基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法及系統(tǒng)，該方法包括：提取圖像的R、G、B三基色分量，并分別形成三個單基色點陣圖后，將每個單基色點陣圖的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、顏色值分別作為三維坐標(biāo)系的X、Y、Z坐標(biāo)，構(gòu)建三維立體圖，然后對每個基色的三維立體圖進(jìn)行斷層識別后，將每個三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域，進(jìn)而對每個三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣后，采用算子逼近算法獲得每個三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。本發(fā)明矢量化效果好，所需矢量化數(shù)據(jù)少，而且無須人為的介入即可完成圖像矢量化，工作效率高且準(zhǔn)確性高，可廣泛應(yīng)用于圖像的矢量化領(lǐng)域中。
【專利說明】基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法和系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，特別是涉及一種基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法和系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002]在傳統(tǒng)的工程圖矢量化方面，主要通過識別線、簡單形狀等，實現(xiàn)對工程圖例如建筑圖紙、機(jī)械設(shè)計圖紙的圖像矢量化，這種方法只適用于具有較多規(guī)程的幾何形狀且背景圖紙單一的圖像的矢量化，適用范圍比較窄，不適用于其它各類圖像例如自然圖像的矢量化。近年提出的基于梯度網(wǎng)格的圖像矢量方法，提出了一種新的圖像矢量化的思路，該方法通過梯度網(wǎng)絡(luò)的劃分將圖像切分為一系列三角形或四邊形，然后對每個三角形或四邊形，判斷是否能夠用一個曲面方程描述其中內(nèi)容，進(jìn)而進(jìn)行細(xì)分處理實現(xiàn)圖像矢量化。但是這種方法在梯度網(wǎng)絡(luò)的劃分中，需要人為的參與，協(xié)助進(jìn)行梯度網(wǎng)格的劃分，不能實現(xiàn)完全自動的圖像矢量化，工作效率低，而且由于人為介入的主觀性因素，可能會帶來較大的誤差。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]為了解決上述的技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法，本發(fā)明的另一目的是提供基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化系統(tǒng)。
[0004]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:
[0005]基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法，包括:
[0006]S1、提取圖像的R、G、B三基色分量，并分別形成三個單基色點陣圖；
[0007]S2、將每個單基色點陣圖的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、顏色值分別作為三維坐標(biāo)系的X、Y、Z坐標(biāo)，構(gòu)建三維立體圖；
[0008]S3、對每個基色的三維立體圖進(jìn)行斷層識別后，將每個三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域；
[0009]S4、對每個三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣后，采用算子逼近算法獲得每個三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
[0010]進(jìn)一步,所述步驟S3,包括:
[0011]S31、對每個基色的三維立體圖，根據(jù)下式計算其各點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值，進(jìn)而建立一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣:
? , dz dz
[0012]B = max( — + —)
OX OV
[0013]上式中，B表不每一點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值；
[0014]S32、根據(jù)一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣的值，對應(yīng)地建立一個表示三維立體圖的斷層情況的斷層矩陣:逐一判斷一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣中的每個一階偏導(dǎo)復(fù)合值是否大于設(shè)定閾值ζ，若是，則將該一階偏導(dǎo)復(fù)合值對應(yīng)的斷層矩陣的元素值設(shè)為1，反之設(shè)為O ;
[0015]S33、根據(jù)斷層矩陣建立一個離散粗邊緣點陣圖后，進(jìn)行靠近的孤立點連接，進(jìn)而建立一個連續(xù)粗邊緣點陣圖，然后進(jìn)行粗邊緣細(xì)化后得到一個連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖；
[0016]S34、根據(jù)連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖將三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域。
[0017]進(jìn)一步，所述步驟S4，包括:
[0018]S41、將每個三維連續(xù)區(qū)域旋轉(zhuǎn)后使其沿最長徑橫放；
[0019]S42、按照預(yù)設(shè)采樣方法對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣；
[0020]S43、采用算子逼近算法獲得三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
[0021]進(jìn)一步，所述步驟S42，其具體為:
[0022]根據(jù)下式計算采樣點數(shù)量后，根據(jù)采樣點位置設(shè)置方法確定所有采樣點的位置，進(jìn)而對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣:
[0023]n = HXffX η
[0024]其中,η表示采樣點數(shù)量，H、W分別表示當(dāng)前三維連續(xù)區(qū)域的長、寬，η表示采樣密度。
[0025]進(jìn)一步，所述采樣點位置設(shè)置方法包括:
[0026]按行列等距均勻設(shè)置方法:將三維連續(xù)區(qū)域從上到下劃分成相同大小的k行、j列，并使得kX j = n，將劃分后的每個單元的中心位置作為采樣點位置；
[0027]或
[0028]按中心向外輻射式設(shè)置方法:在三維連續(xù)區(qū)域的中心點設(shè)置一個采樣點，并從該采樣點開始，每次增加半徑r逐次向外擴(kuò)大圓周，使得從內(nèi)到外的圓周半徑依次為r、2r、3r、……、ir，在第i個圓周上均勻選擇P個采樣點，使得不同圓周上的相鄰兩個采樣點的距離相等；
[0029]其中，k、j、i均為自然數(shù)。
[0030]本發(fā)明另一解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:
[0031]基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化系統(tǒng)，包括:
[0032]第一模塊，用于提取圖像的R、G、B三基色分量，并分別形成三個單基色點陣圖；
[0033]第二模塊，用于將每個單基色點陣圖的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、顏色值分別作為三維坐標(biāo)系的X、Y、Z坐標(biāo)，構(gòu)建三維立體圖；
[0034]第三模塊，用于對每個基色的三維立體圖進(jìn)行斷層識別后，將每個三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域；
[0035]第四模塊，用于對每個三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣后，采用算子逼近算法獲得每個三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
[0036]進(jìn)一步，所述第三模塊，包括:
[0037]第一子模塊，用于對每個基色的三維立體圖，根據(jù)下式計算其各點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值，進(jìn)而建立一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣:
Sz dz
[0038]B = max( 一 + —)
dx dy
[0039]上式中，B表示每一點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值；
[0040]第二子模塊，用于根據(jù)一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣的值，對應(yīng)地建立一個表示三維立體圖的斷層情況的斷層矩陣:逐一判斷一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣中的每個一階偏導(dǎo)復(fù)合值是否大于設(shè)定閾值?，若是，則將該一階偏導(dǎo)復(fù)合值對應(yīng)的斷層矩陣的元素值設(shè)為1，反之設(shè)為O ;
[0041]第三子模塊，用于根據(jù)斷層矩陣建立一個離散粗邊緣點陣圖后，進(jìn)行靠近的孤立點連接，進(jìn)而建立一個連續(xù)粗邊緣點陣圖，然后進(jìn)行粗邊緣細(xì)化后得到一個連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖；
[0042]第四子模塊，用于根據(jù)連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖將三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域。
[0043]進(jìn)一步，所述第四模塊，包括:
[0044]第五子模塊，用于將每個三維連續(xù)區(qū)域旋轉(zhuǎn)后使其沿最長徑橫放；
[0045]第六子模塊，用于按照預(yù)設(shè)采樣方法對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣；
[0046]第七子模塊，用于采用算子逼近算法獲得三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
[0047]進(jìn)一步，所述第六子模塊具體用于:
[0048]根據(jù)下式計算采樣點數(shù)量后，根據(jù)采樣點位置設(shè)置方法確定所有采樣點的位置，進(jìn)而對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣:
[0049]n = HXffX η
[0050]其中,η表示采樣點數(shù)量，H、W分別表示當(dāng)前三維連續(xù)區(qū)域的長、寬，η表示采樣密度。
[0051]進(jìn)一步，所述采樣點位置設(shè)置方法包括:
[0052]按行列等距均勻設(shè)置方法:將三維連續(xù)區(qū)域從上到下劃分成相同大小的k行、j列，并使得kX j = n，將劃分后的每個單元的中心位置作為采樣點位置；
[0053]或
[0054]按中心向外輻射式設(shè)置方法:在三維連續(xù)區(qū)域的中心點設(shè)置一個采樣點，并從該采樣點開始，每次增加半徑r逐次向外擴(kuò)大圓周，使得從內(nèi)到外的圓周半徑依次為r、2r、3r、……、ir，在第i個圓周上均勻選擇P個采樣點，使得不同圓周上的相鄰兩個采樣點的距離相等；
[0055]其中，k、j、i均為自然數(shù)。
[0056]本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明的一種基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法，通過提取圖像的R、G、B三基色分量，并分別形成三個單基色點陣圖后，將每個單基色點陣圖的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、顏色值分別作為三維坐標(biāo)系的X、Y、Z坐標(biāo)，構(gòu)建三維立體圖，然后對每個基色的三維立體圖進(jìn)行斷層識別后，將每個三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域，進(jìn)而對每個三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣后，采用算子逼近算法獲得每個三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組，完成圖像矢量化，本方法通過判斷三維立體圖是否存在斷層來進(jìn)行邊緣判斷并進(jìn)行區(qū)域分割，進(jìn)而進(jìn)行圖像矢量化，矢量化效果好，所需矢量化數(shù)據(jù)少，而且無需人為介入，提高了圖像矢量化效率，而且降低了人為影響帶來的誤差，工作效率高且準(zhǔn)確性高。
[0057]本發(fā)明的另一有益效果是:本發(fā)明的一種基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化系統(tǒng)，可用于提取圖像的R、G、B三基色分量，并分別形成三個單基色點陣圖后，將每個單基色點陣圖的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、顏色值分別作為三維坐標(biāo)系的X、Y、Z坐標(biāo)，構(gòu)建三維立體圖，然后對每個基色的三維立體圖進(jìn)行斷層識別后，將每個三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域，進(jìn)而對每個三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣后，采用算子逼近算法獲得每個三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組，完成圖像矢量化，本系統(tǒng)通過判斷三維立體圖是否存在斷層來進(jìn)行邊緣判斷并進(jìn)行區(qū)域分割，進(jìn)而進(jìn)行圖像矢量化，矢量化效果好，所需矢量化數(shù)據(jù)少，而且無需人為介入就可實現(xiàn)圖像矢量化，提高了圖像矢量化效率，而且降低了人為影響帶來的誤差，工作效率高且準(zhǔn)確性高。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0058]下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明。
[0059]圖1是本發(fā)明的一種基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法的流程圖；
[0060]圖2是本發(fā)明的一種基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法的一具體實施例中的示意圖。

【具體實施方式】
[0061]參照圖1，本發(fā)明提供了一種基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法，包括:
[0062]S1、提取圖像的R、G、B三基色分量，并分別形成三個單基色點陣圖；
[0063]S2、將每個單基色點陣圖的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、顏色值分別作為三維坐標(biāo)系的X、Y、Z坐標(biāo)，構(gòu)建三維立體圖；
[0064]S3、對每個基色的三維立體圖進(jìn)行斷層識別后，將每個三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域；
[0065]S4、對每個三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣后，采用算子逼近算法獲得每個三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
[0066]進(jìn)一步,所述步驟S3,包括:
[0067]S31、對每個基色的三維立體圖，根據(jù)下式計算其各點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值，進(jìn)而建立一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣:
?, dz dz.
[0068]B = max( ~ + ~)
dx dy
[0069]上式中，B表示每一點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值；
[0070]S32、根據(jù)一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣的值，對應(yīng)地建立一個表示三維立體圖的斷層情況的斷層矩陣:逐一判斷一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣中的每個一階偏導(dǎo)復(fù)合值是否大于設(shè)定閾值ζ，若是，則將該一階偏導(dǎo)復(fù)合值對應(yīng)的斷層矩陣的元素值設(shè)為1，反之設(shè)為O ;
[0071]S33、根據(jù)斷層矩陣建立一個離散粗邊緣點陣圖后，進(jìn)行靠近的孤立點連接，進(jìn)而建立一個連續(xù)粗邊緣點陣圖，然后進(jìn)行粗邊緣細(xì)化后得到一個連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖；
[0072]S34、根據(jù)連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖將三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域。
[0073]進(jìn)一步，所述步驟S4,包括:
[0074]S41、將每個三維連續(xù)區(qū)域旋轉(zhuǎn)后使其沿最長徑橫放；
[0075]S42、按照預(yù)設(shè)采樣方法對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣；
[0076]S43、采用算子逼近算法獲得三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
[0077]進(jìn)一步，所述步驟S42，其具體為:
[0078]根據(jù)下式計算采樣點數(shù)量后，根據(jù)采樣點位置設(shè)置方法確定所有采樣點的位置，進(jìn)而對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣:
[0079]n = HXffX η
[0080]其中,η表示采樣點數(shù)量，H、W分別表示當(dāng)前三維連續(xù)區(qū)域的長、寬，η表示采樣密度。
[0081]進(jìn)一步，所述采樣點位置設(shè)置方法包括:
[0082]按行列等距均勻設(shè)置方法:將三維連續(xù)區(qū)域從上到下劃分成相同大小的k行、j列，并使得kX j = n，將劃分后的每個單元的中心位置作為采樣點位置；
[0083]或
[0084]按中心向外輻射式設(shè)置方法:在三維連續(xù)區(qū)域的中心點設(shè)置一個采樣點，并從該采樣點開始，每次增加半徑r逐次向外擴(kuò)大圓周，使得從內(nèi)到外的圓周半徑依次為r、2r、3r、……、ir，在第i個圓周上均勻選擇P個采樣點，使得不同圓周上的相鄰兩個采樣點的距離相等；
[0085]其中，k、j、i均為自然數(shù)。
[0086]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本發(fā)明還提供了一種基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化系統(tǒng)，包括:
[0087]第一模塊，用于提取圖像的R、G、B三基色分量，并分別形成三個單基色點陣圖；
[0088]第二模塊，用于將每個單基色點陣圖的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、顏色值分別作為三維坐標(biāo)系的X、Y、Z坐標(biāo)，構(gòu)建三維立體圖；
[0089]第三模塊，用于對每個基色的三維立體圖進(jìn)行斷層識別后，將每個三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域；
[0090]第四模塊，用于對每個三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣后，采用算子逼近算法獲得每個三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
[0091]進(jìn)一步，所述第三模塊，包括:
[0092]第一子模塊，用于對每個基色的三維立體圖，根據(jù)下式計算其各點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值，進(jìn)而建立一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣:
Sz θζ
[0093]B = max(
dx dy
[0094]上式中，B表示每一點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值；
[0095]第二子模塊，用于根據(jù)一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣的值，對應(yīng)地建立一個表示三維立體圖的斷層情況的斷層矩陣:逐一判斷一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣中的每個一階偏導(dǎo)復(fù)合值是否大于設(shè)定閾值?，若是，則將該一階偏導(dǎo)復(fù)合值對應(yīng)的斷層矩陣的元素值設(shè)為1，反之設(shè)為O ;
[0096]第三子模塊，用于根據(jù)斷層矩陣建立一個離散粗邊緣點陣圖后，進(jìn)行靠近的孤立點連接，進(jìn)而建立一個連續(xù)粗邊緣點陣圖，然后進(jìn)行粗邊緣細(xì)化后得到一個連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖；
[0097]第四子模塊，用于根據(jù)連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖將三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域。
[0098]進(jìn)一步，所述第四模塊，包括:
[0099]第五子模塊，用于將每個三維連續(xù)區(qū)域旋轉(zhuǎn)后使其沿最長徑橫放；
[0100]第六子模塊，用于按照預(yù)設(shè)采樣方法對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣；
[0101]第七子模塊，用于采用算子逼近算法獲得三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
[0102]進(jìn)一步，所述第六子模塊具體用于:
[0103]根據(jù)下式計算采樣點數(shù)量后，根據(jù)采樣點位置設(shè)置方法確定所有采樣點的位置，進(jìn)而對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣:
[0104]n = HXffX η
[0105]其中,η表示采樣點數(shù)量，H、W分別表示當(dāng)前三維連續(xù)區(qū)域的長、寬，η表示采樣密度。
[0106]進(jìn)一步，所述采樣點位置設(shè)置方法包括:
[0107]按行列等距均勻設(shè)置方法:將三維連續(xù)區(qū)域從上到下劃分成相同大小的k行、j列，并使得kX j = n，將劃分后的每個單元的中心位置作為采樣點位置；
[0108]或
[0109]按中心向外輻射式設(shè)置方法:在三維連續(xù)區(qū)域的中心點設(shè)置一個采樣點，并從該采樣點開始，每次增加半徑r逐次向外擴(kuò)大圓周，使得從內(nèi)到外的圓周半徑依次為r、2r、3r、……、ir，在第i個圓周上均勻選擇P個采樣點，使得不同圓周上的相鄰兩個采樣點的距離相等；
[0110]其中，k、j、i均為自然數(shù)。
[0111]下面結(jié)合【具體實施方式】對本發(fā)明做進(jìn)一步說明:
[0112]實施例一
[0113]參照I及圖2，一種基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法，包括:
[0114]S1、提取圖像的R、G、B三基色分量，并分別形成三個單基色點陣圖。
[0115]S2、將每個單基色點陣圖的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、顏色值分別作為三維坐標(biāo)系的X、Y、Z坐標(biāo)，構(gòu)建三維立體圖。
[0116]S3、對每個基色的三維立體圖進(jìn)行斷層識別后，將每個三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域，包括:
[0117]S31、對每個基色的三維立體圖，根據(jù)下式計算其各點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值，進(jìn)而建立一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣:
δζ θζ
[0118]5 = max(—+ —)
ox dy
[0119]上式中，B表不每一點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值,&表不該點的Z坐標(biāo)值(即三維高度值，也即該點的顏色值)與該點的臨近點相比的改變值，dx、Qy分別表示該點的X、Y方向的變化值(即單位像素寬度)；
[0120]S32、根據(jù)一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣的值，對應(yīng)地建立一個表示三維立體圖的斷層情況的斷層矩陣:逐一判斷一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣中的每個一階偏導(dǎo)復(fù)合值是否大于設(shè)定閾值ζ，若是，則將該一階偏導(dǎo)復(fù)合值對應(yīng)的斷層矩陣的元素值設(shè)為1，反之設(shè)為O ;這里，斷層矩陣的元素值用于表示三維立體圖的斷層情況，其矩陣的行列數(shù)與一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣相同，根據(jù)一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣的每個值來設(shè)定斷層矩陣的相應(yīng)的元素值，例如一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣的第3行第3列的一階偏導(dǎo)復(fù)合值的值大于設(shè)定閾值ζ，則將斷層矩陣的第3行第3列的元素值設(shè)為I。
[0121]S33、根據(jù)斷層矩陣建立一個離散粗邊緣點陣圖后，進(jìn)行靠近的孤立點連接，進(jìn)而建立一個連續(xù)粗邊緣點陣圖，然后進(jìn)行粗邊緣細(xì)化后得到一個連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖；進(jìn)行靠近的孤立點連接可以采用常見的邊緣連接算法，例如論文“圖像分割中一種多層次自適應(yīng)的算法研究”中的邊緣連接算法等；進(jìn)行粗邊緣細(xì)化可以采用常見的曲線插值算法來實現(xiàn)。
[0122]S34、根據(jù)連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖將三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域。這里，獲得連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖后，采用常見的邊緣提取算法例如論文“基于特征曲線的圖像矢量化編輯與渲染系統(tǒng)”中的邊緣提取算法即可將三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域。
[0123]本步驟中，通過計算一階偏導(dǎo)復(fù)合值來判斷三維立體圖是否存在斷層從而進(jìn)行邊緣判斷然后進(jìn)行區(qū)域分割，而不是采用傳統(tǒng)方法中根據(jù)判斷顏色變化是否超過閾值或者根據(jù)梯度網(wǎng)絡(luò)的人工協(xié)助劃分方法來劃分區(qū)域，因此，可以識別的圖像區(qū)域面積將更大，即分割得到的三維連續(xù)區(qū)域的面積將比采用傳統(tǒng)方法劃分的區(qū)域大，因此，根據(jù)分割后的三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行圖像矢量化，避免了傳統(tǒng)方法中將圖像分割的過于零碎的缺點，可以用更少的數(shù)據(jù)量來描述原圖，即矢量化數(shù)據(jù)量更少，矢量化效果更好，提高了矢量化效率。
[0124]S4、對每個三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣后，采用算子逼近算法獲得每個三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組，包括:
[0125]S41、將每個三維連續(xù)區(qū)域旋轉(zhuǎn)后使其沿最長徑橫放；這里，將三維連續(xù)區(qū)域旋轉(zhuǎn)一定角度，使之沿最長徑橫放，可以形成標(biāo)準(zhǔn)歸一的三維連續(xù)區(qū)域，使得后續(xù)的處理更加方便和準(zhǔn)確；旋轉(zhuǎn)時，同時記錄旋轉(zhuǎn)角度，最后跟矢量化結(jié)果一起存儲或輸出。
[0126]S42、按照預(yù)設(shè)采樣方法對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣，具體為:
[0127]根據(jù)下式計算采樣點數(shù)量后，根據(jù)采樣點位置設(shè)置方法確定所有采樣點的位置，進(jìn)而對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣:
[0128]n = HXffX η
[0129]其中，η表示采樣點數(shù)量，H、W分別表示當(dāng)前三維連續(xù)區(qū)域即旋轉(zhuǎn)后的三維連續(xù)區(qū)域的長、寬，n表示采樣密度；
[0130]采樣點位置設(shè)置方法包括:
[0131]按行列等距均勻設(shè)置方法:將三維連續(xù)區(qū)域從上到下劃分成相同大小的k行、j列，并使得kXj = n，將劃分后的每個單元的中心位置作為采樣點位置；前面提到n =HXffX Π，通過合理選擇k、j的值，可以滿足kXj =n，實際上，因為在處理過程中，η的值可能很大，所以只要滿足kXj的值接近η也可，細(xì)微相差不會影響矢量化的結(jié)果及精度；
[0132]或
[0133]按中心向外輻射式設(shè)置方法:在三維連續(xù)區(qū)域的中心點設(shè)置一個采樣點，并從該采樣點開始，每次增加半徑r逐次向外擴(kuò)大圓周，使得從內(nèi)到外的圓周半徑依次為r、2r、3r、……、ir，在第i個圓周上均勻選擇P個采樣點，使得不同圓周上的相鄰兩個采樣點的距離相等；這些圓周分別稱為第1、2、3……、i個圓周，而中心點的采樣點稱為第O個圓周；假設(shè)不同圓周上的相鄰兩個采樣點的距離為d，則第i個圓周上的采樣點個數(shù)P滿足P =f(r, d, η)，令半徑r、距離d與采樣密度η相關(guān)，即可使得不同圓周上的相鄰兩個采樣點的距離相等；
[0134]其中，k、j、i均為自然數(shù)。
[0135]S43、采用算子逼近算法獲得三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線可看作多段曲線首尾相接構(gòu)成的，因此通過邊緣檢測算法獲得這些曲線的方程組來描述三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線。算子逼近算法和邊緣檢測算法均可以采用現(xiàn)有技術(shù)中比較成熟的算法，例如算子逼近算法可以參考論文“若干類正算子逼近性態(tài)的研究(謝林森.上海大學(xué))”、“若干算子逼近與插值逼近問題的研究(馮悅.內(nèi)蒙古師范大學(xué))”及“有理曲面的區(qū)間B6Zier曲面的逼近(孟祥國；王仁宏。數(shù)值計算與計算機(jī)應(yīng)用期刊)”中提到的算法。獲得三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程相當(dāng)于獲得了該三維連續(xù)區(qū)域內(nèi)部顏色值計算規(guī)律的公式，結(jié)合代表三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組，即獲得該三維連續(xù)區(qū)域的矢量化結(jié)果。
[0136]圖2是本方法的處理過程示意圖，參照圖2中所示，本方法通過對每個單基色點陣圖對應(yīng)的三維立體圖的所有三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行矢量化后，即獲得整個圖像的矢量化結(jié)果，無需人為介入，提高了矢量化效率，而且降低了人為影響帶來的誤差，具有工作效率高而且準(zhǔn)確性高的特點。
[0137]實施例二
[0138]本實施例是與實施例---對應(yīng)的軟系統(tǒng)，因此只作簡單描述，細(xì)節(jié)部分可參考實施例一。
[0139]一種基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化系統(tǒng)，包括:
[0140]第一模塊，用于提取圖像的R、G、B三基色分量，并分別形成三個單基色點陣圖；
[0141]第二模塊，用于將每個單基色點陣圖的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、顏色值分別作為三維坐標(biāo)系的X、Y、Z坐標(biāo)，構(gòu)建三維立體圖；
[0142]第三模塊，用于對每個基色的三維立體圖進(jìn)行斷層識別后，將每個三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域，包括:
[0143]第一子模塊，用于對每個基色的三維立體圖，根據(jù)下式計算其各點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值，進(jìn)而建立一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣:
? , dz dz、
[0144]B = max(——+ ——)
dx Dy
[0145]上式中，B表示每一點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值；
[0146]第二子模塊，用于根據(jù)一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣的值，對應(yīng)地建立一個表示三維立體圖的斷層情況的斷層矩陣:逐一判斷一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣中的每個一階偏導(dǎo)復(fù)合值是否大于設(shè)定閾值?，若是，則將該一階偏導(dǎo)復(fù)合值對應(yīng)的斷層矩陣的元素值設(shè)為1，反之設(shè)為O ;
[0147]第三子模塊，用于根據(jù)斷層矩陣建立一個離散粗邊緣點陣圖后，進(jìn)行靠近的孤立點連接，進(jìn)而建立一個連續(xù)粗邊緣點陣圖，然后進(jìn)行粗邊緣細(xì)化后得到一個連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖；
[0148]第四子模塊，用于根據(jù)連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖將三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域。
[0149]第四模塊，用于對每個三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣后，采用算子逼近算法獲得每個三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組，包括:
[0150]第五子模塊，用于將每個三維連續(xù)區(qū)域旋轉(zhuǎn)后使其沿最長徑橫放；
[0151]第六子模塊，用于按照預(yù)設(shè)采樣方法對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣，具體用于:根據(jù)下式計算采樣點數(shù)量后，根據(jù)采樣點位置設(shè)置方法確定所有采樣點的位置，進(jìn)而對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣:
[0152]n = HXffX η
[0153]其中,η表示采樣點數(shù)量，H、W分別表示當(dāng)前三維連續(xù)區(qū)域的長、寬，η表示采樣密度；
[0154]采樣點位置設(shè)置方法包括:
[0155]按行列等距均勻設(shè)置方法:將三維連續(xù)區(qū)域從上到下劃分成相同大小的k行、j列，并使得kX j = n，將劃分后的每個單元的中心位置作為采樣點位置；
[0156]或
[0157]按中心向外輻射式設(shè)置方法:在三維連續(xù)區(qū)域的中心點設(shè)置一個采樣點，并從該采樣點開始，每次增加半徑r逐次向外擴(kuò)大圓周，使得從內(nèi)到外的圓周半徑依次為r、2r、3r、……、ir，在第i個圓周上均勻選擇P個采樣點，使得不同圓周上的相鄰兩個采樣點的距離相等；
[0158]其中，k、j、i均為自然數(shù)。
[0159]第七子模塊，用于采用算子逼近算法獲得三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
[0160]以上是對本發(fā)明的較佳實施進(jìn)行了具體說明，但本發(fā)明創(chuàng)造并不限于所述實施例，熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員在不違背本發(fā)明精神的前提下還可做出種種的等同變形或替換，這些等同的變型或替換均包含在本申請權(quán)利要求所限定的范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法，其特征在于，包括: 51、提取圖像的R、G、B三基色分量，并分別形成三個單基色點陣圖； 52、將每個單基色點陣圖的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、顏色值分別作為三維坐標(biāo)系的X、Y、Z坐標(biāo)，構(gòu)建三維立體圖； 53、對每個基色的三維立體圖進(jìn)行斷層識別后，將每個三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域； 54、對每個三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣后，采用算子逼近算法獲得每個三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法，其特征在于，所述步驟S3，包括: 531、對每個基色的三維立體圖，根據(jù)下式計算其各點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值，進(jìn)而建立一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣:
上式中，B表不每一點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值； 532、根據(jù)一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣的值，對應(yīng)地建立一個表示三維立體圖的斷層情況的斷層矩陣:逐一判斷一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣中的每個一階偏導(dǎo)復(fù)合值是否大于設(shè)定閾值ζ，若是，則將該一階偏導(dǎo)復(fù)合值對應(yīng)的斷層矩陣的元素值設(shè)為1，反之設(shè)為O ; 533、根據(jù)斷層矩陣建立一個離散粗邊緣點陣圖后，進(jìn)行靠近的孤立點連接，進(jìn)而建立一個連續(xù)粗邊緣點陣圖，然后進(jìn)行粗邊緣細(xì)化后得到一個連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖； 534、根據(jù)連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖將三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法，其特征在于，所述步驟S4，包括: 541、將每個三維連續(xù)區(qū)域旋轉(zhuǎn)后使其沿最長徑橫放； 542、按照預(yù)設(shè)采樣方法對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣； 543、采用算子逼近算法獲得三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法，其特征在于，所述步驟S42，其具體為: 根據(jù)下式計算采樣點數(shù)量后，根據(jù)采樣點位置設(shè)置方法確定所有采樣點的位置，進(jìn)而對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣:
n = HXffX η 其中，η表示采樣點數(shù)量，H、W分別表示當(dāng)前三維連續(xù)區(qū)域的長、寬，η表示采樣密度。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化方法，其特征在于，所述采樣點位置設(shè)置方法包括: 按行列等距均勻設(shè)置方法:將三維連續(xù)區(qū)域從上到下劃分成相同大小的k行、j列，并使得kX j = n，將劃分后的每個單元的中心位置作為采樣點位置； 或按中心向外輻射式設(shè)置方法:在三維連續(xù)區(qū)域的中心點設(shè)置一個采樣點，并從該采樣點開始，每次增加半徑r逐次向外擴(kuò)大圓周，使得從內(nèi)到外的圓周半徑依次為r、2r、3r、……、ir，在第i個圓周上均勻選擇P個采樣點，使得不同圓周上的相鄰兩個采樣點的距離相等； 其中，k、j、i均為自然數(shù)。
6.基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化系統(tǒng)，其特征在于，包括: 第一模塊，用于提取圖像的R、G、B三基色分量，并分別形成三個單基色點陣圖； 第二模塊，用于將每個單基色點陣圖的橫坐標(biāo)、縱坐標(biāo)、顏色值分別作為三維坐標(biāo)系的X、Y、Z坐標(biāo)，構(gòu)建三維立體圖； 第三模塊，用于對每個基色的三維立體圖進(jìn)行斷層識別后，將每個三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域； 第四模塊，用于對每個三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣后，采用算子逼近算法獲得每個三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化系統(tǒng)，其特征在于，所述第三模塊，包括: 第一子模塊，用于對每個基色的三維立體圖，根據(jù)下式計算其各點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值，進(jìn)而建立一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣:
上式中，B表不每一點的一階偏導(dǎo)復(fù)合值； 第二子模塊，用于根據(jù)一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣的值，對應(yīng)地建立一個表示三維立體圖的斷層情況的斷層矩陣:逐一判斷一階偏導(dǎo)復(fù)合矩陣中的每個一階偏導(dǎo)復(fù)合值是否大于設(shè)定閾值?，若是，則將該一階偏導(dǎo)復(fù)合值對應(yīng)的斷層矩陣的元素值設(shè)為1，反之設(shè)為O ; 第三子模塊，用于根據(jù)斷層矩陣建立一個離散粗邊緣點陣圖后，進(jìn)行靠近的孤立點連接，進(jìn)而建立一個連續(xù)粗邊緣點陣圖，然后進(jìn)行粗邊緣細(xì)化后得到一個連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖； 第四子模塊，用于根據(jù)連續(xù)細(xì)邊緣點陣圖將三維立體圖分割為多個三維連續(xù)區(qū)域。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化系統(tǒng)，其特征在于，所述第四模塊，包括: 第五子模塊，用于將每個三維連續(xù)區(qū)域旋轉(zhuǎn)后使其沿最長徑橫放； 第六子模塊，用于按照預(yù)設(shè)采樣方法對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣； 第七子模塊，用于采用算子逼近算法獲得三維連續(xù)區(qū)域的曲面方程，同時采用邊緣檢測算法獲得代表每個三維連續(xù)區(qū)域的邊緣曲線的方程組。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化系統(tǒng)，其特征在于，所述第六子模塊具體用于: 根據(jù)下式計算采樣點數(shù)量后，根據(jù)采樣點位置設(shè)置方法確定所有采樣點的位置，進(jìn)而對三維連續(xù)區(qū)域進(jìn)行采樣:n = HXffX η 其中，η表示采樣點數(shù)量，H、W分別表示當(dāng)前三維連續(xù)區(qū)域的長、寬，η表示采樣密度。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于斷層識別和算子逼近的圖像矢量化系統(tǒng)，其特征在于，所述采樣點位置設(shè)置方法包括: 按行列等距均勻設(shè)置方法:將三維連續(xù)區(qū)域從上到下劃分成相同大小的k行、j列，并使得kX j = n，將劃分后的每個單元的中心位置作為采樣點位置； 或 按中心向外輻射式設(shè)置方法:在三維連續(xù)區(qū)域的中心點設(shè)置一個采樣點，并從該采樣點開始，每次增加半徑r逐次向外擴(kuò)大圓周，使得從內(nèi)到外的圓周半徑依次為r、2r、3r、……、ir，在第i個圓周上均勻選擇P個采樣點，使得不同圓周上的相鄰兩個采樣點的距離相等； 其中，k、j、i均為自然數(shù)。
【文檔編號】G06T9/00GK104200497SQ201410387064
【公開日】2014年12月10日 申請日期:2014年8月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年8月7日
【發(fā)明者】王濤 申請人:王濤