一、基于动态跟踪步长的直线快速矢量化算法（论文文献综述）
李焕洪[1]（2021）在《基于多任务驱动的传统民族纹饰图案矢量化系统研发与实现》文中认为现如今缺乏对传统民族纹饰图案矢量化的相关研究,现有算法难以从载体中提取纹饰,算法鲁棒性不强,且不能对输出结果进行精细控制,为此需要开发出一套高效的矢量化平台。本文以传统纹饰图案作为研究对象,进行矢量化解决方案的研究,创新性提出多任务驱动的矢量化算法,最后搭建传统民族纹饰图案矢量化系统,研究内容和创新点主要包括:（1）基于单任务驱动的思路,对每一类素材使用专门的算法进行优化。素材库中有大量的二值图像,为此本文在已有的二值区域算法的基础上增加了一个二值化的预处理过程,同时对原有的算法进行优化,提出一种新的多边形轮廓追踪算法,最优情况下可以将路径转为多边形表示的时间复杂度由原来的O（n2）降至O（n）。（2）提出纹饰图案的提取方案。由于纹饰图案有许多载体如服饰和器物等,布料上的纹饰受布料纹理的干扰,直接对这些图案进行矢量化不太现实,为此使用一种基于边缘切线流场（ETF）的线稿提取算法,在纹饰素材中表现优异,可以提取到纹饰图案完整的装饰线条。（3）基于多任务驱动的矢量化解决方案,提出一种基于层次聚类的矢量化算法。算法解决两个问题:二值算法不能处理彩色图像;不能对矢量化结果的细节程度进行精确控制。针对第一点,提出利用层次聚类来对彩色图像的区域进行提取,每一层的区域都被看成一个二值图元,算法经过高度优化,即使层次聚类得到的区域数较多,但是算法的性能仍然表现优异。针对第二点,提出精确性、连续性和简单性三个度量指标,利用层次聚类树的特点,用户可以调整参数获得区域数量少简单性更优的纹饰轮廓,也可以得到精确性更优包含更多细节的矢量图。（4）基于Java后台框架和Web前端技术实现传统民族纹饰图案矢量化平台。系统设计合理,经过认证后允许第三方的矢量化算法接入,这为后续优秀的矢量化算法的集成提供了便利。系统界面简约交互方便,提供一键矢量化的功能,算法经过高度优化平台性能良好。
张作仁[2]（2021）在《基于遥感影像道路提取信息的路网模型研究》文中进行了进一步梳理道路是地理信息中最重要的要素之一,据统计,人类的80%的行为动作都与位置信息和交通要素相关,同时道路也是现实世界中变化较快的地理要素之一。随着遥感技术以及对地观测技术的飞速发展,使得遥感影像成为获取地理信息最直接和最有效的手段,但如何准确、有效地从遥感影像中获取道路等关键地理信息并快速成图成为遥感技术在实际应用中的瓶颈问题。这里涉及到两个关键问题,一是快速提取的问题,另一个是快速成图的问题。本文关注的重点是如何实现路网快速成图的问题,这里的路网快速成图是指快速构建矢量化的具有完整拓扑关系的路网图,并且能够在构建的路网图上进行路径规划和多尺度表达等道路矢量数据分析和应用。在此背景下,本文在国内外相关文献和研究的基础上,展开了一系列研究,主要内容如下:（1）遥感影像道路提取二值图像矢量化处理。本文提出的矢量化处理流程主要针对由遥感影像提取出的道路二值图像,对其进行快速自动的矢量数据提取和数据优化。针对提取矢量数据存在大量的数据冗余点的问题,本文对传统的道格拉斯-普客算法进行改进,由于道路形态各异,对所有道路设置统一的阈值显然是不合理的,本文对不同的道路设定符合其特征的阈值,并且在简化的过程中消除自相交的错误。同时针对道路形态存在锯齿状波动的问题,本文提出了采用基于B样条曲线的方法对道路数据进行平滑拟合。（2）提取和构建一个相对完整和独立的路网通常涉及多幅高分辨率遥感影像,本文提出了可以快速并行对道路进行组网的道路网矢量数据模型,应用该模型能够将多幅影像提取出路的道路网快速组合为完整的大区域路网。基于遥感影像提取的道路矢量数据由于平面强化的限制,其基本组成是结点和弧段,基于结点的路网由于存在结点权重和转向限制,无法进行路径分析,针对这一特点,采用基于弧段和扩展前向关联边的方式,将路网表示为基于弧段的邻接表,并且把权重加入到弧段的数据结构中,使其支持路径分析。针对道路网矢量数据无法进行多尺度表达的问题,本文提出的道路网矢量数据模型对道路存储结构进行改进,采用了多尺度存储结构存储道路信息,支持了道路的多尺度表达。（3）基于上述算法和模型,设计了基于遥感影像的道路网应用系统,该系统具有基本的GIS功能,同时集成了本文提出的算法和模型,实现了从遥感影像到道路网的自动成图过程。
袁浪[3]（2021）在《基于深度学习的地物目标变化检测与矢量化》文中提出随着遥感影像分辨率的提升,影像中所包含的信息量越来越大,同时由于植被遮挡、天气等原因,高分辨率遥感影像中存在大量的干扰信息,给地表典型目标要素（道路、建筑、水、植被、农田等）的变化检测带来了巨大的挑战。相较于栅格数据,矢量数据具有严密的数据结构,冗余度小,能够更加精确的表达地理位置,方便进行网络分析和空间查询,还能方便的进行属性表达。但现有的矢量化算法都忽略了属性信息的表达。针对上述问题,本文利用高分辨率遥感图像,将典型地物目标要素的变化检测转化为多分类问题,通过端到端的深度学习网络模型,由输入图像直接获取变化区域和变化类型信息,同时基于线状目标的矢量化,提出了多边形状目标的矢量化算法,将变化检测结果图转化为矢量数据,同时对变化类型信息进行表达,生成带有属性信息的矢量文件。主要内容和研究成果如下:（1）遥感图像预处理与多地物目标变化检测标签制作。对实验区域两时期的遥感数据进行辐射校正和配准等预处理,再通过人工标记的方法获取地表典型目标要素（道路、建筑、水、植被、农田）标签,然后将两时期影像标签数据进行差值运算,基于差值结果判断对应区域的变化类型,获得变化检测标签数据。（2）基于深度学习的多地物目标变化检测算法。针对多目标变化检测,将其转化为多分类问题,将两时期遥感影像合并为六通道数据,作为模型的输入,对模型进行端到端的训练,直接获取变化区域,并根据分类结果,得到变化区域的变化类型。针对直接应用U-Net模型精度较低的问题,本文使用学习能力更强的残差模块替换U-Net中的卷积模块,构建Res-Unet模型。最终实验结果表明,Res-Unet比U-Net的精度提高了约2%,FWIo U提高了约2.3%,F1指数提高了2.8%。（3）栅格数据的矢量化。针对道路栅格数据,提出了一种基于细化的矢量化算法,能准确、快速的提取出道路的中心线,对其进行矢量化,并将属性信息与之关联,形成矢量文件。而在变化检测结果图中,变化区域由多边形构成,各变化类型由不同的灰度值表示。进行矢量化时,需要先提取出各变化区域的边界线,再根据边界线生成对应的面状矢量要素,并将其对应的变化信息写入其属性信息中,形成矢量文件。（4）软件模块设计与实现。设计了图像基本操作功能模块、遥感图像变化检测功能模块和矢量化模块,方便快捷的实现变化检测及矢量化操作。
李瑞鹏[4]（2020）在《叶片裂纹图像矢量化及铣削修复轨迹规划》文中研究指明航空发动机是航空航天装备的核心部件,被认为是飞行器的“心脏”,发动机中叶片质量的优劣直接影响着整个飞机的性能。叶片长时间高速旋转且处于高温高压的环境中,可能产生裂纹,裂纹是危害飞行安全的重要因素之一。为了避免此类情况的发生,则需要定期对叶片进行检查修理。因此通过提高发动机叶片的维修质量来维持航空发动机整体性能,是今后航空发动机维修技术发展的趋势,其中对发动机叶片裂纹的视觉测量和铣削修复是主要修复技术之一。本文针对这两方面重点研究了叶片裂纹图像矢量化算法和叶片铣削修复刀位轨迹规划方法,同时基于单目视觉研究了裂纹的三维坐标点测量算法。主要工作内容如下:首先,对叶片裂纹图像进行预处理和分析。针对图像中的噪声点利用多种滤波算法来去除,然后进行阈值化处理获得二值图像,再利用Canny算子提取边缘和腐蚀膨胀强化特征,最后提取处理后图像中叶片和裂纹的像素坐标点。完成了对叶片裂纹图像的预处理和坐标信息提取。其次,对预处理后的叶片裂纹图像进行矢量化算法研究。首先要将裂纹像素坐标点利用边缘提取算法获取裂纹的边缘点,并对这些无序的边缘点排序,得到一条连续封闭曲线的坐标点,将其进行NURBS曲线拟合并用IGES文件格式输出完成矢量化图形输出。然后,基于单目视觉的三维裂纹测量算法研究。将处理后的裂纹二维坐标,利用单目视觉算法理论获得其三维坐标。其中利用坐标变换、相机标定理论和相对位姿测量算法来完成整体的三维裂纹测量。最后,进行叶片铣削修复刀位轨迹规划及实验研究。先通过上步研究得到完整叶片包含裂纹的三维模型,对其需要铣削修复加工的区域进行刀位轨迹规划。然后对刀位轨迹规划生成的数据进行后置处理得到数控加工程序代码,并在VERICUT上进行加工仿真模拟,在确保正常的情况下在实验室机床上进行实际加工。
马俊俊[5]（2015）在《工程图纸矢量化的直线与圆弧检测算法》文中研究指明在工程图纸中,直线和圆弧是图形元素的重要轮廓特征。因此直线与圆弧的提取在符号图形智能识别中起着重要作用。Hough变换作为一种有效的图形识别算法,得到广泛的关注和应用。但是Hough变换计算量大,易受到噪声、数字图像离散化误差等因素的干扰。圆弧的检测方法有很多,目前广泛采用的是有效投票方法,该算法利用两个已被选择的像素点来确定第三个像素点并构成圆模型,而不是随机选取三个像素点,避免了随机选取的盲目性,然而该算法需遍历到图像中所有特征像素点,这样会增加圆弧检测的时间。随机抽样一致算法可以处理噪声点数量占整个数据集合数量比值超过50%的情况,但是该算法对参数的依赖性大。针对Hough变换、有效投票算法与随机抽样一致算法检测直线与圆弧存在的准确率低、鲁棒性差以及计算量大等方面的问题,提出基于种子段的动态步长直线矢量化算法和基于环形区域的随机抽样一致圆弧快速识别算法。本文的主要研究内容如下:针对直线检测所存在的问题,本文提出基于种子段的动态步长直线矢量化算法,该算法直接利用原始图像信息对图像进行直线矢量化。首先确定图像的扫描方向,然后沿着扫描方向建立种子段,获取建立成功的种子段起点、终点和斜率的信息,最后跟踪种子段,识别出直线。本算法由于无需对原始图像进行任何细化等预处理操作,通过在跟踪过程中动态调整搜索步长,提高了直线检测的速度和准确性。本文在采用上述算法对直线进行提取的基础上,提出基于环形区域的随机抽样一致圆弧快速识别算法。从图形像素的空间关系分析该算法特性,提出首先在图形像素点中随机选取三个点,分别在水平、垂直方向扫描该点对应的圆弧最小宽度,并以该扫描线宽的中点作为假定点,由三个假定点计算得到假定圆;然后将三个最小检测宽度的均值作为线宽,以假定圆为中心线拓展为环域,在环域的基础上估算检测阈值,检测整圆与圆弧;另外通过在圆环内外建立两个矩形框对图像中距离环域的远距离像素点进行判断,避免进行圆弧检测时的无效计算,降低圆弧检测的计算量。实验结果表明本算法与目前广泛使用的有效投票算法相比,提高了圆弧检测的准确性和鲁棒性,缩短圆弧检测的时间。本文所提直线与圆弧检测算法经过有效的实验验证,在检测直线和圆弧的准确性、快速性和鲁棒性三个方面均有较好的实验效果,对于背景环境复杂、直线与圆弧同时存在的情况下也能准确的识别出直线和圆弧,验证了本算法的有效性和实用性。
冯玲玲[6]（2013）在《气象传真图矢量化关键技术研究》文中研究说明气象传真图运用范围广泛,尤其是在船舶航运相关领域。通过接收气象传真图,海上人员可以及时地了解天气变化及各种海况。在船舶综合导航系统中,需要将来自不同导航设备的数据和图像显示在一个平台上。气象传真图是位图形式的,不便于处理和叠加显示。为此,国内外学者提出了很多提取气象传真图上相关信息（等压线、等温线等）的算法,将点阵数据转换为矢量化数据,以便将感兴趣的信息提取出来添加至电子海图上,使阅读者可以直观地预计航线上各点的天气和海况。本文对气象传真图矢量化中的关键问题—等压线的矢量化和字符提取技术进行研究。根据气象传真图本身的特征,采用图形分离的方法去除包括经纬线和海岸线等在内的底图。在此基础上,基于字符识别和图像矢量化技术基础理论和基本方法,给出针对等压线说明注记的提取及识别算法和等压线的提取及矢量化算法,将点阵数据转换为矢量数据。本文主要研究内容包括：（1）研究并实现了一种基于方向定位的压强值说明注记提取算法,用此算法提取出压强值说明注记。（2）在分析提取说明注记特征的基础上研究并实现了一种基于模板匹配的字符识别算法。（3）研究并实现了一种基于跟踪的等压线细化算法,对于要提取的等压线,用此算法进行细化,将其由多像素宽提取为单像素宽。（4）在分析滤波原理的基础上研究并实现了一种基于α-β滤波器的等压线提取算法,用此算法进行去除毛刺、断线连接等处理,得到连续光滑的等压线。（5）研究并实现了一种基于线段逼近的等压线矢量化算法,用此算法对等压线进行数据压缩。实验结果表明,采用本文研究的方法对于一幅去除底图的气象传真图,可以完成等压线的矢量化和压强值说明注记的提取及识别。
冯媛媛,刘艳芸[7]（2011）在《基于稀疏像素的交互式矢量化算法研究与实现》文中进行了进一步梳理本文介绍了一种基于稀疏像素的交互式矢量化方法。该方法是基于稀疏像素全自动跟踪方法的一个改进和演变,算法可以对线划进行连续跟踪,对坎、坡等复杂线型跟踪效果良好。本文在AutoCAD平台下,采用VC++.NET2002作为开发环境,借助ObjectARX开发包和IESDK实现了该算法。
盛宜韬[8]（2010）在《地形图矢量化设计及在三维重建中的应用》文中进行了进一步梳理图像矢量化技术是一种重要的图像处理技术,同时也是一门交叉技术,图像矢量化涉及到图形学等相关领域的知识。特别是近年来计算机CAD制图、地理信息系统（GIS）相关领域的快速发展,图像矢量化技术作为其中关键步骤,具有重要的研究价值和商用价值。由于不同图像的特点千差万别,所以即使目前有多种通用图像矢量化技术,也无法针对不同特点的图像都做到符合矢量化要求。因此本文仅仅针对一类以线划为主和一类可以进行颜色聚类的地形图作为可处理对象,研究这类图像的矢量化方法。对于一类以线划作为主要图像元素的地形图而言,本文提出了以数学形态学为主的图像增强方法,并针对线划图像易断裂,易粘连的情况进行了修正。本文针对线划图像的特点,提出了一种基于细化的矢量化算法,其中利用遗传算法找出线划关键点,并使用直线段和圆弧进行线划拟合。对于可以颜色聚类的地形图而言,与其他方法相比,本文提出使用FCM颜色聚类算法对图像区域进行颜色聚类,实验结果表明这种聚类方法能很好保持原图像区域间的拓扑关系,收到良好的效果。本文使用链表描述区域拓扑关系获得区域轮廓骨架图像。最后利用前述细化骨架的矢量化方法对其进行矢量化。本文针对矢量化后的数据特点,提出利用SVG标准图像格式对矢量数据进行存储,利用SVG存储矢量图像的优点在于便于修改和跟GIS软件进行交互。运用生成的SVG矢量等高线地形图,结合改进后的插值算法,获得网格点的近似高程值,利用GIS工具对这类地形图进行三维重建。通过实验,这种改进后的插值算法具有高度的准确性,重建也达到预期的效果。总而言之,利用本文提出的针对某一类地形图像的矢量化方法,可以较好的保持原图像中的图元的特点,为扫描图像的数字化提供了便利。
宋晓宇,廖廷悟,王永会[9]（2008）在《一种基于参数头跟踪的圆弧矢量化算法》文中认为目的为解决线图形的圆弧矢量化中存在的不足,提高圆弧识别的精度.方法在基于动态步长跟踪直线算法的基础上,采用Bresenham的圆扫描算法生成跟踪路径,跟踪过程中如果发生偏离则动态调整圆弧参数继续跟踪,遵循"以特征指导跟踪"的思路.结果对GREC会议上给出的合成图片的测试结果优于现有算法,对测试的工程图纸的效果也优于当前的算法,识别精度有所提高,在交点处的识别效果较好.结论该算法能一次性整体识别出工程图纸中的圆弧或圆,抗干扰性较好.
靳红[10]（2008）在《基于面向对象程序设计的图形矢量化研究》文中研究指明随着计算机技术的发展,各种CAD软件得到广泛的应用。目前,在机械设计以及其它设计领域,大多数的系统都是由计算机辅助设计完成。但是,输入到计算机的图象文件需要保存每一个像素点,因此需要占用大量存储空间。为了减少图象信息量,就要将点阵图象转换成矢量图形,以节省内存、便于编辑和输出新图形。本文在研究了目前有代表性的扫描图纸识别输入系统和矢量化算法的基础上,利用Borland c++ builder初步完成了一个矢量化软件,它包括图象预处理、自动矢量化等功能。图象的预处理包括图象的去噪、二值化和细化。本文采用中值滤波法实现图象去噪。二值化重要步骤是阙值的选取,在阙值选取的很多方法中,有的算法简单,但对噪声敏感,甚至引入了新噪声,有的算法计算方法复杂、计算量大,不适合计算机自动实现。通过对各种方法的比较,本系统采用全局阙值算法来实现扫描图象的二值化。在工程扫描图识别中,为了能快速准确提取线信息、进行数据压缩和矢量化跟踪,构造一种快速有效的细化算法是非常重要的。本系统采用的是基于矢量化的细化算法,通过考察中心像素点8-领域的256种情况,根据其领域像素的索引值来查表,判断其是可以删除还是不能删除。该细化算法的速度比较快,在交叉点处畸变较小,适合工程图的细化处理。为了在不影响工程扫描图矢量化精度的情况下加快其速度,本系统提出了将识别与拟合相结合的图元识别方法,分别对直线、圆和圆弧的识别算法思想进行了深入的研究及构建。
二、基于动态跟踪步长的直线快速矢量化算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于动态跟踪步长的直线快速矢量化算法（论文提纲范文）
（1）基于多任务驱动的传统民族纹饰图案矢量化系统研发与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 自然图像矢量化的研究 |
| 1.2.2 非自然图像矢量化的研究 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 图像矢量化表达原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 贝塞尔曲线 |
| 2.3 三角网格 |
| 2.4 细分曲面 |
| 2.5 梯度网格 |
| 2.6 扩散曲线 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 单任务驱动的纹饰图案矢量化算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 纹饰图案矢量化特点 |
| 3.2.1 设计需求的复杂性 |
| 3.2.2 纹饰图案的多样性 |
| 3.3 二值图元矢量化算法 |
| 3.3.1 算法原理 |
| 3.3.2 算法流程 |
| 3.3.3 仿真实验 |
| 3.4 纹饰图案线稿提取算法 |
| 3.4.1 算法原理 |
| 3.4.2 算法流程 |
| 3.4.3 仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多任务驱动的纹饰图案矢量化算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 矢量图自动量化评价技术 |
| 4.2.1 视觉指标量化 |
| 4.2.2 评价流程 |
| 4.2.3 仿真实验 |
| 4.3 基于层次聚类的彩色图像矢量化算法 |
| 4.3.1 区域结构提取 |
| 4.3.2 算法流程 |
| 4.3.3 仿真实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 多任务驱动的纹饰图案矢量化系统研发与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统需求分析 |
| 5.3 系统架构设计 |
| 5.4 系统界面及交互设计 |
| 5.5 系统详细设计与实现 |
| 5.5.1 开发环境 |
| 5.5.2 矢量化算法模块 |
| 5.5.3 矢量图评价模块 |
| 5.5.4 矢量图编辑器模块 |
| 5.6 系统功能测试 |
| 5.6.1 测试环境 |
| 5.6.2 测试用例 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 |
（2）基于遥感影像道路提取信息的路网模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 遥感影像道路提取自动成图研究现状 |
| 1.2.2 道路网数据模型研究现状 |
| 1.3 论文内容及章节安排 |
| 1.3.1 论文内容与研究技术路线 |
| 1.3.2 论文内容章节安排 |
| 第二章 基于遥感影像的道路网矢量化成图基本理论 |
| 2.1 道路栅格数据矢量化方法 |
| 2.1.1 二值图细化算法 |
| 2.1.2 栅格数据矢量化算法 |
| 2.2 道路数据模型相关理论 |
| 2.2.1 空间数据概念模型 |
| 2.2.2 空间数据逻辑模型 |
| 2.2.3 空间数据结构 |
| 2.3 道路网表达与存储的基本方法 |
| 2.3.1 道路网表达的基本原理与方法 |
| 2.3.2 道路网存储的基本方法 |
| 2.4 道路网矢量数据多尺度表达研究 |
| 2.4.1 尺度及尺度变换模式 |
| 2.4.2 道路矢量数据简化算法 |
| 2.4.3 道路数据可视化的尺度变化规律 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 遥感影像道路提取结果矢量化 |
| 3.1 道路网矢量化处理算法流程 |
| 3.2 骨架提取及矢量化 |
| 3.2.1 结点提取 |
| 3.2.2 弧段追踪矢量化 |
| 3.3 基于DOUGLAS–PEUCKER算法的自相交错误消除改进 |
| 3.4 基于B样条曲线的道路矢量数据平滑拟合 |
| 3.5 实验结果及分析 |
| 3.5.1 结点提取结果分析 |
| 3.5.2 道路矢量数据去冗余分析 |
| 3.5.3 道路矢量数据平滑拟合 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于遥感影像道路提取信息的道路网矢量数据模型 |
| 4.1 道路网矢量数据模型概念模型设计 |
| 4.2 道路网矢量数据模型逻辑模型设计 |
| 4.3 道路网矢量数据模型物理模型设计 |
| 4.3.1 基于平面网络的路网表示方法改进 |
| 4.3.2 支持道路网多尺度表达的存储方式改进 |
| 4.4 大规模路网并行快速组网 |
| 4.4.1 拓扑构建 |
| 4.4.2 拓扑检查 |
| 4.4.3 道路网图幅对象并行拼接 |
| 4.5 道路网矢量数据多尺度表达 |
| 4.5.1 瓦片金字塔模型 |
| 4.5.2 道路网矢量数据金字塔模型 |
| 4.6 实验结果及分析 |
| 4.6.1 拓扑检查结果 |
| 4.6.2 图幅拼接结果及路径规划应用 |
| 4.6.3 道路网多尺度表达结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于遥感影像的道路网应用系统设计 |
| 5.1 系统需求分析 |
| 5.1.1 系统功能性需求分析 |
| 5.1.2 系统非功能性需求分析 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.2.1 系统总体架构 |
| 5.2.2 系统开发环境和底层支持 |
| 5.2.3 系统缓存设计 |
| 5.2.4 多线程设计 |
| 5.3 系统各模块功能测试 |
| 5.3.1 道路提取模块 |
| 5.3.2 数据预处理模块 |
| 5.3.3 基本工具模块 |
| 5.3.4 数据管理模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（3）基于深度学习的地物目标变化检测与矢量化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地物目标变化检测研究现状 |
| 1.2.2 栅格数据矢量化研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文内容及章节安排 |
| 第二章 相关技术原理 |
| 2.1 深度学习 |
| 2.1.1 深度学习理论基础 |
| 2.1.2 卷积神经网络 |
| 2.1.3 常用的深度学习框架 |
| 2.2 遥感图像变化检测 |
| 2.2.1 基本概念 |
| 2.2.2 处理流程 |
| 2.3 栅格数据矢量化 |
| 2.3.1 线状目标的矢量化方法 |
| 2.3.2 多边形状目标的矢量化方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于深度学习的多地物目标变化检测方法 |
| 3.1 数据处理 |
| 3.1.1 图像数据源及图像预处理 |
| 3.1.2 标签数据制作 |
| 3.1.3 训练数据增强 |
| 3.2 基于U-NET的多地物目标变化检测方法 |
| 3.2.1 U-Net模型 |
| 3.2.2 基于U-Net的多地物目标变化检测方法模型与实现 |
| 3.3 基于RES-UNET的多地物目标变化检测方法 |
| 3.3.1 残差结构 |
| 3.3.2 基于Res-Unet的多地物目标变化检测方法模型与实现 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验结果评价指标 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 栅格数据的矢量化算法 |
| 4.1 道路提取结果图的矢量化算法 |
| 4.1.1 道路细化 |
| 4.1.2 节点提取 |
| 4.1.3 道路中心线的提取 |
| 4.1.4 属性匹配 |
| 4.1.5 矢量文件生成 |
| 4.2 多地物目标变化检测结果图的矢量化算法 |
| 4.2.1 变化区域边界提取 |
| 4.2.2 包含关系确定 |
| 4.2.3 变化区域属性提取 |
| 4.2.4 矢量文件生成 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 实验数据 |
| 4.3.2 结果分析与评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 地物目标变化检测与矢量化原型系统开发 |
| 5.1 系统模块功能设计 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 系统实现环境 |
| 5.2.2 系统功能实现 |
| 5.3 系统功能测试 |
| 5.3.1 变化检测功能测试 |
| 5.3.2 矢量化功能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）叶片裂纹图像矢量化及铣削修复轨迹规划（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.2 图像矢量化研究现状 |
| 1.3 单目视觉测量研究现状 |
| 1.4 叶片修复及刀位轨迹规划的研究现状 |
| 1.4.1 叶片修复的研究现状 |
| 1.4.2 刀位轨迹规划的研究现状 |
| 1.5 论文结构安排 |
| 2 叶片裂纹图像预处理 |
| 2.1 图像灰度化与二值化 |
| 2.1.1 图像灰度化 |
| 2.1.2 图像二值化 |
| 2.2 图像噪声滤波 |
| 2.2.1 图像噪声的种类 |
| 2.2.2 图像噪声滤波器 |
| 2.3 边缘检测 |
| 2.4 二值形态学处理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 叶片裂纹图像的矢量化算法研究 |
| 3.1 边缘提取算法 |
| 3.2 边缘排序算法 |
| 3.3 裂纹边界的曲线拟合 |
| 3.3.1 B样条曲线相关理论 |
| 3.3.2 边界曲线拟合算法 |
| 3.4 矢量化图形输出 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于单目视觉的裂纹图像三维化算法研究 |
| 4.1 视觉图像中坐标系的定义与变换 |
| 4.1.1 坐标系的定义 |
| 4.1.2 坐标系间的转换 |
| 4.2 相对位姿测量算法 |
| 4.3 相机标定 |
| 4.3.1 非线性相机模型 |
| 4.3.2 Zhang方法相机标定 |
| 4.4 裂纹三维坐标的测量算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 叶片铣削修复刀位轨迹规划及实验 |
| 5.1 加工区域的确定与曲面偏置 |
| 5.2 铣削修复刀位轨迹规划 |
| 5.2.1 轨迹规划参数计算 |
| 5.2.2 刀位点计算 |
| 5.2.3 刀轴矢量规划 |
| 5.3 铣削修复仿真与实验 |
| 5.3.1 数控程序生成 |
| 5.3.2 加工仿真 |
| 5.3.3 叶片铣削修复加工实验 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（5）工程图纸矢量化的直线与圆弧检测算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题来源及研究目的和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 直线检测的研究现状 |
| 1.2.2 圆弧检测的研究现状 |
| 1.3 本文技术路线和内容总体安排 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 本文的内容安排 |
| 第二章 图纸矢量化相关方法介绍 |
| 2.1 图纸矢量化技术 |
| 2.1.1 矢量化技术的研究现状 |
| 2.1.2 矢量化技术的常见方法 |
| 2.2 Hough变换基本思想 |
| 2.2.1 Hough变换检测直线的原理 |
| 2.2.2 Hough变换的应用 |
| 2.3 EVM算法基本原理 |
| 2.3.1 EVM算法产生背景 |
| 2.3.2 EVM算法的总体步骤 |
| 2.4 传统RANSAC算法介绍 |
| 2.4.1 RANSAC算法原理 |
| 2.4.2 RANSAC算法分析 |
| 2.4.3 RANSAC算法检测圆 |
| 2.4.4 RANSAC算法的发展 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于种子段的动态步长直线矢量化算法 |
| 3.1 基于种子段的动态步长直线矢量化算法 |
| 3.1.1 确定扫描方向 |
| 3.1.2 建立种子段 |
| 3.1.3 跟踪直线 |
| 3.1.4 识别标志的设置 |
| 3.2 仿真实验结果与分析 |
| 3.2.1 仿真实验结果 |
| 3.2.2 实验结果分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于环形区域的随机抽样一致圆弧快速识别算法 |
| 4.1 改进RANSAC算法的基本思路 |
| 4.2 基于环形区域的RANSAC算法识别圆弧的具体描述 |
| 4.2.1 环域线宽和假定圆参数计算 |
| 4.2.2 环域的建立以及阈值的确定 |
| 4.2.3 弧的跟踪检测 |
| 4.2.4 基于矩形框的无效点识别 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 算法有效性的验证 |
| 4.3.2 算法对比实验验证 |
| 4.3.3 综合图片的检测效果图 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）气象传真图矢量化关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题的研究历史及现状 |
| 1.3 本文主要工作及章节安排 |
| 1.3.1 本文的主要工作 |
| 1.3.2 本文章节安排 |
| 第2章 图像矢量化和字符识别概述 |
| 2.1 图像处理的基本概念 |
| 2.1.1 图像的基本分类 |
| 2.1.2 邻域的基本概念 |
| 2.1.3 膨胀和腐蚀 |
| 2.2 字符识别方法分析 |
| 2.3 矢量化方法分析 |
| 2.3.1 基于细化的矢量化算法 |
| 2.3.2 基于非细化的矢量化算法 |
| 2.3.3 整体矢量化算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 压强值说明注记的提取 |
| 3.1 气象传真图的底图处理 |
| 3.2 纬线圆心的确定 |
| 3.2.1 霍夫变换原理 |
| 3.2.2 本文纬线圆心的确定 |
| 3.3 说明注记粗提取 |
| 3.4 说明注记中心点的确定 |
| 3.5 说明注记识别方法分析 |
| 3.5.1 模板匹配算法概述 |
| 3.5.2 图像旋转原理分析 |
| 3.5.3 本文字符旋转方案及模板的选定 |
| 3.6 字符的分割 |
| 3.7 说明注记的识别 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 等压线的矢量化 |
| 4.1 气象传真图噪声的去除 |
| 4.2 等压线的细化 |
| 4.2.1 细化原理分析 |
| 4.2.2 本文等压线细化算法 |
| 4.3 基于跟踪滤波的等压线提取 |
| 4.3.1 断线连接的方法 |
| 4.3.2 α-β滤波器原理 |
| 4.3.3 本文滤波方法分析 |
| 4.3.4 插值 |
| 4.3.5 等压线的提取 |
| 4.4 等压线的矢量化 |
| 4.4.1 矢量化的产生 |
| 4.4.2 矢量化的基本原理 |
| 4.4.3 本文矢量化算法的实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验结果及分析 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间公开发表论文 |
| 致谢 |
| 研究生履历 |
（8）地形图矢量化设计及在三维重建中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.1.1 光栅图像矢量化的相关概念 |
| 1.1.2 地理信息系统的组成特点及相关概念 |
| 1.1.3 线划地形图及其三维可视化技术的相关概念 |
| 1.2 线划地形图三维重建相关研究背景及意义 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 二值线划地形图的预处理 |
| 2.1 二值扫描线划地形图特点及处理对象 |
| 2.1.1 二值扫描线划地形图特征 |
| 2.1.2 图像分割 |
| 2.2 去噪处理 |
| 2.2.1 二值扫描地形图噪声特点 |
| 2.2.2 数学形态学方法在去噪中的应用 |
| 2.2.3 中值滤波在去噪中的应用 |
| 2.2.4 实验结果与分析 |
| 2.3 线划间粘连及裂隙的处理 |
| 2.3.1 线划间裂隙部位的接合 |
| 2.3.2 线划间粘连部位的分离 |
| 2.4 线划骨架提取 |
| 2.4.1 几种有效的细化算法 |
| 2.4.2 本文使用的数学形态学细化方法 |
| 2.4.3 实验结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 二值骨架图像矢量化 |
| 3.1 图像矢量化基本原理 |
| 3.2 图像矢量化技术简介 |
| 3.2.1 基于非细化的矢量化算法 |
| 3.2.2 基于细化的矢量化算法 |
| 3.3 线划端点和交点的确定 |
| 3.4 传统基于步长跟踪的线划关键点提取 |
| 3.4.1 Freeman 编码 |
| 3.4.2 步长跟踪法 |
| 3.5 基于遗传算法的线划关键点提取 |
| 3.5.1 遗传算法简介 |
| 3.5.2 相关参数设定 |
| 3.5.3 算法步骤 |
| 3.6 直线段和弧线段的拟合 |
| 3.6.1 直线段的拟合 |
| 3.6.2 弧线段的拟合 |
| 3.7 实验结果与分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 一类彩色地形图矢量化 |
| 4.1 彩色图像矢量化预处理方法 |
| 4.1.1 基于图像边缘提取的图像分割方法 |
| 4.1.2 基于区域颜色聚类的图像分割方法 |
| 4.2 基于FCM 颜色聚类法的区域提取 |
| 4.2.1 颜色模型转换 |
| 4.2.2 FCM 颜色聚类算法 |
| 4.2.3 孤立点噪声区域处理 |
| 4.2.4 图像区域结构描述 |
| 4.2.5 图像区域边缘提取 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 地形图矢量化数据结构设计 |
| 5.1 矢量地理数据的组织 |
| 5.1.1 矢量地理数据特点 |
| 5.1.2 矢量地理数据模型 |
| 5.2 基于SVG 的矢量数据保存 |
| 5.2.1 SVG 简介 |
| 5.2.2 SVG 矢量数据元素模型 |
| 5.2.3 基于SVG 的矢量地形图存储实现 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 SVG 矢量地形图在三维地形重建中的应用 |
| 6.1 基于SVG 的网格插值及算法实现 |
| 6.1.1 网格插值原理及算法 |
| 6.1.2 改进差值算法及其实现 |
| 6.2 DEM 数据三维重建 |
| 6.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（9）一种基于参数头跟踪的圆弧矢量化算法（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 AVBAP的圆弧识别算法 |
| 1.1 圆弧参数头的检测 |
| 1.2 圆形的跟踪与调整 |
| 1.3 基本术语 |
| 2 实验结果及分析 |
| 2.1 标准数据的测试 |
| 2.2 实际图纸的测试 |
| 3 结 语 |
（10）基于面向对象程序设计的图形矢量化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 工程图纸矢量化技术的需求 |
| 1.1.2 国内外发展现状 |
| 1.1.3 现有的主要研究方法 |
| 1.2 本文的研究目的 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.3.1 系统的组成框图 |
| 1.3.2 工作流程图 |
| 1.3.3 本文所做的主要工作 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 第2章 BMP图象文件格式分析 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 BMP图象文件格式 |
| 2.2.1 位图文件头 |
| 2.2.2 位图信息头 |
| 2.2.3 调色板 |
| 2.2.4 图象数据 |
| 第3章 工程扫描图预处理 |
| 3.1 扫描输入 |
| 3.2 去噪 |
| 3.3 二值化 |
| 3.3.1 阙值的选取方法 |
| 3.3.2 最佳阙值的选择 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 工程扫描图细化 |
| 4.1 细化概述 |
| 4.1.1 基本概念 |
| 4.1.2 算法类型 |
| 4.2 经典算法介绍 |
| 4.2.1 Hilditch经典细化算法 |
| 4.2.2 Zhang快速并行细化算法 |
| 4.2.3 综合型算法 |
| 4.3 细化算法设计 |
| 4.4 结论 |
| 第5章 工程扫描图矢量化 |
| 5.1 矢量化基本思想 |
| 5.2 矢量化分类 |
| 5.2.1 基于细化的矢量化 |
| 5.2.2 基于非细化的矢量化算法 |
| 5.2.3 整体矢量化算法 |
| 5.3 基于细化的直线矢量化方法介绍 |
| 5.3.1 最短距离法直线段拟合 |
| 5.3.2 集合求交法直线拟合 |
| 5.3.3 本文直线的拟合过程 |
| 5.4 圆矢量化 |
| 5.4.1 圆搜索算法 |
| 5.4.2 圆拟合算法 |
| 5.4.3 圆矢量化实现 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 面向对象程序设计实例 |
| 6.1 面向对象的基本概念与特征 |
| 6.2 系统分析与面向对象的思想 |
| 6.3 系统设计模型与面向对象思想 |
| 6.4 系统分析的目的及步骤 |
| 6.5 面向对象设计的准则 |
| 6.6 系统的具体设计 |
| 6.6.1 工程图的扫描输入 |
| 6.6.2 图象矢量化 |
| 6.7 小结 |
| 第7章 结论及展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、基于动态跟踪步长的直线快速矢量化算法（论文参考文献）
- [1]基于多任务驱动的传统民族纹饰图案矢量化系统研发与实现[D]. 李焕洪. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]基于遥感影像道路提取信息的路网模型研究[D]. 张作仁. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于深度学习的地物目标变化检测与矢量化[D]. 袁浪. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]叶片裂纹图像矢量化及铣削修复轨迹规划[D]. 李瑞鹏. 北京交通大学, 2020(03)
- [5]工程图纸矢量化的直线与圆弧检测算法[D]. 马俊俊. 沈阳建筑大学, 2015(03)
- [6]气象传真图矢量化关键技术研究[D]. 冯玲玲. 大连海事大学, 2013(09)
- [7]基于稀疏像素的交互式矢量化算法研究与实现[A]. 冯媛媛,刘艳芸. 转型与重构——2011中国城市规划年会论文集, 2011
- [8]地形图矢量化设计及在三维重建中的应用[D]. 盛宜韬. 华南理工大学, 2010(03)
- [9]一种基于参数头跟踪的圆弧矢量化算法[J]. 宋晓宇,廖廷悟,王永会. 沈阳建筑大学学报(自然科学版), 2008(05)
- [10]基于面向对象程序设计的图形矢量化研究[D]. 靳红. 东北大学, 2008(03)