科技图像矢量化相关问题研究论文.docx
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科技图像矢量化相关问题研究论文
毕业论文
题目科技图像矢量化相关问题研究
科技图像矢量化相关问题研究
Studyofvectorizationoftechnologyimage
毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明
原创性声明
本人郑重承诺:
所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
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指导教师签名:
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使用授权说明
本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:
按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名:
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学位论文原创性声明
本人郑重声明:
所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名:
日期:
年月日
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。
本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名:
日期:
年月日
导师签名:
日期:
年月日
注意事项
1.设计(论文)的内容包括:
1)封面(按教务处制定的标准封面格式制作)
2)原创性声明
3)中文摘要(300字左右)、关键词
4)外文摘要、关键词
5)目次页(附件不统一编入)
6)论文主体部分:
引言(或绪论)、正文、结论
7)参考文献
8)致谢
9)附录(对论文支持必要时)
2.论文字数要求:
理工类设计(论文)正文字数不少于1万字(不包括图纸、程序清单等),文科类论文正文字数不少于1.2万字。
3.附件包括:
任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)。
4.文字、图表要求:
1)文字通顺,语言流畅,书写字迹工整,打印字体及大小符合要求,无错别字,不准请他人代写
2)工程设计类题目的图纸,要求部分用尺规绘制,部分用计算机绘制,所有图纸应符合国家技术标准规范。
图表整洁,布局合理,文字注释必须使用工程字书写,不准用徒手画
3)毕业论文须用A4单面打印,论文50页以上的双面打印
4)图表应绘制于无格子的页面上
5)软件工程类课题应有程序清单,并提供电子文档
5.装订顺序
1)设计(论文)
2)附件:
按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文(复印件)次序装订
指导教师评阅书
指导教师评价:
一、撰写(设计)过程
1、学生在论文(设计)过程中的治学态度、工作精神
□优□良□中□及格□不及格
2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度
□优□良□中□及格□不及格
3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力
□优□良□中□及格□不及格
4、研究方法的科学性;技术线路的可行性;设计方案的合理性
□优□良□中□及格□不及格
5、完成毕业论文(设计)期间的出勤情况
□优□良□中□及格□不及格
二、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□优□良□中□及格□不及格
三、论文(设计)水平
1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意?
设计是否有创意?
□优□良□中□及格□不及格
3、论文(设计说明书)所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
建议成绩:
□优□良□中□及格□不及格
(在所选等级前的□内画“√”)
指导教师:
(签名)单位:
(盖章)
年月日
评阅教师评阅书
评阅教师评价:
一、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□优□良□中□及格□不及格
二、论文(设计)水平
1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意?
设计是否有创意?
□优□良□中□及格□不及格
3、论文(设计说明书)所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
建议成绩:
□优□良□中□及格□不及格
(在所选等级前的□内画“√”)
评阅教师:
(签名)单位:
(盖章)
年月日
教研室(或答辩小组)及教学系意见
教研室(或答辩小组)评价:
一、答辩过程
1、毕业论文(设计)的基本要点和见解的叙述情况
□优□良□中□及格□不及格
2、对答辩问题的反应、理解、表达情况
□优□良□中□及格□不及格
3、学生答辩过程中的精神状态
□优□良□中□及格□不及格
二、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□优□良□中□及格□不及格
三、论文(设计)水平
1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意?
设计是否有创意?
□优□良□中□及格□不及格
3、论文(设计说明书)所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
评定成绩:
□优□良□中□及格□不及格
教研室主任(或答辩小组组长):
(签名)
年月日
教学系意见:
系主任:
(签名)
年月日
摘要
本文主要研究的是科技图像的矢量化,矢量化技术在各个领域都有着越来越广泛的应用。
随着计算机技术的发展,矢量化研究日益成熟,加上矢量图形自身的优越性,矢量化技术将会快速的发展。
本文研究意在使用计算机代替人工查询图线数据。
对于一幅含有曲线的图像,先把图像转化成灰度图像,再二值化,得到二值图像。
然后设计程序计算出图像与实际数据的比例尺。
再删除图像中除了曲线以外的数据,只保留曲线。
使用find函数找出曲线数据,通过比例尺把数据转换成实际数据,利用多项式拟合,得到拟合公式。
使用计算机代替人工查询曲线数据,可以避免由于视线误差、测量误差导致的查询数据不准确,使查询效率和准确度大大提高。
关键词:
矢量化、MATLAB图像处理、曲线拟合、图像数据提取
Abstract
Thispaperstudiesthescienceandtechnologyimagevectorization,vectortechnologieshaveawiderangeofapplicationsinvariousfields.Withthedevelopmentofcomputertechnology,vectorresearchhasbecomemoresophisticated.Withthesuperiorityofvectorgraphics,vectortechnologywillberapiddevelopment.Thisstudyisintendedtouseacomputerinsteadofartificialquerygraphlinedata.Fortheimagecontainingcurve,firstconvertingtheimageintoagray-scaleimage,andthenmakingitbinarizedtoobtainabinaryimage.Thendesigningprogramtocalculatethedimensionsoftheimagewiththeactualdata.Thendeletingthedataintheimageexceptthecurve,leavingonlythecurve.Usethefindfunctiontofindthecurvedata,andfinallymakethedataconvertedintotheactualdatabyscaleandtheuseofpolynomialfitting,getfittingformula.Usingacomputerinsteadofartificialtoqueriescurvedatacanavoiderrorsduetolineofsightbecausethemeasurementerrorwillleadtoinaccuratedataquerysothequeryefficiencyandaccuracywillbegreatlyenhanced.
Keywords:
vector,MATLABimageprocessing,curvefitting,imagedataextraction
目录
摘要I
AbstractI
目录I
第一章综述1
1.1课题研究的背景1
1.2课题研究的意义1
1.3国内外研究现状1
1.3.1图像数据提取1
1.3.2矢量化技术1
1.4本文研究的内容1
1.5可行性分析1
1.5.1使用MATLAB进行图像矢量化的可行性1
1.5.2使用MATLAB进行图像矢量化的精度分析1
1.6图像处理1
1.6.1数字图像1
1.6.2矢量图像1
1.6.3数据提取与数据拟合1
1.7技术路线1
第二章科技图像矢量化1
2.1总体方案1
2.2流程图1
2.3图像二值化1
2.4求坐标比例尺1
2.4.1Y轴方向比例尺1
2.4.2X轴方向比例尺1
2.5删除坐标轴及坐标网格1
2.5.1删除X轴网格线1
2.5.2删除Y轴网格线1
2.6提取曲线数据1
2.7曲线拟合1
第三章结论1
3.1结论1
3.2展望1
参考文献1
致谢1
第一章综述
1.1课题研究的背景
计算机储存图像的形式有两种,一是光栅点阵方式,另一种是矢量形式[1]。
矢量形式存储图像具有文件体积小,易于修改,放大缩小不会失真等优点。
在科技迅速发展的今天,光栅点阵储存图像因其自身的局限性不能满足需要,例如在地图储存中,为了保证图像的清晰,图像文件会很大,这就给储存和传输带来了不便;在工程图纸方面,使用矢量方式存储可缩短输入图纸修改图纸的时间,大大提高效率;把各类表格图线以矢量图形式存储,可省去查表的步骤。
另外,由于视线误差、测量误差会导致查询数据不准确,而且,人工查询图表、效率低下。
所以,使用计算机代替人工查询是必然趋势。
计算机代替人工测量,查询数据的效率和准确程度将会大大提高。
人们查询的数据有两种形式,一是直接的数据,查询数据直接对应结果,对于这种数据,可以直接使用多项式拟合可以将其矢量化。
另一种是图线形式,原始数据被绘制成曲线图像保存。
而这样保存的图像都是数字图像。
所以数字图像是图像矢量化的源图像。
本文即是研究如何将这类图像矢量化。
矢量化需要数据来拟合,所以必须先将数字图像中的有用的数据提取出来。
提取数据之后就可将其矢量化。
以后查询数据时只需要在计算机中输入查询数值就可以得到查询结果。
1.2课题研究的意义
在工程图纸方面,由于CAD/CAM技术的普及,制图设计效率大大提升,查询图表也在与时俱进。
如果把图数据矢量化,那么今后在查询图表数据方面效率会大为提高。
本文是科技图像矢量化相关问题研究,面对一幅曲线图像,本文研究的是如何将曲线的数据提取出来,利用所提取的数据拟合成公式,实现图像的矢量化。
目的是省去机械设计流程中查表查图的步骤,提高设计制图的效率。
查询曲线数值时,只需要输入图像的X坐标值,即可通过计算机计算出对应的Y值。
使用书本查询曲线时,可能会出现查询错误的现象,查询时由于测量的误差,视线的干扰导致查询所得数值与正确值差距较大,而使用计算机查询可以完全避免这种情况,使所得数据更加精确。
因此,课题研究可使得查询图线效率提高,精确度提高。
1.3国内外研究现状
1.3.1图像数据提取
目前,有许多种方法和软件可以把数据从图片中提取出来。
储存数据的图像一般为数字图像,数字图像是由一个个的像素组成的,得到曲线所在的像素点位置就可以绘制图像。
所以可以使用图片软件读取图像,然后手动操作记录下曲线所在的每个点的位置,这是最简单的方法,也是最费时,最繁琐的方法。
而且这样取得的数据没有比例尺,比例尺还需要通过别的方式得到。
使用originlab公司出品的origin软件可以实现提取数据,origin软件本身本不具备提取数据的功能,开发者为了适应人们的需要开发了相应的插件。
使用getdata软件也能提取图片中的数据。
也有许多软件可以将图片中的文字转换成文本数据,但使用过这种软件都知道,转换后的文字与原文有一定的差距,并不能直接使用,对于转换后的文档,就必须有一个校正的过程。
本文所研究的是科技图像的矢量化,提取的是科技图像数据,本文基于MATLAB软件,编写程序把需要查询的图像转换成数据,并采用公式的形式储存。
从而让计算机代替人工查询图像,简化查询的过程。
1.3.2矢量化技术
国内在90年代初期开始研究矢量化技术,并且取得了一定的成绩,也有一些机构开发出了矢量化软件。
比较著名的有清华大学的TH-DA工MS(ANNO)、华中科技大学的EDIS等。
但综观这些软件识别后的结果,普遍存在着畸变、误识别严重,以及理解深度不够等情况。
国内外现有的矢量化软件的普遍缺点是抗噪声性差、矢量化的精度和速度都不高,识别层次较低,离实用化还有很大的距离。
近些年来,矢量化技术依然是国际CAD和模式识别领域的研究热点,有许多权威的专业性国际机构定期举办有关文档识别的会议,并不定期地举行矢量化软件的测评比赛。
这些都为矢量化技术的研究做出了大量的贡献[2]。
国外对矢量化技术的研究开始于上个世纪70年代,国外一些大学和公司投入了相当多的人力、物力来研究矢量化技术,但是由于当时理论和实现条件的不成熟,样机产工作进展缓慢,图形识别的准确率很低,而且识别速度很慢。
进入90年代以后,计算机处理能力得到飞速发展,计算机图形图像理论进一步完善,模式识别技术引起广泛重视,特别是激光扫描技术的广泛应用,这些都为建立在计算机基础上的图像快速矢量化成为可能。
美国的CADALYST杂志每年都会对国际上流行的光栅图形矢量化软件进行广泛的评比,同时列出各种矢量化软件的各种特性以及优缺点。
CADALYST杂志最新的评测,对目前国际上流行的光栅图形矢量化软件进行了比较,列举的软件包括:
德国Softelec公司的VPStudio、Able公司的R2V、Rasterex公司的RxAutoImagePro2000、Ravtek公司的Crucible、GTX公司的GTXRasterCADPLUS、日立公司的ImageSeries、IDEAL公司的I/Vector4.0。
本次测试将功能分成三类:
图像净化、光栅编辑和矢量化。
图像净化指能同时影响全图的功能;光栅编辑则只作用局部区域;当然最重要的是矢量化,它包括文字识别和识别类型[3]。
这些软件分别应用于机械设计、建筑设计、地图以及电路设计等领域,通过评测可以看出,虽然各软件在光栅图形的处理能力、矢量化的效果方面各有所长,但是在自动化的程度、矢量化的准确度等各方面也都存在着各种不足之处。
近年来,国内也有多个高校推出了一些商品化的R2V软件。
与国外软件类似,各种R2V软件虽然能够替代很多的手工劳动,但是仍在软件的性能、自动化程度、准确率方面存在很多不足。
因此,对于光栅图形矢量化技术的研究,也一直是计算机图形图像处理、机械设计、人工智能领域研究的难点和热点。
1.4本文研究的内容
本文研究的是科技图像的矢量化,使用矢量化技术,把图像中的曲线数据拟合成多项式,以公式形式保存。
本文研究包括两个部分:
一是理论分析使用MATLAB进行图像矢量化的可行性以及所得结果的精度是否符合要求;二是编写了一套程序对含有曲线的图像矢量化。
本文结构为:
第一部分介绍所研究的内容和背景知识以及分析MATLAB进行图像矢量化的可行性和精度,第二部分编写程序对图像矢量化,第三部分对本文进行总结。
1.5可行性分析
1.5.1使用MATLAB进行图像矢量化的可行性
虽然MATLAB最初的设计是以数学计算为主,但它提供的可视化技术,尤其是对计算结果的可视化处理是其一大特色,MATLAB的图形工具从简单的点、线、面的处理发展到多维图形的表现,同时MATLAB还提供了对图像处理功能,使用户可以利用提供的内部函数对外部图形进行操作,如图形格式的转换、图形属性的实地调整、图形定制输出等,实现对图形深层次的控制,这也是MATLAB语言在图形处理方面强大功能的体现。
图形矢量化即是将原有的图像格式的图形(如BMP格式的位图),将其转变成由坐标和相应的点、线面、的定义。
这样不仅可以大量的节约磁盘空间,方便调用,且提高了图形的修改转换等操作功能,使图形可重复利用。
在MATLAB环境下调用外部图形的函数为imread,通过该函数可以把其它格式的图形转换为MATLAB可识别的格式类型对应的存储格式可变成一个点位矩阵,利用MATLAB的矩阵处理功能,结合其提供的有关线型处理的内部函数,即可实现对位图的数字化,因而,利用MATLAB进行图形矢量化是完全有可能的[4]。
1.5.2使用MATLAB进行图像矢量化的精度分析
数据一般以两种形式记录,一种是表格,另一种是曲线。
不管是表格数据还是曲线数据,数据都是通过实验测量所得的,而实验测量时,数据是离散的,所以数据的记录不可能是连续的,表格记录即是把数据直接记录或者筛选后记录下来。
而曲线则是把离散的点用一条光滑的曲线连接起来。
这样,实际上,曲线上的数据并非实际所有的准确数据,但是曲线的变化趋势是准确的,因此可以认为曲线数据是正确的。
另外,在查询表格中,往往会遇到所需要查询的数值在表格中不存在的问题。
这个时候通常采用插值法,利用函数f(x)在某区间中若干点的函数值,作出适当的特定函数,在这些点上取已知值,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f(x)的近似值。
在精度要求不高的情况下,直接使用两个相邻的值的中值作为函数f(x)的值代替即可。
所以,在查询数据时,并不一定要求准确,而是要求所查询的数值在可以接受的误差以内。
查询曲线时,通常是使用直尺等工具测量曲线,得到的也是近似值。
而且由于视线误差、工具的误差,查询结果也不是图线上的值。
本文所采用的拟合曲线的方法,对图片预处理后,删除曲线的坐标轴的网格线时会删除一部分曲线上的数据。
由于删除的数据相对曲线本身来说可以忽略不记,因此对曲线的总体变化趋势没有影响。
而且,曲线矢量化后,依靠计算机来查询数据,可以避免由于人工查询引起的各种误差,查询所得的数据值必然是曲线上的准确值。
查询精度比人工查询图线要高。
1.6图像处理
1.6.1数字图像
用计算机进行图像处理和前提是图像必须以数字格式存储。
我们把以数字格式存储的图像称为数字图像。
数字图像由二维元素组成,每一元素具有一个特定的位置(x,y)和幅值f(x,y),这些元素就称为像素。
像素组成的二维排列可以用矩阵表示。
对于单色(灰度)图像而言,每个像素和亮度用一个数值来表示,通常数值范围为[0,255],0表示黑、255表示白,其他值表示处于黑白之间的灰度。
彩色图像可以用红、绿、蓝组成的二维矩阵来表示。
R代表红色,G代表绿色,B代表蓝色,三种色彩叠加形成了其他的色彩。
通常二维矩阵的每个数值也是在0到255之间,0表示在该像素中没有相应的颜色,255则代表相应的基色在该像素中取得最大值[5]。
数字图像处理的特点:
1.再现性好。
数字图像处理与模拟图像处理的根本不同在于,它不会因图像的存储、传输或复制等一系列变换操作而导致图像质量的退化。
只要图像在数字化时准确地表现了原稿,则数字图像处理过程始终能保持图像的真实再现。
2.处理精度高。
按目前的技术,几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大小的二维数组,这主要取决于图像数字化设备的能力。
现代扫描仪可以把每个像素的灰度等级量化为16位甚至更高,这意味着图像的数字化精度可以满足任一应用需求。
从原理上讲不论图像的精度有多高,处理总是能实现的,只要在处理时改变程序中的数组参数就可以了。
3.适用面宽。
图像可以来自多种信息源。
从图像反映的客观实体尺度看,可以小到电子显微镜图像,大到航空照片、遥感图像甚至天文望远镜图像。
这些来自不同信息源的图像只要被变换为数字编码形式后,均是用二维数组表示的灰度图像组合而成,因而均可用计算机来处理。
4.灵活性高。
由于图像的光学处理从原理上讲只能进行线性运算,极大地限制了光学图像处理能实现的目标;而数字图像处理不仅能完成线性运算,且能实现非线性处理,即凡是可以用数学公式或逻辑关系来表达的一切运算均可用数字图像处理实现。
5.信息压缩的潜力大。
数字图像中各个像素是不独立的,其相关性大。
在图像画面上,经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言,同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素,其相关系数可达0.9以上,而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此,图像处理中信息压缩的潜力很大[6]。
但是,数字图像的数据量庞大。
处理需要计算机有足够的内外存空间,而且处理精度越高,所需要储存空间越大。
庞大的数据量,对图像的存储、传输和处理都带来了困难[7]。
1.6.2矢量图像
矢量图使用直线和曲线来描述图形,这些图形的元素是一些点、线、矩形、多边形、圆和弧线等等,它们都是通过数学公式计算获得的。
矢量图也称为面向对象的图像或绘图图像,繁体版本上称之为向量图,是计算机图形学中用点、直线或者多边形等基于数学方程的几何图元表示图像[8]。
矢量图优点:
1.文件小,图像中保存的是线条和图块的信息,所以矢量图形文件与分辨率和图像大小无关,只与图
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