一種基于等高線的光柵圖像矢量化方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于等高線的光柵圖像矢量化方法。先由光柵圖像生成相應(yīng)的灰度圖，然后以平滑后的灰度圖建立圖像高度場；提取高度場中的等高點，并確定其顏色；由等高點建立等高線的參數(shù)曲線數(shù)學(xué)表示，并確定等高線上任一點的顏色。帶有顏色信息的參數(shù)曲線集合即為光柵圖像的矢量化表示。由矢量化表示重建光柵圖像時，先根據(jù)待建光柵圖像的大小對矢量化的參數(shù)曲線施行縮放和離散化操作，確定其在待建圖像中所占據(jù)的各個像素的位置與顏色；將著色像素作為初始數(shù)據(jù)，采用顏色擴散方法重建矢量表示的光柵圖像。本發(fā)明可對各種光柵圖像進行多尺度矢量化處理，并能利用相關(guān)參數(shù)來控制矢量圖的數(shù)據(jù)量，由矢量表示可重建出多分辨率的光柵圖像。
【專利說明】一種基于等高線的光柵圖像矢量化方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，涉及一種光柵圖像的矢量化處理技術(shù)，尤其涉及一種基于等高線提取的光柵圖像矢量化方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在數(shù)字圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】中，有兩種方式描述一幅圖像:光柵表不方式和矢量表示方式。光柵表示方式將圖像描述為由規(guī)則的離散像素構(gòu)成的矩形點陣，其中每個像素存儲著不同的光度值(亮度或色彩)。表示一幅較大的光柵圖像通常需要較多的數(shù)據(jù)量，占用較大的存儲空間；在對光柵圖像進行縮放時，經(jīng)常會在色塊區(qū)域的邊界輪廓處產(chǎn)生鋸齒狀走樣。矢量表示的圖像則用點、直線或多邊形等幾何圖元來表示圖像。相對于光柵圖像，矢量圖像通常需要較少的數(shù)據(jù)量，也更易于編輯和修改，且在圖像縮放的過程中不會出現(xiàn)鋸齒走樣和模糊失真等現(xiàn)象。光柵圖像和矢量圖像由于各自的特點在不同的領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。隨著網(wǎng)絡(luò)和通信技術(shù)的發(fā)展以及各種高性能移動設(shè)備的日益廣泛應(yīng)用，人們對數(shù)字圖像的存儲量和可編輯性提出了更高的要求。為了適應(yīng)多媒體應(yīng)用中的現(xiàn)實需求，近年來圖像處理領(lǐng)域的學(xué)者們開始了對彩色圖像進行矢量化處理的研究工作。目前已有多種基于不同技術(shù)思想的光柵圖像矢量化方法。
[0003]一種基于八叉樹顏色量化算法的光柵圖像矢量化技術(shù)(參見:耿國華等.基于八叉樹結(jié)構(gòu)的色彩量化算法.小型微型計算機系統(tǒng)，1997，18(1):24-29)。該方法先用八叉樹顏色量化算法減少圖像的顏色數(shù)，然后用曲線追蹤出每一種顏色組成的區(qū)域。該類方法的不足在于，只有將圖像量化成較多的顏色區(qū)段，才能得到比較好的矢量化效果，因此矢量化文件的數(shù)據(jù)量較大。
[0004]一類基于圖像分割的光柵圖像矢量化技術(shù)(參見:Lecot G, LevyB.ARDECO:Automatic region detection and conversion.1n: 17th EurographicsSymposium on Rendering, 2006，1604-1616)。該技術(shù)通過把圖像分割成若干的區(qū)域塊,再用曲線追蹤出每個小區(qū)域的邊界，同時確定追蹤出的每個小區(qū)域的漸變式填充顏色。該類方法的不足是，不能較好地表現(xiàn)顏色細(xì)節(jié)復(fù)雜的圖像。
[0005]一種基于梯度網(wǎng)格的光柵圖像矢量化技術(shù)(參見:Sun J, Liang L.1magevectorization using optimized gradient meshes.ACM Transact ions onGraphics, 2007, 26(3): 1-7)。該類技術(shù)用梯度網(wǎng)格作為基本圖元，把圖形劃分為若干梯度網(wǎng)格，通過插值計算出網(wǎng)格間的顏色。該技術(shù)能夠精確表示色調(diào)漸變的圖像，但由于四邊形網(wǎng)格本身的局限性，比較難于矢量化表示一些拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜的圖像。
[0006]一種基于擴散曲線的光柵圖像矢量化技術(shù)(參見:0rzan A.Diffusioncurves: a vector representation for smooth-shaded images.ACM Transactions onGraphics, 2008, 27(3):1-8)。該技術(shù)以擴散曲線作為矢量圖像的幾何基元，通過用B6zier曲線擬合圖像的邊緣信息，并確定給定曲線兩邊控制點的顏色值信息和模糊值信息生成矢量圖像，最后采用泊松擴散對矢量圖像進行光柵化重建。該方法的主要用途是用來建立卡通圖像，能夠表示顏色細(xì)節(jié)較為復(fù)雜的圖像，但計算量較大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，公開一種基于等高線的光柵圖像矢量化方法，通過提取光柵圖像的灰度圖高度場中的等高線，并采用顏色擴散技術(shù)等實現(xiàn)光柵圖像的矢量化，能夠彌補現(xiàn)有矢量化技術(shù)中計算量大的問題，其光柵化重建的圖像能更加逼近原始圖像；同時，本發(fā)明方法還支持在矢量化過程的多分辨率處理。
[0008]本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
[0009]一種基于等高線的光柵圖像矢量化方法，其步驟是:
[0010](I)對光柵圖像進行灰度化預(yù)處理:令即將矢量化的光柵圖像為源圖像I1，將源圖像I1轉(zhuǎn)化成為灰度圖12，即:若源圖像I1本身即為灰度圖像，則令I(lǐng)2=I1 ;若源圖像I1為彩色圖像，則通過對彩色圖像進行灰度化處理，得到灰度圖12 ;
[0011](2)對灰度圖進行濾波預(yù)處理:運用數(shù)字圖像平滑濾波算子對光柵圖像的灰度圖12進行平滑處理，過濾灰度圖12中的噪聲信號，柔化圖像中的顏色突變，得到去噪后的灰度圖13；
[0012](3)提取矢量化采樣點:將灰度圖13中像素的灰度值作為高程值，建立圖像的高度場；利用輸入的系列等高值參數(shù)提取出灰度圖高度場中的等高點，稱為采樣點，并通過確定各等高點對應(yīng)的顏色值，得到帶有顏色信息的采樣點；
[0013](4)采樣點的參數(shù)曲線擬合:采用參數(shù)曲線擬合方法由采樣點建立各條等高線的參數(shù)曲線C1;并由各采樣點的顏色信息確定參數(shù)曲線C1上不同點顏色的函數(shù)關(guān)系式，從而得到附加了顏色信息的參數(shù)曲線C2;由各條曲線C2構(gòu)成的曲線集，即為原光柵圖像的矢量化表示；
[0014](5)矢量化表示的光柵化:根據(jù)設(shè)定的分辨率，對矢量化表示中的各條參數(shù)曲線C2進行成比例縮放，得到與所設(shè)分辨率一致的矢量化表示的參數(shù)曲線C3，并同步地對參數(shù)曲線(:3上的顏色對應(yīng)關(guān)系進行調(diào)整；將參數(shù)曲線C3在新設(shè)定分辨率的圖像上進行光柵化離散處理，確定其在待建圖像中所占據(jù)的各個像素位置；然后根據(jù)參數(shù)曲線C3上附加的顏色信息，計算上述像素的顏色值，將上述像素點歸入待建圖像原始像素點集合S ；
[0015](6)顏色擴散:以原始像素點集合S作為待建圖像的原始信息，將其中的像素點作為顏色擴散源；通過模擬熱傳導(dǎo)等過程，由顏色擴散源計算待建光柵圖像中未定義像素的顏色值，重建出矢量圖像的光柵化表示。
[0016]本發(fā)明在等高線生成技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出一種光柵圖像矢量化的方法。該方法借助圖像灰度化、數(shù)字圖像濾波等預(yù)處理手段，依據(jù)特有的規(guī)則網(wǎng)格等高線生成算法，較為精確地提取了圖像的等高線作為輪廓線，實現(xiàn)了光柵圖像的矢量化；同時還可通過對等高線進行光柵化處理，采用顏色擴散完成光柵圖像的重建。本發(fā)明原理簡單、易于控制、計算速度快捷，可用于對各種光柵圖像進行多尺度的矢量化處理，并能夠利用等高線提取參數(shù)來控制矢量圖像的數(shù)據(jù)量，由矢量圖像可重建出不同分辨率的光柵圖像。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1:本發(fā)明方法的流程圖。[0018]圖2:灰度圖示例。
[0019]圖3:由圖像生成的高度場情況。
[0020]圖4:用規(guī)則矩形網(wǎng)格表示的數(shù)字地形高程模型。
[0021]圖5: (a) (b) (c) (d)為等高線通過相鄰格網(wǎng)邊時的四種走向。
[0022]圖6:由附圖2中圖像提取的兩種不同分辨率的等高線簇示例，(a)為低分辨率等高線簇，(b)為高分辨率等高線簇。
[0023]圖7:光柵圖像等高線提取的實際示例；其中(a)為原始圖像，(b) (c) (d)是等高線數(shù)分別為n=3, n=5, n=10時提取的不同尺度的等高線。
[0024]圖8:光柵圖像矢量化過程中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換情況；其中(a)為原始圖像，(b)為等高線的幾何表示，(C)為圖像著色(灰度)的矢量表示。
[0025]圖9:由矢量化表示重建出的不同尺度的光柵圖像；其中(a) (b) (C)分別是等高線數(shù)為n=3，n=5, n=10時，重建出的不同尺度的光柵圖像。
【具體實施方式】
[0026]下面結(jié)合附圖以實施例對本發(fā)明做詳細(xì)說明。
[0027]如圖1所示，本發(fā)明光柵圖像矢量化方法由矢量化階段和重構(gòu)階段共兩部分組成，相關(guān)具體實施步驟如下:
[0028]根據(jù)用戶輸入的光`柵圖像I1以及矢量化控制參數(shù)(高斯模糊系數(shù)S、等高線數(shù)n等)，構(gòu)造光柵圖像的矢量圖像。
[0029]1.對光柵圖像進行灰度化預(yù)處理:本實施例中，若I1為灰度圖像，則灰度圖12=I1，灰度化工作完成；若I1為彩色圖像，則采用加權(quán)平均法將彩色光柵圖像像素點的RGB信息轉(zhuǎn)換成灰度信息，得到相應(yīng)的灰度圖12，具體做法為:設(shè)彩色光柵圖像I1中任意一像素P (x, y)的RBG顏色分量分別為r，g, b，對它們進行加權(quán)平均得到其灰度值為gray= a r+ ^ g+ y b,其中參數(shù)a, (6, y ( a + y =1)根據(jù)所對應(yīng)顏色分量的重要性等進行取值。由于人眼對綠色的敏感度最高，紅色次之，藍色最低，本實施例采用的加權(quán)平均公式為:gray=0.30r+0.59g+0.lib。顯然，圖像灰度在區(qū)間[0，I]中取值。圖2為一灰度圖的示例。
[0030]2.對灰度圖進行平滑濾波預(yù)處理:本實施例采用高斯濾波器對灰度圖12進行平滑處理，并通過高斯函數(shù)的支撐寬度參數(shù)S來調(diào)節(jié)濾波器對圖像平滑的程度。在實現(xiàn)的過程中，首先由一維高斯函數(shù):
Ii譯2
[0031]K = -^e(I)
42n8
[0032]其中i為模糊半徑，通過設(shè)定的模板以及寬度參數(shù)5計算得到一維高斯濾波核，并對其進行歸一化處理得到一維高斯濾波的系數(shù)T ;然后將系數(shù)T先與灰度圖12中沿X方向像素點的灰度值進行加權(quán)平均，得到“臨時”灰度圖，轉(zhuǎn)置“臨時”灰度圖，得到灰度圖1’2。再利用系數(shù)T與灰度圖1’2中沿y方向像素點的灰度值進行加權(quán)平均；將圖像轉(zhuǎn)置回原來的位置，得到濾波完成的灰度圖13。
[0033]3.提取矢量化采樣點:本實施例通過提取灰度圖高度場中的等高點作為光柵圖像的矢量化采樣點。首先將經(jīng)預(yù)處理得到的灰度圖13的灰度值作為高程值，生成圖像的高度場(參見附圖3);然后將灰度圖13中的像素點p(x，y)作為規(guī)則網(wǎng)格結(jié)點，構(gòu)造出由規(guī)則矩形網(wǎng)格所表示的數(shù)字地形高程模型(參見附圖4)。設(shè)圖像高度場中高程的最小值和最大值分別為，則根據(jù)設(shè)定的等高線數(shù)n，可得相鄰等高線之間的高度間隔值A(chǔ)h為:
[0034]
【權(quán)利要求】
1.一種基于等高線的光柵圖像矢量化方法，其步驟是: (1)對光柵圖像進行灰度化預(yù)處理:令即將矢量化的光柵圖像為源圖像I1，將源圖像I1轉(zhuǎn)化成為灰度圖12，即:若源圖像I1本身即為灰度圖像，則令I(lǐng)2=I1 ;若源圖像I1為彩色圖像，則通過對彩色圖像進行灰度化處理，得到灰度圖12; (2)對灰度圖進行濾波預(yù)處理:運用數(shù)字圖像平滑濾波算子對光柵圖像的灰度圖12進行平滑處理，過濾灰度圖12中的噪聲信號，柔化圖像中的顏色突變，得到去噪后的灰度圖1s ； (3)提取矢量化采樣點:將灰度圖13中像素的灰度值作為高程值，建立圖像的高度場；利用輸入的系列等高值參數(shù)提取出灰度圖高度場中的等高點，稱為采樣點，并通過確定各等高點對應(yīng)的顏色值，得到帶有顏色信息的采樣點； (4)采樣點的參數(shù)曲線擬合:采用參數(shù)曲線擬合方法由采樣點建立各條等高線的參數(shù)曲線C1 ;并由各采樣點的顏色信息確定參數(shù)曲線C1上不同點顏色的函數(shù)關(guān)系式，從而得到附加了顏色信息的參數(shù)曲線C2 ;由各條曲線C2構(gòu)成的曲線集，即為原光柵圖像的矢量化表示； (5)矢量化表示的光柵化:根據(jù)設(shè)定的分辨率，對矢量化表示中的各條參數(shù)曲線C2進行成比例縮放，得到與所設(shè)分辨率一致的矢量化表示的參數(shù)曲線C3，并同步地對參數(shù)曲線(:3上的顏色對應(yīng)關(guān)系進行調(diào)整；將參數(shù)曲線C3在新設(shè)定分辨率的圖像上進行光柵化離散處理，確定其在待建圖像中所占據(jù)的各個像素位置；然后根據(jù)參數(shù)曲線C3上附加的顏色信息，計算上述像素的顏色值，將上述像素點歸入待建圖像原始像素點集合S ； (6)顏色擴散:以原始像素點集合S作為待建圖像的原始信息，將其中的像素點作為顏色擴散源；通過模擬熱傳導(dǎo)等過程，由顏色擴散源計算待建光柵圖像中未定義像素的顏色值，重建出矢量圖像的光柵化表示。
【文檔編號】G06T9/00GK103810729SQ201410057933
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2014年2月20日 優(yōu)先權(quán)日:2014年2月20日
【發(fā)明者】周文婷, 龐明勇 申請人:南京師范大學(xué)