圖形特征閾值分割及其矢量化的研究.pdf

1、工程圖紙自動(dòng)識別技術(shù)是工程圖紙?zhí)幚砑上到y(tǒng)中一項(xiàng)重要的圖形、圖像處理技術(shù)。但是以前的工程圖紙大多是采用手工繪制的形式，這些圖紙是企業(yè)重要的技術(shù)資料，然而由于是紙質(zhì)圖紙，給保存和檢索方面造成了很大的障礙，且還不能方便的應(yīng)用到后續(xù)設(shè)計(jì)之中。工程圖紙自動(dòng)識別技術(shù)旨在將掃描的工程圖樣轉(zhuǎn)換為與CAD系統(tǒng)相兼容的矢量數(shù)據(jù)格式，將掃描所得到的光柵圖像加以處理、分析和識別并最終轉(zhuǎn)換成矢量圖形的格式，這樣就能夠方便的修改和編輯。工程圖紙自動(dòng)識別不僅可以實(shí)

2、現(xiàn)對工程圖紙的有效、自動(dòng)輸入，還可以在計(jì)算機(jī)中建立起圖形數(shù)據(jù)庫以及減縮CAD系統(tǒng)的開發(fā)周期。
　　本文對已有的成果進(jìn)行了相關(guān)分析，綜合利用了計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、模式識別及數(shù)字圖像處理等學(xué)科的理論知識，對工程圖紙掃描圖像自動(dòng)識別的各主要組成部分的算法與實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究，包括圖像分割、圖像去噪、圖文分離、圖像細(xì)化、圖形矢量化及數(shù)字字符的識別。其中，圖像分割部分對現(xiàn)有的幾種閾值分割方法進(jìn)行了比較，并改進(jìn)了迭代法；圖像去噪部分則是采用自適應(yīng)濾波方

3、法去除二值圖像的噪聲；圖文分離采用包圍盒技術(shù)將圖像中的字符從二值圖中分離出來；圖像細(xì)化對細(xì)化的要求比較高，傳統(tǒng)的Hilditch法容易產(chǎn)生畸變，本文采用索引表細(xì)化法避免了這種情況；矢量化本文提出了采用基于細(xì)化的方法和自適應(yīng)網(wǎng)格相結(jié)合的方法，解決了傳統(tǒng)基于細(xì)化方法容易在交叉處產(chǎn)生畸變的情況。本文對字符識別也進(jìn)行了研究，主要是針對工程圖中的數(shù)字識別，通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行的改進(jìn)，設(shè)計(jì)了一個(gè)數(shù)字識別系統(tǒng)。
　　本文在工程圖自動(dòng)識別中進(jìn)行