Інноваційний метод векторизації зображення

ЗМІСТ

ВСТУП 6

ТЕОРЕТИЧНА ЧАСТИНА 8

1. АКТУАЛЬНІСТЬ ПРОБЛЕМИ 8

2. ОГЛЯД ЗАСОБІВ ДЛЯ ВЕКТОРИЗАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ 10

2.1 Причини, передумови появи різних підходів векторизації 10

2.2 Цільова функція і кодування 16

2.3 Загальна структура генетичного алгоритму 17

3. АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ І ПОСТАНОВКА ЗАВДАННЯ 19

3.1 Предметна область 19

3.2 Постановка задачі 20

3.3 Постановка задачі 20

3.4 Обгрунтування вибору технічних і програмних засобів 21

ПРАКТИЧНА ЧАСТИНА 22

4. ОПИС АЛГОРИТМУ РОБОТИ 22

5. ОПИС ПРИЗНАЧЕНОГО ДЛЯ КОРИСТУВАЧА ІНТЕРФЕЙСУ 27

ВИСНОВОК 31

СПИСОК ВИКОРИСТАНОЇ ЛІТЕРАТУРИ 32

ВСТУП

Векторизацією називають процес отримання векторної моделі на основі растрового зображення. Суть проблеми полягає в тому, що в даний час не існує методу, який дозволяє повністю автоматизувати переклад в векторну форму інформації, представленої в графічному вигляді. Багато в чому це пов'язано з тим, що алгоритмічно не вирішена задача однозначного трактування графічних зображень. Під векторної формою далі будемо розуміти набір об'єктів, які задаються точками, ламаними або багатокутниками.

Однак є безліч областей, в яких існує необхідність у подібних перетвореннях. В першу чергу це геоінформаційні системи, де для створення закінчених продуктів необхідне перетворення традиційних джерел картографічної інформації - паперових носіїв - в електронну форму. Серед інших сфер застосування алгоритмів векторизації можна назвати САПР, дизайн і підготовку друкованих / електронних видань. У кожній з цих областей існують свої особливості і складності. Наприклад, в ГІС зазвичай мається на увазі, що вихідні растрові зображення карт використовують обмежену і досить невелике число кольорів, але при цьому необхідно обробляти дуже великі за розмірами зображення. Також в ГІС і системах проектування часто вихідні дані містять суміш лінійних (суцільних, пунктирних, штрихпунктирною і ін), майданних, символьних об'єктів, умовних знаків, заштрихованих областей і т.д. Що також сильно збільшує складність завдань розпізнавання і векторизації. Що стосується САПР-додатків, то там існує потреба виділення таких специфічних випадків, як прямі кути між лініями і дуги кіл.

Завдання, які існують в області дизайну та поліграфії, найменше формалізовані і визначені. У більшості випадків, в подібних завданнях растрові зображення мають менші розміри, ніж в ГІС і САПР, зазвичай мається на увазі, що символьно-текстова частина зображення не потребує розпізнаванні, тому що легко може бути додана вручну (так само необхідно відзначити той факт, що для розпізнавання текстів розроблений цілий клас алгоритмів, досить сильно відрізняються від алгоритмів векторизації). З іншого боку, в задачах цього типу вихідні растрові зображення мають досить велику кількість кольорів, зазвичай перевищує межу, при якому відомі алгоритми дають хороші результати, тому додатково виникає проблема якісних алгоритмів попередньої обробки растра - зменшення числа кольорів і фільтрації від дрібних перешкод.

Метою даної роботи є реалізація алгоритмів векторизації для використання в сфері дизайну та поліграфії. Алгоритми реалізовані у вигляді додатку на PC.

ТЕОРЕТИЧНА ЧАСТИНА

1. АКТУАЛЬНІСТЬ ПРОБЛЕМИ

В даний час існує досить велика кількість методів класифікації, прогнозування, розпізнавання образів є важливою частиною інтелектуально-інформаційного аналізу в