手绘线矢量化技术的研究与实现

手绘是人类思维外化和表达意图的一种有效方式,如何有效地对手绘线进行矢量化是正确理解绘图者意图的关键。本文提出一种采用组合贝塞尔曲线拟合稠密的二维手绘线数据点列的算法。采用平均弧长对数据点列进行滤波,剔除点列中的冗余点,利用相邻弧长间的夹角及弧长间的比值来估计各弧长中点的离散曲率值,采用平均曲率对各弧长中点进行过滤,识别出手绘线的绝大多数特征点,并分段构造插值于特征点的组合贝塞尔曲线。实验结果表明,所构造的曲线能够很好地反映手绘线的细小特征部分。该算法具有速度较快、拟合精度高等特点,可广泛应用于二维手绘线的矢量化过程。     

基于手绘线条的三维模型雕刻

为了生成复杂模型表面的几何纹理,提出一种三维模型的高效雕刻方法.首先根据用户交互方式生成手绘线条,通过曲线细化操作确定手绘曲线经过的三维模型表面边点,并去除手绘曲线经过的模型三角面片,将去除部分经三角剖分成小三角面片之后再插入到原始模型中;然后计算三维模型上的顶点到手绘线条集的距离,确定三维模型上与手绘曲线集的距离小于等于特定纹理宽度的顶点,并根据用户选取的轮廓函数计算顶点平移距离以及平移方向;最后对三维模型上手绘线条附近的顶点进行平移,得到模型的雕刻效果.实验结果表明,该方法能够方便、高效地实现三维模型表面的线条雕刻效果.     

基于线画图案的三维模型雕刻

基于二维线画图案,提出了一种三维模型表面雕刻方法,实现了简单模型表面复杂线画图案的雕刻.首先对用户输入的二维线画图通过边缘收缩操作提取线条中心线,并将其作为雕刻轮廓线;然后对待雕刻的三维模型进行参数化,将二维雕刻轮廓线离散化并借助参数化映射为三维模型上的离散雕刻线条;再计算模型待雕刻区域上的顶点到三维模型上的离散雕刻线条的距离,对于距离小于特定阈值的雕刻顶点,根据雕刻函数确定顶点平移距离;最后对雕刻顶点沿顶点法向进行平移,得到三维模型的雕刻效果.实验结果表明,该方法能够方便、高效地实现简单三维模型表面的复杂线画图案雕刻效果.     

基于控制点的二值图像边界矢量化算法

提出一种二值图像边界矢量化算法,实现从图像到图形的自动转换.先通过边界跟踪算法获取二值图像的边界,并利用SUSAN方法计算出边界上的角点,根据距离关系计算角点间的普通控制点,最后运用角点和这些普通控制点的3次B样条曲线拟合边界.实验结果表明算法有效实现了图像矢量化,解决了边界矢量化问题,具有较强的实用性.     

刺绣图案中直线和圆弧的矢量化研究

多数刺绣图案的基本组成图元是由线段和圆弧组成。针对它的录入问题,本文提出了一种从BMP图像格式到DXF图形格式转换的实现算法。首先通过扫描仪输入刺绣图案图像;然后利用图像处理和多项式拟和算法来实现图像到图形的矢量化;最后形成DXF文件格式。实验结果表明:该算法可有效地提高输图效率。     

散点式几何图案的矢量化放大方法研究

蜡染几何图案是我国民间艺术,有着广泛的市场。在辅助几何图案设计系统中,需要对有关图案进行放大缩小,尤其是散点轮廓的放大缩小。由于散点式几何图案是由一些基本几何单元组成,以往基于图像像素的放大缩小算法不起作用。首先提取散点单元,把基本几何单元转化为点;然后针对散点式几何图案提出一种散点轮廓的优化提取散点算法;对提取的轮廓优化散点进行放大缩小;并应用B样条函数拟合散点式几何图案的轮廓,实现图案轮廓的矢量化放大缩小。实验表明该算法能有效缩放图案的散点轮廓,速度快,可靠性高,对凸凹区域都有效果,在纺织图案的设计、蜡染图案设计等领域具有实用价值。     

融合图模型及形态模型的SAR图像中河道提取

随着各种高性能SAR成像传感器的广泛使用,海量的SAR图像为各种对地表观测提供了更加丰富的研究依据。基于SAR图像,在复杂场景中提出了一种基于图论及河道轮廓模型相融合的河道提取方法。首先考虑到河道轮廓曲线的复杂性,提出一种河道轮廓分段建模的方法,将复杂的曲线河道轮廓形式化近似为规则直线线段的组合,进而分段采用最小外接矩形窗的组合准确地对河道区域进行描述。建立了一种更加适用于河道提取的图像分割规则,实现对河道区域的准确分割。在此基础上,利用河道轮廓特征的先验知识,根据区域最小外接矩形的形态和连通性对河道区域进行识别。实验结果表明:该方法与常用的基于灰度阈值判别的方法相比,不仅能够有效提取出河道区域,提取结果有效覆盖90%以上的真实区域,还能够较好地抑制背景信息,提取结果仅包含约2%的背景区域。     

平面闭合图形的光滑雕刻型面建模

雕刻型面建模是数字化艺术雕刻工艺中重要且复杂的环节.为快速、高质量地建立适应于数字化雕刻的光滑曲面模型,提出一种基于平面闭合图形,采用二次Bézier曲线与细分网格的建模方法.首先分5种情况对约束Delaunay三角化后的闭合图形进行处理,然后在相应的区域上建立二次Bézier曲线族,用直线在另一方向连接所有Bézier曲线上的细分点,以形成覆盖相应区域的细分网格曲面.实验结果表明,该方法能够快速地建立光滑的雕刻型面,满足数字化雕刻的实际需求.     

基于直线段跟踪的手绘图元离线识别方法*

手绘图形是人类思维外化和表达意图的一种有效方式,如何有效地提取手绘在图纸上的图形元素是理解绘图者意图的关键问题。鉴于手绘图形是由基本图元组合构成,采用层次结构逐步实现图元提取的思想,提出了一种手绘基本图元（线段、弧、圆和椭圆）的离线识别方法。在提取图形笔画骨架像素的基础上,跟踪骨架像素得到图形的直线段描述;通过对直线段序列的分析,进行直线段序列的断开和连接处理,形成图元的曲线段描述,通过对图元曲线段描述的分析得出图元的几何参数。实验表明,该方法能够以高精确度快速识别出图像中包含的手绘图元,具有良好的稳定性     

一种堆栈式快速等值线图填充算法

等值线图在科学研究、石油地质勘探等应用中具有较重要的应用。对于生成填充的等值线图,提出了一种基于堆栈式边界扫描方法,该方法通过将填充边界特征点和等值线特征点进行统一排序,利用堆栈的先进后出的特性,得到等值线之间的拓扑关系,进而追踪出闭合连通区域;对于颜色充填,提出了一种双深度值填充方法。与其他方法相比,该方法较容易理解与实现,对矢量化图件能快速填充。     

一种基于切线的曲线直线拟合的矢量化算法

提出一种在位图矢量化系统中用直线拟合曲线的新算法.算法利用曲线的一系列切线寻找曲线上与切线距离为门限距离的点作为直线拟合的特征点.算法包括两个步骤:尖点提取和直线逼近.第一步将曲线中具有局部曲率极大值的尖点提取出来,并利用尖点将曲线分割为多个曲线片断;第二步利用曲线片断的切线系找出特征点,再分别用直线依次将邻近两特征点相连,即完成拟合过程.经实验表明,算法既能准确提取边界形状的特征关键点,又能有效地实现对曲线的直线拟合.     

Integrative 3D modelling of complex carving surface

Modelling of a complex carving surface is the most important process for digitization of art carving such as Chinese classical furniture carving, and it is difficult to be fulfilled. However, a complex 2D curve flower pattern can be easily acquired or drawn by handcraft or a drawing software. This paper presents a quick integrative 3D modeling method of complex carving surface based on a 2D curve flower pattern. The proposed method uses a scanning analysis algorithm, a normal distribution function and a distance function to model and create carving tracks. In this paper, the delamination, combination and interpolation of modelling process are described as well. The provided research method will make the modelling of complex carving surface more intelligent, agile, and will meet the requirement of integrative 3D modelling of digital art carving. Experimental results show that this method is of quick modelling and multi-model effective characteristics with realizable interactive designing and excellent practicability.     

图纸矢量化中的线弧分离与识别

图纸矢量化是现代图像图形处理技术发展的一个重要分枝,具有很高的研究价值及广泛的应用前景。本文针对图纸矢量化中的图元识别技术,提出了系统的基于线弧分离和拟合识别方法。通过长直线和圆弧分离、尖角与弧结束判定及反向相切弧分离,进而识别多种基本图无了。理论分析和实验结果均表明,该方法对于不同图纸中线弧图元可以进行有效的识别。     

Line Drawing Vectorization via Coarse-to-Fine Curve Network Optimization

Vectorizing line drawings is a fundamental component of the workflow in various applications such as graphic design and computer animation. A practical vectorization tool is desired to produce high-quality curves that are faithful to the original inputs and close to the connectivity of human drawings. The existing line vectorization approaches either suffer from low geometry accuracy or incorrect connectivity for noisy inputs or detailed complex drawings. We propose a novel line drawing vectorization framework based on coarse-to-fine curve network optimization. Our technique starts with an initial curve network generated by an existing tracing method. It then performs a global optimization which fits the curve network to image centrelines. Finally, our method performs a finer optimization in local junction regions to achieve better connectivity and curve geometry around junctions. We qualitatively and quantitatively evaluate our system on line drawings with varying image quality and shape complexity, and show that our technique outperforms existing works in terms of curve quality and computational time.     

Biarc curves

A numerical curve fitting technique is described based on chains of circular arc and straight line segments. For portions of the curve which are not straight, two circular arcs are used between each pair of data points, and for this reason the term biarc has been applied to the resulting curves. This type of curve fitting was designed for the shipbuilding industry in 1970 and provides the basic curve and hull surface definition for the widely-used BRITSHIPS system.     

基于种子段的方向无关的直线矢量化方法

准确而高效的矢量化是工程图纸理解的基础.现有方法普遍存在3个不足:(1) 通过中心点链拟合生成线段的计算量大;(2) 相交或噪音的影响将一条完整的直线先分段矢量化,然后再拼接起来,需要大量遍历操作;(3) 对斜线的处理能力明显低于对水平或垂直线的处理能力.该文提出了一种基于种子段的直线整体矢量化方法,此方法可以一次性识别一条完整的直线,既适用于任意方向的直线,又避免了拼接所需的反复遍历操作.性能分析和实验结果均表明,该方法明显提高了直线矢量化的性能.     

基于特征段的正交矢量化及其符号识别方法

文中提出一种使用特征段的工程图矢量化方法,通过抽取图像中部分具有显著特征的行段建立特征矢量线段,经过延伸、合并求交等运算获取完整准确的矢量线．为避免毛刺、小弯度直线矢量化产生的奇异性,该研究运用正交双向矢量化的方法分别在Ｘ和Ｙ方向对倾斜角小于４５°和大于４５°的直线分别进行特征段抽取．对粘连弯头短直线及端点符号识别也作了研究．     

基于像素跟踪拟和的扫描图数字曲线识别

针对传统矢量化算法在识别扫描图时识别效率不高的问题,使用稀疏像素遍历的跟踪拟和算法进行扫描图数字曲线识别。该算法以改进的正交像素跟踪方式获取图元区域关键点数据,通过相应的拟和公式实现直线段、圆和圆弧等数字曲线的提取。实验结果表明,相比传统矢量化算法,该算法在时间复杂度和空间复杂度方面具有较大优势。     

二值图象曲线轮廓提取的新算法

从二值图象中得到曲线轮廓（简称曲线化）,在计算机辅助设计和制造（CAD/CAM）中有重要的作用,为了更有效地从二值图象中提取更高质量的曲线轮廓,提出了一种新的二值图象曲线化的算法,该算法的核心是对待拟合折线进行自动分段和对分段曲线进行三次Bezier曲线拟合,与传统的二值图象曲线化方法相比,由于它能够获得更高质量的图象边界轮廓,因而从根本上解决了点阵图象轮廓无法在线性设备（绘图仪,刻字机,数控机床等）中直接输出的问题,并避免了出现形变（锯齿效应和折线效应）的难题,经商品化刻绘软件（“文泰刻绘”）广泛使用证明,该算法具有很强的实用性,其效果和速度已接近国外同类软件的水平。     

Integer-Grid Sketch Simplification and Vectorization

A major challenge in line drawing vectorization is segmenting the input bitmap into separate curves. This segmentation is especially problematic for rough sketches, where curves are depicted using multiple overdrawn strokes. Inspired by feature-aligned mesh quadrangulation methods in geometry processing, we propose to extract vector curve networks by parametrizing the image with local drawing-aligned integer grids. The regular structure of the grid facilitates the extraction of clean line junctions; due to the grid's discrete nature, nearby strokes are implicitly grouped together. We demonstrate that our method successfully vectorizes both clean and rough line drawings, whereas previous methods focused on only one of those drawing types.