輯。　　// 判斷指定點(x, y)到該直線的距離，　　// 如果小于指定閾值則返回True，否則False。

66、　bool isClickOnShape(int x, int y);　　// 取得鼠標(biāo)形狀。　　// 端點時返回45度，135度的雙向箭頭形狀表示旋轉(zhuǎn)；　　// 中點時返回垂直的四個方向箭頭的形狀表示移動　　TCursor getCursor(int x

67、, int y);　　// 更新直線　　bool update(int x, int y);　　};　　圓類（CCircle）　　class CCircl

68、e: public CShape {　　public:　　/* 初始化 */　　CCircle(int argX, int argY, int argR);　　/* 圓的屬性 */</p&g

69、t;　　// 圓心　　TPoint * centerP;　　// 半徑　　int R;　　/* 對父類虛方法的實現(xiàn) */</p&g

70、t;　　// 在目標(biāo)位圖上畫出圓　　void draw(Graphics::TBitmap * argDest);　　// 在TTreeView中描述　　void discript(int index, TTreeView * tree);　　//

71、返回描述用字符串　　String discript();　　// 判斷該圓是否與指定圖形相同　　// 將指定圖形強制轉(zhuǎn)化為CCircle類型，比較其參數(shù)圓心坐標(biāo)和半徑，　　// 若小于指定閾值，則返回Ture，否則返回False。

72、　　bool similarWith(CShape * argShape);　　// 合并同一圓上的兩個圓弧　　// 若目標(biāo)圖形與該圖形屬同一圓，進行合并，返回True；　　// 否則返回False。　　void mergeWith(

73、CShape * argShape);　　// 判斷是否選擇該圓進行編輯。　　// 計算指定點(x, y)到圓心的距離，并與半徑比較，　　// 如果小于指定閾值則返回True，否則False。　　bool isClickOnShape(int x, int

74、 y);　　// 取得鼠標(biāo)形狀。　　// 圓上點時返回水平的雙向箭頭形狀表示改變半徑；　　// 圓心時返回垂直的四個方向箭頭的形狀表示移動　　TCursor getCursor(int x, int y);<

75、b>　　// 更新圓　　bool update(int x, int y);　　};　　圖形容器類（CShapes）　　描述

76、圖形容器類是圖形類的集合類，由C++ Builder的TList繼承得到。用來組織對圖像的識別結(jié)果、組織當(dāng)前編輯工作的圖形對象集。提供添加圖形、刪除圖形、圖形編輯等接口。　　實現(xiàn)　　class CShapes : public TList {　　public

77、:　　/* 初始化 */　　CShapes();　　// 從TreeView得到Shapes　　CShapes(TTreeView * tree);　　//在目標(biāo)位圖上畫出

78、所有的圖形　　void drawShapes(Graphics::TBitmap * argDest);　　//描述圖形　　void discript(TTreeView * tree);　　};

79、　　點類（CPoint）　　描述　　點類對于與圖像上的前景點。由于識別時需要判斷是否為交點，在一般的點的基礎(chǔ)上增加是否為交點的屬性。由C++ Builder的TPoint繼承得到。　　實現(xiàn)<

80、/p>　　class CPoint : public TPoint {　　public:　　/* 初始化 */　　CPoint() {isCrossPoint = false; };&l

81、t;p>　　CPoint(int argx, int argy, bool isCross);　　CPoint(int argx, int argy, Graphics::TBitmap * argImg);　　/* 屬性：是否為交點 */　　bool isCrossPoint;&l

82、t;p>　　};　　單義域類（CSegment）　　描述　　在“基于單義域的圖形識別算法”中，單義域和多義域的唯一區(qū)別就是多義域不是單一的幾何元素，其在存儲結(jié)構(gòu)上是一樣的，在本系統(tǒng)中，都由CSegment類實現(xiàn)，姑且命名為單義域類。

83、　　單義域類為點的集合類，由C++ Builder的TList類繼承得到。提供添加點、刪除點、判斷該單義域是否有識別價值、識別該單義域等接口和方法。　　實現(xiàn)　　class CSegment : public TList {<b&

84、gt;　　public:　　/* 初始化 */　　CSegment(CPoint * p);　　/* 識別該單義域：實現(xiàn)算法中對單義域的識別部分 */　　// 如果識別成功（得到圓或線段）返回True，否則返回F

85、alse　　bool recognize();　　/* 嘗試添加新的點到該單義域 */　　// 判斷該點是否屬于該單義域并確定是在頭部還是在尾部，并將其插入到適當(dāng)位置；如果該點為交點，則將相應(yīng)的方向關(guān)閉增長；若加入成功返回True，否則返回False。　　bool ad

86、dNewPoint();　　/* 判斷該單義域是否有識別價值 */　　// 如果該單義域含有的點數(shù)太少，則沒有價值返回False，否則返回True。　　bool checkValue();　　/* 屬性：識別出的圖形 */　　CS

87、hape * shape;　　};　　基于單義域識別類（CSegments）　　描述　　基于單義域識別類是實現(xiàn)“基于單義域的直線和圓識別算法”的主要類。它實現(xiàn)了對目標(biāo)圖像的分割、對分割結(jié)果的顯示、

88、對識別得到的多義域進行分割、對單義域識別結(jié)果的總體考慮，最終得到識別結(jié)果集。　　基于單義域識別類同時是單義域的集合類，由C++ Builder的TList類繼承得到。用來組織對圖像的單義域分割后的結(jié)果。。　　實現(xiàn)　　class CSegments : public TList

89、 {　　public:　　/* 構(gòu)造和析構(gòu)函數(shù) */　　CSegments();　　~CSegments();　　/* 掃描圖像，得到多義域 */

90、// 從上往下，從左往右掃描圖像，對于每一個前景點　　// 1。生成新的CPoint實例　　// 2。對于本類中的所有單義域，將該點嘗試加入　　// 3。如果加入失敗，以該點為頭生成新的單義域并加入。　　void segmentize(Graphi

91、cs::TBitmap * argSrc);　　/* 在指定的位圖上顯示分割得到的多義域、單義域 */　　void displaySegments(Graphics::TBitmap * argDes);　　/* 識別該集合中的元素 */　　// 1。調(diào)用單義域的che

92、ckValue()，如果得到False，刪除該單義域；　　// 2。調(diào)用單義域的recognize()，如果返回False，對該單義域進行分割；　　// 將新得到的2個單義域取代當(dāng)前的單義域，并進行識別　　// 3。所有的單義域識別完畢后，對各個單義域的識別結(jié)果進行合并<

93、p>　　// 4。返回得到的圖形容器類。　　CShapes * recognize();　　/* 刪除集合中的指定位置的元素 */　　void removeItemOnly(int index);　　void removeItemAndFreePoints(int

94、 index);　　};　　霍夫變換識別直線類（CHTLine）　　描述　　實現(xiàn)霍夫變換識別直線算法。　　實現(xiàn)<

95、;/p>　　class CHTLine {　　public:　　/* 構(gòu)造和析構(gòu)函數(shù) */　　CHTLine ();　　~ CHTLine ();　　/* 對源位圖

96、按照直線識別算法進行霍夫變換 */　　// argRho, argTheta分別是對 ? 和 ? 的分割的份數(shù)。　　void recognize(Graphics::TBitmap * argSource, int argRho, int argTheta);　　/* 在目標(biāo)位圖上顯示參數(shù)坐標(biāo)的信息 */<

97、;/p>　　// 以參數(shù)坐標(biāo)的最大值為灰度最大值，按比例灰度在位圖上顯示。　　void displayPramater(Graphics::TBitmap * argDest);　　/* 按照argRate指定的概率取得識別出的直線列表 */　　void getLines(TList

98、 * argList, double argRate);　　};　　霍夫變換識別圓類（CHTCircle）　　描述　　實現(xiàn)霍夫變換識別圓算法。<b&

99、gt;　　實現(xiàn)　　class CHTCircle {　　public:　　/* 構(gòu)造和析構(gòu)函數(shù) */　　CHTCircle ();　　~ CHTCircle ();<

100、/p>　　/* 對源位圖按照圓的識別算法進行霍夫變換 */　　void recognize(Graphics::TBitmap * argRes);　　/* 在目標(biāo)位圖上顯示參數(shù)坐標(biāo)的信息 */　　// 以參數(shù)坐標(biāo)的最大值為灰度最大值，按比例灰度在位圖上顯示參數(shù)坐標(biāo)中指定半徑的二維平

101、面的數(shù)據(jù)。　　void displayPramater(Graphics::TBitmap * argDest, int argR);　　/* 按照argRate指定的概率取得識別出的直線列表 */　　void getCircles(TList * argList, double argRate);</p&

102、gt;　　};　　系統(tǒng)功能介紹　　1．識別部分　　(1).基于霍夫變換下的識別　　啟動recognize.exe

103、　　File->open 打開要識別的bmp文件　　Hough Trans->ling recognize得到識別出的直線的霍夫變換圖，圖中的每個亮點代表一條直線；　　識別的圓的概率圓，在下面的Edit控件中是你想要顯示的圓的直徑，輸入后點display后就可以看到霍夫變換的結(jié)果

104、注：由于霍夫變換是一個三維的循環(huán)，消耗內(nèi)存較多，速度較慢，所以圖像的原圖的大小直接影響到速度。　　下面是幾幅圖象的實驗結(jié)果：　　圖3.1 只含有直線的bpm文件　　圖3.2 圖4.1的Hough Trans->line recognize的結(jié)果

105、再如另一個例子：　　圖3.3 　　圖3.4 對上圖顯示直徑為30 圖3.5 對上圖顯示直徑為60　　(2). 基于分區(qū)－聯(lián)合下的識別　　1、2步如上</p

106、>　　3，Segment->step1:Segmentize將整幅圖像分區(qū)的結(jié)果　　4，Segment->step2:Segment recognize識別分區(qū)后的各個部分　　5，Segment->step3:recognize shape 對step2的結(jié)果進行整體識別，得到我們想要的結(jié)果

107、;　　6，Segment->step1-3:Segment recognize 如果不想看實現(xiàn)的過程只想得到結(jié)果時執(zhí)行此操作　　下面用幾個例子來說明　　圖3.1的識別過程　　圖3.6 圖3.1的Segment結(jié)果（第一步）

108、　　圖3.7 圖3.1的Segment recognize結(jié)果（第二步）　　圖3.8 對上圖recognize shape的結(jié)果　　圖3.8也是step1-3的結(jié)果。在form右邊的Edit Box中是識別出的圖元的相關(guān)信息：　　直線時的A,B,C分別是方程Ax+By+C=0中的系數(shù)；<

109、;/p>　　圓的時候，X，Y是圓心的坐標(biāo)，R是圓的半徑。　　再如圖3.3的識別過程：　　圖3.9 step1的執(zhí)行結(jié)果　　圖3.10 step2的識別結(jié)果圖3.11 step3的識別結(jié)果

110、　圖3.12　　其中最下面的line:0，Circle:1，Circle:2，…,Circle:4就是識別出的直線和圓的相關(guān)信息。　　Line:0中的P1,P2是指直線的兩個端點坐標(biāo)、chance和count是對點的總體統(tǒng)計參數(shù)　　Circle:1中的Center、r分別是圓的圓心和半徑坐標(biāo)。

111、　　總結(jié)及展望　　計算機技術(shù)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(shù)更是有了前所未有的進步和應(yīng)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(lǐng)域出現(xiàn)。圖形圖像的識別涉及到的學(xué)科很多，包括數(shù)字信號處理、工程數(shù)學(xué)

112、、信息論、運籌學(xué)、等，它與計算機、自動化、生物學(xué)、關(guān)學(xué)、視覺心里和生理學(xué)、人工智能、智能信息處理等眾多領(lǐng)域交叉、綜合集成，有廣泛的應(yīng)用。　　實現(xiàn)的是基礎(chǔ)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(yīng)用。　　附錄1：參考文

113、獻　　·[1] 張習(xí)文、歐宗瑛.基于單義域鄰接圖的圓弧與圓識別[M].中國圖像圖形學(xué)報 2000版　　·[2]王耀南、李書濤、毛建旭.計算機圖像處理與識別技術(shù)[M].高等教育出版社.2005年版.　　·[3]阮球琦.數(shù)字圖像處理學(xué)[M].電子工業(yè)出版社. 2007

114、年版.　　·[4]夏德深、傅德勝.現(xiàn)代圖像處理與應(yīng)用[M].東南大學(xué)出版社. 2001年版.　　·[5] 孫增圻. 計算機控制理論與應(yīng)用系統(tǒng)辨識－最小二乘原理[M]. 清華大學(xué)出版社.2008版　　·[6]朱時銀.c++ builder 編程實例與技巧[M].機械工業(yè)出版社. 200

115、1年版.　　附錄2：結(jié)束語　　在當(dāng)今高科技發(fā)展的環(huán)境下，圖像處理的需求和應(yīng)用愈來愈廣泛，技術(shù)亦愈來愈高，本人通過本論文的編寫及實現(xiàn)過程對圖像處理和模式識別有了很多的理解和更深刻的認識。　　綜上所述，本系統(tǒng)達到了預(yù)期的目標(biāo)，并具有很大的擴展性。經(jīng)過必要的完善和補充，將可以成為一

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計算機應(yīng)用基礎(chǔ)畢業(yè)論文---簡單幾何圖形的識別和編輯

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