基于Diffusion Curve的圖像矢量化方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)軟件與硬件的飛速發(fā)展,圖像處理技術(shù)在社會(huì)的諸多領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。對(duì)光柵點(diǎn)陣圖像進(jìn)行分析、識(shí)別并重建其中圖形對(duì)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(yīng)用。但是由于圖像的復(fù)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(yīng)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(kuò)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(cè)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(biāo),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(duì)提取圖像輪廓的方法進(jìn)行了改進(jìn),原方法中利用經(jīng)典的Canny邊緣檢測(cè)方法獲得圖片的輪廓,但經(jīng)典的Canny邊緣檢測(cè)方法是將彩色圖片轉(zhuǎn)為灰度圖再求圖片像素點(diǎn)的梯度值,得到的梯度值不能完全反映彩色圖像中像素點(diǎn)的梯度值,有時(shí)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(gè)像素點(diǎn)的梯度值,再根據(jù)求得的梯度值選取圖像的邊緣點(diǎn)。利用改進(jìn)后的方法得到的圖片的輪廓更加完整和簡(jiǎn)練。
　　其次,我們對(duì)還原圖像的算法進(jìn)行了改進(jìn),原方法中為了得到輪廓兩側(cè)的顏色值信息,需要對(duì)得到的輪廓進(jìn)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(diǎn)到輪廓點(diǎn)的最近距