扫描输入图象中曲线图形的细化

细化是图形光栅表示转换成矢量表示的重要环节.文章给出了一种基于二值图象的细化算法,根据细化过程的对称性原则,将一组窗口算子作用于扫描输入的二值化PCX图象,并消除因细化在线条端点处产生的多余分支短线,从而获得满意的细化结果.     

扫描图象细化后象点点位精度研究

该文提出了一种计算扫描图象细化后象点点位中误差的方法,通过实验,得出的主要结论是：扫描图象细化后的点位精度由固定误差和比例误差两部分组成;不同细化算法对点位精度影响不大,但扫描仪可能存在系统误差,其大小有待进一步研究。图象细化是扫描图象矢量化的基础,研究扫描图象细化后的精度对某些应用领域（如图象转换为ＧＩＳ数据库的数据）有着重要的意义。     

一种保形的快速图象形态细化算法

骨架是一种重要的图象目标几何特征,对不同形状的图象目标,如何快速地获得其非畸变骨架,是进行图象目标的形状分析、特征提取、模式识别等应用的前提。基于数字形态学的形态细化是获取图象目标骨架的有效细化方法之一。它采用具有一定形状的预定义结构元素,对图象进行形态薄化运算,仅需进行移位和逻辑运算就能完成。但是形态细化一般使用序贯细化算法,在每次细化迭代过程中,只能采用单一的结构元素对目标进行薄化,因此存在关     

图象扫描波动性度量及Hilbert扫描矩阵的快速生成

在图象扫描技术中，首要的问题是如何心量减小生成数据的波动性。为些深入研究各种扫描技术的基础上，定义了一种扫描方式产生数据波动性的度量指标，基于图象存在局部连续性，证明了Hilbert分形曲线扫描优于其他传统扫描，表明其生成数据的最佳连续特性，并并通过实验分析了图象扫描方式对DCT变换编码效果的影响。最后，给出了一个构造Hilbert扫描矩阵的快速算法，以方便该方法的进一步研究及应用。     

工程扫描图象的骨架提取和识别技术综述

目前有很多工程图纸处理和识别算法,比如基于细化的识别算法,基于结构的识别算法,正交方向搜索（ＯｒｔｈｏｇｏｎａｌＺｉｇ－Ｚａｇ）识别算法,轮廓匹配识别算法等,结合自己的工作对当代典型识别算法进行了分析和探讨并提出了自己的新的观点和方法。     

二值图象的线图形乔量化

二值图象线形图数据的矢量化对于工程图的识别极为重要，通过对二值图象的细化后采用拐点跟踪及保存特征点的方法，提出了一种简单有效的线图形矢量的方法，经去噪声，细化，建立拐点跟踪，去拐点，矢量化后的图形自然，准确，流畅，美观。     

在Word中插入曲线图形

本文介绍了如何利用Microsoft Word for Win－dows的Graph功能，将测试曲线或计算数值曲线插入到Word的文档中，并详细介绍了对其进行编辑的方法。     

基于神经网络的种图象细化方法

提出了一种新的细化算法，宽利用神经网络的分类辨识特性，对边缘点进行分类识别。实验结果表明这种方法具有速度快，省空间的优点。     

多媒体创作中图象扫描与加速显示的技巧与方法

本文从应用实际出发，介绍了多媒体图象显示原理，归纳了影响图象扫描与图象显示速度的各方面因素，提出了很实用的解决方法。     

图样扫描输入图象的自动预处理

提出了图象相异系数的概念 ,并且在此基础上提出图象拼接、校斜和回位提取的算法 ,这些算法的应用使计算机可以完成原本由操作员手工完成的工作 ,极大地减轻操作员的劳动强度 ,提高生产率。     

工程图扫描图象中交叉区域识别处理方法的研究

利用工程图样扫描图象的整体形状特性及图面在内容关联性的特点,深入分析了基于条块图的结点的形态结构,阐述了扫描图象线条交叉区域的识别处理方法。     

VB下二维曲线图形的设计

讨论了用 VB制作二维函数曲线图的设计方法 ,该方法提供了在图形任意位置准确添加文字的功能 ,并提供了二维曲线图形的示例程序 ,对怎样利用数据文件作图和直接计算作图 ,作了详细的介绍。     

曲线增强图象的二值化处理

根据曲线增强算法处理的图象在域值分割时出现曲线失真的现象,本文提出一种与边缘信息相结合的曲线检测及二值化方法,首先逐步分割曲线增强图象得到二值曲线图象,然后由原图象按照特定的边缘检测方法得到边缘图象,最后参照边缘图象优化二值曲线图象,实验结果表明,本算法能够生成质量较好的曲线二值图象。     

256级灰度位图的扫描输入

如何在自己编写的应用程序中加入图象扫描功能？扫描后的图象以何种格式存储？扫描输入的图象数据是否有误差，需要如何弥补？文章以ＶＣ＋＋５．０为开发工具，叙述了扫描输入２５６级灰度位图的具体过程及我们不能忽视的一些技术细节．     

工程图形的两种快速细化方法

文中就工程扫图形扫描输入及模式识别的基本问题之一－细化处理问题作了探讨，提出了两种新的快速细化方法，利用串行扫描，分别通过对称侵蚀和单向侵蚀的方法，获取图形目标骨轲，算法简单，省内存，处理速度快，以开放的计算机上实现，软件运行结果表明，这两种算法对要求精度较高的机械图形及逻辑电路，工艺流程图，科等一般工程图形进行处理，是十分有效的。     

二值图象的线图形矢量化

二值图象线形图数据的矢量化对于工程图的识别极为重要，通过对二值图象的细化后采用拐点跟踪及保存特征点的方法，提出了一种简单有效的线图形矢量化的方法。经去噪声、细化、建立拐点跟踪、去拐点、矢量化后的图形自然、准确、流畅、美观