Векторизация растровых изображений

Практически с этапа создания ЭВМ возникла и компьютерная графика, которая в настоящий момент считается обязательной долею мировой технологии. По началу это была только векторная графика - построение изображения при помощи так именуемых "векторов" - функций, которые позволяют определить положение точки на экране или же бумаге. К примеру, функция, графиком которой считается круг, ровная линия или же иные наиболее трудные кривые. Совокупность этих "векторов" и есть векторное изображения.

---

Не тратьте свое свободное время. написание курсовой работы по семейному праву на заказ в Work5 - это лучшее решение.

---

. С развитием компьютерной техники и технологий обнаруживалось большое количество приемов строительства графических объектов. Хотя в первую очередь, определимся с термином "графический объект". Это или само графическое изображение или же его часть. Исходя из видов компьютерной графики под данным термином понимаются, скажем, пиксели или спрайты (в растровой графике), так и векторные объекты, в том числе круг, квадрат, линия, кривая и так далее (в векторной графике). Векторизация растрового изображения представляет собой преобразование растровой графики в векторную. Нередко можно услышать вопрос – что лучше: применять растр или векторный формат? Вопрос действительно интересный. В задачах компьютерного зрения при анализе изображений зачастую необходимо выделять в изображении различные кривые (прямые, окружности и т.д.). Для решения данной задачи существует целое семейство методов, основанных на преобразовании Хафа. Теоретические возможности этого преобразования позволяют не ограничиваться плоскостью и дискретными кривыми, его можно применять для поиска кривых в облаке точек на плоскости или в многомерном пространстве. Однако практическое применение преобразования Хафа затрудняется высокой сложностью алгоритма, как по времени, так и по памяти, поэтому большинство модификаций метода направлено на его ускорение. Векторизация — преобразование изображения из растрового представления в векторное; процесс, обратный растеризации. Проводится, как правило, в случае, если результат векторизации подлежит дальнейшей обработке исключительно в программах векторной графики; с целью повышения качества изображения (например, логотипа); для создания изображения, пригодного для масштабирования без потери качества; если дальнейшая обработка изображения будет осуществляться на специфическом оборудовании (плоттеры, станки с ЧПУ). В большинстве современных программ векторной графики имеется встроенная возможность автоматической трассировки векторного изображения, но зачастую предпочтительнее ручная отрисовка с подбором шрифтов. Правильнее рассматривать процесс векторизации сложным и в значительной степени творческим в отличие от растеризации, которая практически всегда может быть выполнена полностью в автоматическом режиме. Цель исследования: Предмет исследования: Объект исследования: Задачи исследования:

Задача преобразования растровых изображений карт, планов, чертежей в векторный формат становится все более насущной в последнее десятилетие. Это связано с переходом от использования традиционных носителей информации к компьютерной технологии, широким распространением систем машинного проектирования, геоинформационных систем (ГИС). Использование автоматического преобразования растровых изображений в векторный формат призвано облегчить рутинный ручной труд по вводу графических данных в машину, оставив на долю оператора работу по редактированию полученного векторного представления. Весь процесс преобразования можно условно разбить на четыре основных этапa: —бинаризация полутонового изображения («растр в растр»); —скелетизация бинарного изображения («растр в растр»); —первичная векторизация скелетного изображения («растр в вектор»); —анализ векторного представления («вектор в вектор»). Очевидно, что качество выходного векторного представления значительной степени определяется качеством бинарного изображения, подлежащего векторизации. Задача бинаризации осложняется тем, что обработке, как правило, подлежат изображения больших размеров, для которых сложно, а зачастую и невозможно подобрать единый порог бинаризации. Это может быть обусловлено неравномерностью освещенности документа в сканерах некоторых типов либо неоднородными свойствами самого документа. Анализ изображения осуществляется на неперекрывающихся прямоугольных фрагментах, для которых определяется локальный порог. В процессе бинаризации исходного полутонового изображения для каждой точки вычисляется локальная пороговая функция. Как показала практика, затруднительно обеспечить приемлемое качество векторного представления, полученного путем отслеживания линий и их аппроксимации ломаными (или какими-либо иными) линиями, без его дополнительного анализа в соответствии с моделью анализируемого изображе¬ния и привлечения для анализа более глобальной информации о нем [4- 6]. В связи с этим для описываемой системы была разработана программа, в которой полученное векторизованное изображение представляется в виде символов, что позволяет организовать быстрый и удобный доступ ко всей совокупности векторов для их обработки. В настоящее время продолжается разработка алгоритмических и программных средств системы векторизации (классификация линий по кривизне и пересеченности; выделение пунктирных и параллельных линий, прямоугольных объектов, условных обозначений; отделение текста от графической основы и т.д.) на основе созданного программного инструментария и векторной базы данных.

1. Информатика Базовый курс Учебное пособие для студентов вузов СПб.: Питер, 2003. - 638с. СПб.: Питер, 2002 2. Э. Энджел. Интерактивная компьютерная графика. Вводный курс на базе OpenGL.2-е изд. - М.: "Вильямс", 2001. - 592 стр. 3. Петров М.Н., Молочков В.П. Компьютерная графика: Учебник для вузов. 2-е изд. – СПб. Питер, 2005. 4. Рэйнбоу В. Компьютерная графика: Энциклопедия. – СПб.: Питер, 2004. 5. Никулин Е. А. Компьютерная геометрия и алгоритмы машинной графики. — СПб: БХВ-Петербург, 2003. — 560 с 6. P.K.Sahoo, S.Soltani and A.K.Wong, «A survey of thresholding techniques», Computer Vision, Graphics and Image processing. Vol.41, 1988, pp.233-260. 7. Гелецян Д. Векторизация растровых изображений. 8. Компьютерная графика и анимация: Аша Калбег — Москва, АСТ, Астрель, 2004 г.- 72 с. 9. Компьютерная графика и анимация: А. Калбег — Санкт-Петербург, АСТ, Астрель, 2004 г.- 72 с. 10. Залогова Л.А. Компьютерная графика. Элективный курс: учебное пособие. – М., Бином. Лаборатория знаний, 2005 г. 11. Воройский Ф.С. Информатика. Энциклопедический словарь-справочник: введение в современные информационные и телекоммуникационные технологии в терминах и фактах. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. - 768 с. 12. http://www.delphi-manual.ru/drawing.php 13. Архангельский А.Я. Программирование в Delphi. Учебник по классическим версиям Delphi. – М.: ООО «Бином-Пресс», 2006. 14. Гофман В.Э., Хомоненко А.Д. Delphi. Быстрый старт. – СПб: БХВ-Петербург, 2003. 15. Марко Кэнту, Delphi 7 для профессионалов,-СПб.-Питер, 2005 16. Фаронов В. В. Delphi программирвание на языке высокого уровня,- Питер,2010 17. Шпак Ю. А., Delphi 7 на примерах,- СПб.: БХВ - Петербург , 2006