Векторизация растрового изображения реферат

Обновлено: 05.07.2024

Технологии компьютерной графики опираются на нисколько не менее абстрактные концепции и потому ничуть не проще для освоения, чем только что рассмотренные технологии текстовой разметки. Даже профессионалам в этой области полезно иногда отступить на шаг назад, чтобы окинуть обобщающим взглядом пеструю мешанину форматов, программ и стандартов.

Все компьютерные изображения, все форматы для их хранения и все программы для их обработки делятся на два больших класса – векторные и растровые, – различающиеся, прежде всего, уровнем абстракции, примененной к изображению. Можно сказать, что если векторная графика пытается имитировать восприятие изображений человеком, то растровый формат хранит графику в том виде, в каком она легче всего переваривается компьютером. Соответственно, векторная графика в большинстве своем создается человеком с нуля прямо в векторном редакторе, а попытки генерировать ее автоматически редко когда приводят к удовлетворительному результату. И наоборот, основной поставщик растровых изображений – фотографии, т.е. в существенной своей части автоматический процесс с легко оцифровываемыми результатами.

Векторное изображение состоит из объектов – геометрических форм, составленных из прямых, дуг окружности и кривых Безье. Во всех векторных форматах объекты могут варьировать толщину и цвет контура, а замкнутые объекты – еще и цвет заливки. Объекты могут накладываться, частично или полностью заслоняя друг друга. В качестве отдельных объектов могут включаться растровые изображения и строки или абзацы текста (буквы которых могут также храниться в виде геометрических форм, но допускают и более высокий уровень абстракции – разделение на собственно текст, который можно редактировать, и параметры его оформления). Именно такой базовый набор возможностей предусмотрен в языке PostScript – одном из первых векторных форматов, появившемся в 1986 г. и до сих пор остающемся lingua franca для векторных изображений.

Фирма Adobe, которой принадлежит язык PostScript, разработала также первый векторный графический редактор Adobe Illustrator, для которого PostScript был стандартным форматом файлов. Однако долгие годы сохранявшееся монопольное положение этого формата сыграло с ним злую шутку: тот факт, что он стал стандартным входным форматом появившихся к тому времени лазерных принтеров и фотонаборных автоматов, практически затормозил его развитие, так как зашитое в принтер программное обеспечение, в отличие от программы, установленной на компьютере, не так-то просто обновить. В результате уже к началу 90-х PostScript стал узким местом и Adobe Illustrator, и векторных редакторов других фирм, – которые могли бы реализовать, к примеру, частичную прозрачность объектов, но не решались сделать это из боязни потерять совместимость с PostScript.

Вектор в Интернете

Есть у вектора и важные практические преимущества: небольшой объем файлов (в сравнении с сопоставимыми растровыми изображениями) и независимость от разрешения устройства вывода. Эти два фактора сделали векторную графику вероятным кандидатом на роль одной из ключевых технологий Интернета. Если до сих пор векторные изображения встречаются на веб-страницах довольно редко, то объяснить это можно, лишь обилием конкурирующих технологий и нежеланием их владельцев открывать доступ к техническим спецификациям своих форматов, – что является одним из обязательных условий их стандартизации Консорциумом W3.

Растровое представление графики

Плоская растровая графика

Adobe Photoshop – программа является лидером в области графических программ такого рода, но она требует и соответствующих ресурсов от вашего компьютера. Можно считать, что Photoshop – самый совершенный профессиональный редактор растровой графики и самый популярный. Его область – это обработка готовых изображений, таких как отсканированные фотографии. Последние версии уже дополнены компонентом для работы с web-графикой. Вместе с другими программами фирмы Adobe он может составить интегрированный пакет дизайнерских программ, способный удовлетворить самые требовательные запросы.

Microsoft Photo Editor – этот редактор предназначен в основном для работы с фотографиями. Часто он поставляется с пакетом Microsoft Office, поэтому распространен довольно широко.

Microsoft Image Composer – наиболее развитое средство обработки графики из всех программ фирмы Microsoft. Похоже, что по замыслу разработчиков он должен составить конкуренцию редактору Adobe Photoshop в части разработки графики для Интернета. Главное достоинство продукции Microsoft – простота и удобство интерфейса. Этот редактор занимает немного места на диске и очень быстро загружается. Однако для изображений, которые будут использованы в полиграфии, он практически непригоден.

Microsoft Paint – простейший графический редактор, поставляемый вместе с операционной системой Windows, заслуживает упоминания, хотя он обладает минимумом возможностей и вряд ли может быть применен для решения сколько-нибудь серьезной задачи. Этот редактор благодаря своему почтенному возрасту и широкому распространению можно назвать самым известным графическим редактором.

Paintbrush – предшественник Microsoft Paint, известный еще во времена Windows 3.x.

Corel Painter. Очень интересный и мощный растровый инструмент для художественной обработки изображений. Это один из немногих редакторов, в состав которого входят инструменты фрактальной графики.

Paint Shop Pro – одна из лучших shareware-программ, которая, к тому же, поддерживает фильтры от Adobe PhotoShop и очень быстро работает с объемными (>20Мб или Мв) фотографиями. Может импортировать и экспортировать изображения в 40 – 50 разных форматов.

GIMP – свободно распространяемая программа с открытым исходным кодом. Первоначально получила распространение среди любителей ОС Linux. Сейчас доступна и для Windows. По возможностям приближается к Adobe Photoshop. Обладает исключительной наращиваемостью и расширяемостью.

Выше приведен небольшой перечень самых известных и распространенных растровых редакторов. В соответствии с существующей государственной политикой в области авторского права, в рамках действующих образовательных стандартов и учебных программ, а также в соответствии с сегодняшними требованиями рынка труда, в дальнейших вопросах этой темы мы будем подробно рассматривать только лучший профессиональный редактор Adobe Photoshop. Однако по некоторым оценкам, программа Photoshop установлена на компьютерах, общее количество которых в России порядка 10 млн. штук. Для законного пользования этой программой нам (всем вместе) необходимо выплатить фирме Adobe где то около 8 млрд. долларов. Это только за одну, пусть хорошую программу.

А ведь России, с ее интеллектуальным и экономическим потенциалом, вполне по силам выступать на безграничном мировом рынке не импортером, а экспортером программного обеспечения!

Плоская векторная графика

Несмотря на примитивность Office Art, с его помощью можно очень быстро создать достаточно сложную и симпатичную картинку.

Adobe Illustrator – основной конкурент Corel Draw на рынке мощных двумерных векторных редакторов.

Macromedia Flash – самый известный, хороший и распространенный в мире двумерный векторный редактор для анимированной графики. Основная сфера применения – картинки для Интернета и компактные компьютерные игры.

AutoCad – мировой флагман трехмерной векторной графики. Относится к классу программ САПР (Системы Автоматизированного Проектирования).

Curious Labs Poser – интересная программа для трехмерной анимации.

ABBYY Fine Reader – самая известная и широко применяемая система распознавания текста. Эту программу мы с уверенностью поместили в разряд векторных редакторов, так как основное ее назначение – преобразовывать растровые картинки в текстовые символы (векторной природы). Только после распознавания отсканированные тексты можно редактировать с помощью клавиатуры в обычных текстовых редакторах.

RX Spotlight – один из известнейших векторизаторов. В отличие от системы распознавания текста, основное назначение векторизаторов – преобразовывать растровые картинки в геометрические фигуры для их дальнейшей обработки в плоских или трехмерных векторных редакторах.

Есть две основные категории изображений: растровые (bitmap) и векторные (vector).

Растровые изображения состоят из множества точек – пикселов. Каждый пиксел имеет свой цвет и заданное положение в структуре изображения. При редактировании изображения изменяются по сути эти самые пикселы. При увеличении растрового изображения пикселы деформируются, и изображение может превращаться в увеличенную карикатуру исходного.

Программы, работающие с растровыми изображениями, в том числе Photoshop, иногда называют (не совсем точно) программами для рисования (painting program).

Векторные изображения формируют объекты. По сути, они состоят из линий и кривых, которые можно рассчитать математически. По этой причине векторные изображения можно увеличивать или уменьшать до произвольных величин, при этом они всегда остаются пропорциональными копиями исходного изображения, с сохраненной исходной четкостью.

Программы, работающие с векторной графикой, иногда называют чертежными программами (drawing programs).

В программу Photoshop включены инструменты для работы с обоими типами графики. Вы можете использовать программы, предназначенные для определенного типа изображений, например Adobe Illustrator и Freehand фирмы Macromedia, для работы с векторной графикой. Программа Macromedia Flash также содержит в своем составе набор инструментов для работы с векторной графикой. Для новичков в области Web-дизайна в программе Photoshop представлены основные инструменты для создания и редактирования обоих типов изображений.

Гурский Ю. Компьютерная графика. Трюки и Эффекты, – СПб.: Питер, 2005.

Залогова Л.А. Компьютерная графика: Практикум. – М.: ЛБЗ, 2005.

Инженерная и компьютерная графика. – М.: Высшая школа, 2004.

Мельниченко В.В. Настоящий самоучитель компьютерной графики. – Киев: Век, 2004.

Миронов Д. Компьютерная графика в дизайне. – СПб.: Питер, 2005.

Музыченко. Самоучитель компьютерной графики. – М.: Тех-нолоджи 3000, 2005.

Петров М.Н., Молочков В.П. Компьютерная графика: Учебник для вузов. 2-е изд. – СПб. Питер, 2005.

Рэйнбоу В. Компьютерная графика: Энциклопедия. – СПб.: Питер, 2004.

Хандадашева Л.Н., Истомина И.Г. Информатика. Техническая Графика. Издательство МАРТ, 2005.

Хейфец А.Л. Инженерная и компьютерная графика. Autocad. BHV, 2004.

Если Вам нужна помощь с академической работой (курсовая, контрольная, диплом, реферат и т.д.), обратитесь к нашим специалистам. Более 90000 специалистов готовы Вам помочь.

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.
Целью курсового проекта является разработка приложения, позволяющего векторизовать растровые изображения методом Хафа.

Основная идея

Пусть дано облако точек в пространстве R m

и семейство параметрически заданных кривых

где F – некоторая функция, φ – вектор параметров семейства кривых, x – координаты точек из R m . Каждое значение φ определяет одну кривую, а все множество значений φ образует фазовое пространство Ф кривых данного семейства.
В силу конечного объема памяти и дискретного машинного представления мы не можем рассматривать каждое значение φ в отдельности, поэтому фазовое пространство Ф разбивается на ячейки, для чего вводится регулярная сетка с заданным шагом дискретизации. Каждой ячейке ставится в соответствие счетчик. Набор всех счетчиков называется аккумулятором. Любая ячейка задаёт множество кривых, а значение счетчика ячейки определяется количеством точек из облака X, лежащих хотя бы на одной из этих кривых. Тогда если все точки из X лежат на одной кривой с параметром φ₀, то в соответствующей ячейке значение счетчика будет максимально.

Базовый алгоритм

Базовый алгоритм выделения кривых состоит из следующих шагов:

Выбор сетки дискретизации. На этом этапе предстоит выбрать шаг дискретизации для каждого параметра кривой. От этого выбора будет зависеть объем вычислений и эффективность алгоритма.
Заполнение аккумулятора (матрицы счетчиков). Зачастую это самый долгий шаг алгоритма, поскольку заполнение производится путем полного перебора. Сложность алгоритма напрямую зависит от первого шага и составляет O(N*M), где N – количество точек, M – количество ячеек аккумулятора.
Анализ аккумулятора (поиск пиков). В матрице аккумулятора ищется счетчик с максимальным значением.
Выделение кривой. Каждая ячейка аккумулятора есть значение фазового пространства, а значит, она задает некоторую (искомую) кривую. Но поскольку значение на шаге 1 стало дискретным, может потребоваться уточнение кривой каким-либо иным методом по уже найденным точкам кривой.
Вычитание из аккумулятора. Для точек выделенной кривой создается временный аккумулятор, который затем поточечно вычитается из основного.
Переход на шаг 3.

Проблемы метода

Дискретизация.

На шаге 1 мы выбираем сетку дискретизации. В связи с этим выбором возможны следующие проблемы:

Сетка выбрана слишком мелкой. Тогда, если в исходном облаке точек присутствовал шум, то даже точки одной кривой будут попадать в разные ячейки сетки, а значит, потенциальный максимум аккумулятора (соответствующий этой кривой) будет размыт и его будет сложнее или вообще невозможно найти.
Сетка выбрана слишком крупной. Тогда существует вероятность того, что в одну ячейку попадут точки, лежащие на разных кривых.
При любой сетке дискретизации, если точки облака X образуют кривую с параметром φ₀, лежащим на границе ячейки, то из-за шума точки этой кривой будут попадать в соседние ячейки, и будет наблюдаться размытие пика в аккумуляторе. Это вообще фундаментальная проблема дискретизации.

Сложность алгоритма.

Заполнение аккумулятора на шаге 2 является самой трудоёмкой частью алгоритма, сложность которой зависит от размерности фазового пространства и сетки дискретизации. Чем больше размерность Ф и меньше сетка, тем больше ячеек в аккумуляторе. Значит, тем больше требуется памяти и времени для его хранения и заполнения. Именно поэтому на практике чаще всего фазовое пространство представляет собой плоскость, а преобразование Хафа применяется в основном для поиска прямых на плоскости.

Модификации метода

В связи с вышеперечисленными проблемами были разработаны модификации стандартного алгоритма (Standard Hough Transform).

Комбинаторное преобразование Хафа (Combinatorial Hough Transform)

Эта модификация разрабатывалась для быстрого поиска прямых линий на изображении. В таком случае у нас имеется плоское бинарное изображение (на нём точки интереса одного цвета, а точки фона другого). Поскольку производится поиск прямых линий, то размерность фазового пространства равна 2.
Идея метода состоит в изменении шага 2 (заполнение аккумулятора):

Исходное бинарное изображение разбивается на небольшие участки.
В каждом участке для каждой пары точек определяются параметры (ρ, θ) прямой, проходящей через эти точки.
(ρ, θ) попадают в некоторую ячейку, и её счетчик соответственно увеличивается.

Первый шаг модификации необходим для сокращения числа переборов.
Если точек в участке мало и сетка дискретизации фазового пространства тоже мала, количество записей в аккумуляторе получается меньше.

Иерархическое преобразование Хафа (Hierarchical Hough Transform)

Это еще одна модификации для поиска линий на бинарном изображении.
Идея метода:

Исходное изображение разбивается регулярной сеткой.
В каждом фрагменте изображения выделяются прямые преобразованием Хафа.
Производится иерархическое слияние найденных прямых. На каждом уровне рассматриваются 4 соседних фрагмента. Линии, выделенные в каждом из фрагментов, объединяются на основании преобразования Хафа для объединения фрагментов. Если линии не удалось слиться ни с одной линией соседних фрагментов, то она удаляется из рассмотрения.
Слияние производится до получения одного исходного изображения.

В результате сложность алгоритма снижается за счет разбиения изображения (можно использовать более грубую сетку в фазовом пространстве).
Недостаток в том, что одна длинная линия может быть в результате представлена несколькими близкими линиями, поскольку разные концы отрезка могут быть неколлинеарными при близком рассмотрении, то есть на низких уровнях иерархического слияния.

Адаптивное преобразование Хафа (Adaptive Hough Transform)

Эта модификация позволяет использовать меньше места для хранения аккумулятора и быстрее выделять кривые. На протяжении всего процесса поиска используется аккумулятор заранее выбранного маленького размера, например, 9*9 или 3*3*3*3 в многомерном случае.
Алгоритм выглядит следующим образом:

Задаем небольшой размер аккумулятора.
До достижения заранее заданного размера ячейки в цикле уменьшать на каждой итерации размер ячейки.
Заполнение аккумулятора. Выполняется, как и в стандартном варианте, но сложность за счет маленького размера аккумулятора существенно меньше.
Поиск ячейки с максимальным значением счетчика.
Ячейка принимается за новое фазовое пространство, переход на шаг 2. Таким образом, мы уменьшаем шаг дискретизации, но только в области интереса (в ячейке с максимальным счетчиком).
Выделяем кривую.

Главными достоинствами являются:

меньшая сложность по времени и по памяти;
практическое решение проблемы дискретизации, поскольку сетка дискретизации не регулярная и на каждой итерации уточняется.

Если исходное облако точек X образует несколько кривых из заданного семейства, то для выделения каждой необходимо повторить весь алгоритм сначала (предварительно выкинув из рассмотрения точки уже выделенных кривых).

Вероятностное преобразование Хафа (Probabilistic Hough Transform)

В этой модификации алгоритма рассматривается только доля α точек из X, при этом результат с некоторой вероятностью получается такой же, как и у стандартного алгоритма. Доля точек выбирается случайно с равномерной вероятностью.
Показано, что существует α_threshold, такое, что при α > α_threshold ошибок (относительно стандартного алгоритма) происходит очень мало, а при α vElement;
>;
class IObj
public:
virtual void create(IObj*&) = 0;
virtual int find(SPoint*, const unsigned int&, const int&, void**) =0;
virtual void SelectFromPS(int) = 0;
// Интерфейс описывает распознаваемый элемент
virtual void draw(Graphics::TBitmap*) = 0;
>;
class TLine: public IObj
public:
TLine()<>
~TLine()<>
void create(IObj*& aObj)
aObj = new TLine();
*aObj = *this;
>
int find(SPoint*, const unsigned int&, const int&, void**);
void SelectFromPS(int);
void draw(Graphics::TBitmap*)<>
protected:
int find(SPoint*, const unsigned int&, const double&, const float&, int&);
// Вектор vLine хранит распознанные прямые
vector vLine;
float** pParamSpace;
int Arc, H;
float darc, dh;
>;
class TArc: public IObj
public:
TArc()<>
~TArc()<>
void create(IObj*& aObj)
aObj = new TArc();
*aObj = *this;
>
int find(SPoint*, const unsigned int&, const int&, void**);
void SelectFromPS(int);
void draw(Graphics::TBitmap*);
protected:
find(SPoint* p_pi, const unsigned int& n, const int& dH, const int& R);
float** pParamSpace;
int H;
int Rtemp;
float dh;
// Вектор vArc хранит распознанные окружности
vector vArc;
>;

Пример

Перед распознаванием посредством стандартного диалога "Файл открыть" указывается файл, содержащий распознаваемые образы (рис. 1).

Рис. 1. Распознавание прямых

Далее необходимо выбрать тип распознаваемых образов и указать, сколько образов должно быть найдено в рисунке (рис. 2).

Рис. 2. Параметры распознавания

Также есть возможность сохранять полученное фазовое пространство в формате XMCD для дальнейшего анализа. На рис. 3 средствами MatCad показано фазовое пространство рассматриваемого примера.

Введение 3 Глава 1. Растровая графика 5 1.1 Понятие растровой графики 5 1.2 Растровые представления изображений 7 1.3 Виды растров 9 1.4 Достоинства и недостатки растровой графики 12 1.5 Количество цветов растрового изображения 13 1.6 Форматы растровых графических файлов 13 Глава 2. Векторная графика. 16 2.1Векторная графика, общие сведения 16 2.2 Элементы (объекты) векторной графики. Объекты и их атрибуты 18 2.3 Структура векторной иллюстрации 19 2.4 Достоинства и недостатки векторной графики 20 2.5 Растровая и векторная графика 22 3.1 Кодирование изображений 25 3.2Векторизация растровых изображений 31 3.3. Программа, переводящая изображение в символы в Delphi 38 3.4 Руководство по работе с программой 41 Заключение 45 Список использованной литературы 47 Приложение (текст исходной программы в Delphi) 49

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: