[发明专利]一种基于位图图像自适应分割的矢量图生成方法及系统

说明书

本发明提供一种基于位图图像自适应分割的矢量图生成方法及系统，本方法首先采用双边滤波算法对位图图像进行滤波操作。接下来，对位图图像进行区域分割处理，根据图像每个像素点的取值，将取值相近的像素点合并到同一类别中，经过多次迭代得到图像的区域分割图，并将面积过小的区域合并到邻近区域中。获得分割图的区域标记图，再采用优化的边缘模型及提取算法提取各区域边缘，并对边缘线段进行拟合，确定各区域的边缘曲线。最后计算所述区域标记图像中每一个类别区域对应的源图像在此区域内的颜色平均值，将此平均值作为当前区域的颜色，形成区域对应的颜色列表。进而根据每个区域的边缘曲线数据和颜色列表信息生成对应的矢量图像文件。

技术领域

本发明涉及图像处理与分析、数据处理、计算机图形学技术领域，具体涉及一种基于位图图像自适应分割的矢量图生成方法及系统，用于快速地实现位图转换为矢量图。

背景技术

矢量图，也称为面向对象的图像，使用点、线、矩形、多边形、原和弧线等基于数学公式的几何图像元素来表示，这些图像元素称为对象。每一个对象是一个自成一体的实体，它具有颜色、形状、轮廓、大小和位置等属性。

矢量图具有如下优势：占用存储空间小，和位图相比，矢量图只保留了线条和图块颜色信息；与分辨率无关，只与图像的复杂程度有关。图像在缩放，旋转和变形操作时不失真；常用于图案、标志和文字设计、可采用高分辨率印刷。

当前矢量图生成方法主要集中于如下两种方式。

一、利用商业绘图软件(如Corel Draw、Adobe Illustrator等)进行制作，从事制作的人员需要经过培训获取相关使用技能，同时制作过程漫长，生成的矢量图像效果往往低于制作人员的水平。

二、软件开发人员利用计算机图形学原理，通过编程实现某一图形的矢量化。这种生成方法具有生成图像的单一性，通常一种实现算法是针对一个或一类矢量图形。随着需求设计的矢量图形的数量和种类，开发人员所耗费的精力和时间将成倍增加，开发成本将越来越高。

如前所述，当前并未形成一种具有操作快捷、通用性强的矢量图生成方法。因此，需要提供一种基于位图图像自适应分割的矢量图生成方法及系统。

发明内容

本发明提供一种基于位图图像自适应分割的矢量图生成方法，包括步骤S1～S3。

步骤S1：采用双边滤波算法对位图图像进行滤波操作，去除图像中的随机噪声干扰。

步骤S2：将位图图像的所有像素点初始设置为一个类别，根据每个像素点的特征将取值相近的像素点合并到一类，从而使得图像形成不同的区域，再依据区域面积将面积过小的区域进行合并，形成区域分割图像，最后将分割图像中不同区域的像素点赋予相应的类别编号，获得初始区域标记图像。

步骤S3：采用优化的边缘模型及提取算法提取区域标记图像中各区域的边缘点的坐标数据，并对边缘线段的坐标点数据采用三次贝塞尔曲线进行拟合，确定各个区域的边缘曲线。

步骤S4：计算所述区域标记图像中每一个类别区域对应的源图像在此区域内的颜色平均值，将此平均值作为当前区域的颜色。

优选的，在步骤S1中，双边滤波算法是在高斯滤波器的基础上增加色差权重，保留图像的边缘信息。

优选的，步骤S2还包括步骤S21～S23。

步骤S21：将图像的每个像素点设为一个类别，并设置所有类的初始类内差异，遍历所有类，计算其与邻近类的类间差异。

步骤S22：遍历所有相邻类，当相邻两类的类间差异小于两类的类内差异时，将两个类合并为一类，并重复此遍历过程，直到所有类都无法合并；