簡(jiǎn)單幾何圖形的識(shí)別和編輯.doc

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1、內(nèi)容摘要本論文主要講述了圖像文件（bmp）文件格式下中簡(jiǎn)單圖形的識(shí)別，主要是直線和圓的識(shí)別，這在工程圖的識(shí)別和其他領(lǐng)域中都有很多的應(yīng)用。第一章到第三章主要介紹了在本論文中涉及到的知識(shí)及算法。第四章是程序的實(shí)現(xiàn)方法和過程及結(jié)果等。第五章是結(jié)束語關(guān)鍵詞：圖形識(shí)別、圖像處理、霍夫變換、單義域、多義域、delphiContentAbstractThisthesisismainlyfocusedontheSimpleGraphRecognitioninImageof.bmp.TheLineRecognit

2、ionandtheCircleRecognition,theseisgooduseofonEngineeringGraphicis.Thefirstparttothethirdpartismainlyfocusedonsomepointsandalgorithmsformythesis.Thefourthpartisaboutthemethodologys、coursesandoutcomeoftheprogram.Thelastpartistheend-words.KeyWords圖形識(shí)別(G

3、raphRecognition)圖像處理(ImageProcessing)霍夫變換(HoughTransform)單義域(UnityRegion)多義域(Multi-Region)目錄第二章概述5第一節(jié)引言5第二節(jié)在工程圖的識(shí)別中常用的方法5第三章論文的工作基礎(chǔ)和工作環(huán)境7第一節(jié)數(shù)字圖像處理技術(shù)71.圖像處理的基本內(nèi)容72.主要的圖像處理技術(shù)7第二節(jié)圖像格式－BMP格式8第三節(jié)算法及數(shù)學(xué)基礎(chǔ)91.霍夫變換（HoughTransform）92.基于單義域的直線及圓識(shí)別算法123.主要技術(shù)15第四章

4、直線和圓的識(shí)別和編輯的實(shí)現(xiàn)16第一節(jié)系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)的圖示16第二節(jié)系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及類的設(shè)計(jì)171.主要類的層次結(jié)構(gòu)172.圖形基類（CShape）183.圖形類（CLine、CCircle）194.圖形容器類（CShapes）215.點(diǎn)類（CPoint）226.單義域類（CSegment）227.基于單義域識(shí)別類（CSegments）238.霍夫變換識(shí)別直線類（CHTLine）249.霍夫變換識(shí)別圓類（CHTCircle）24第三節(jié)主程序?qū)崿F(xiàn)25第四節(jié)系統(tǒng)功能介紹25第五節(jié)總結(jié)及展望錯(cuò)誤！未定義書

5、簽。第五章結(jié)束語錯(cuò)誤！未定義書簽。參考文獻(xiàn)錯(cuò)誤！未定義書簽。第一章概述第一節(jié)引言計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使人類社會(huì)進(jìn)入了信息化和自動(dòng)化，計(jì)算機(jī)智能識(shí)別也隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展得到了迅速的發(fā)展。特別是圖形圖像的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)更是有了前所未有的進(jìn)步和應(yīng)用。計(jì)算機(jī)識(shí)別也逐漸的從圖形圖像處理的大環(huán)境下分離出來作為一門新的高科技研究領(lǐng)域出現(xiàn)。圖形圖像的識(shí)別涉及到的學(xué)科很多，包括數(shù)字信號(hào)處理、工程數(shù)學(xué)、信息論、運(yùn)籌學(xué)、等，它與計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、生物學(xué)、關(guān)學(xué)、視覺心里和生理學(xué)、人工智能、智能信息處理等眾多領(lǐng)域交叉、綜合集成

6、，有廣泛的應(yīng)用。本論文實(shí)現(xiàn)的是基礎(chǔ)的圖形識(shí)別，bmp圖像文件格式中對(duì)圖形的矢量化。識(shí)別基本的圖元直線和圓。直線和圓是二值圖像中最基本的組成元素，也是最常見的圖形元素。在工程圖的數(shù)字化識(shí)別中有很大的應(yīng)用。關(guān)于理想情況的幾點(diǎn)說明：1.所識(shí)別的bmp圖像文件是經(jīng)過處理的，沒有“噪音”等，在本論文中直接采用的是用Windows中的畫圖軟件畫出的圖像。2.本論文中圖像中的圖元都是單一的線性，即線寬是一個(gè)象素的情況。第二節(jié)在工程圖的識(shí)別中常用的方法圖形的識(shí)別最主要的是圖形特征的提取，在這個(gè)階段，常用的方法是

7、全局特征方法（包括：不變距，自回歸模型、傅立葉描述符、霍夫變換等），全局特征的特征提取方法是理論比較完善的，計(jì)算過程比較清楚。針對(duì)不同的特征提取處理，采用相對(duì)應(yīng)的模式匹配方法來將圖形分類，模式識(shí)別迄今已有很多方法，有模板匹配、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別、模糊識(shí)別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別等。在二值圖像的處理中，人們常用的數(shù)據(jù)結(jié)果有游程編碼－考慮了掃描行上相鄰象素間的相關(guān)性；行相鄰圖法（LineAdjeceneyGragh），是由Pavlidis提出的一種二值圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，LAG還考慮了相鄰行黑游程之間的相鄰

8、關(guān)系，遍歷時(shí)很方便；BAG（BloekAdjeceneyGragh）是由余斌提出的，它是相鄰圖LAG在兩個(gè)方向上的推廣。在本論文中就是利用了LAG的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)思想與c++builder的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)相結(jié)合的方法即：用下一個(gè)象素點(diǎn)是與鏈表頭相鄰還是和尾相鄰來描述其相鄰的關(guān)系。本論文中對(duì)交點(diǎn)的處理。目前對(duì)交點(diǎn)的處理有下面幾類算法：1.基于網(wǎng)格算法，該算法是通過網(wǎng)格加大搜索步長(zhǎng)來跳過交點(diǎn)。2.基于圖段合并的算法，是根據(jù)交點(diǎn)處行程段的連通性，以交點(diǎn)為界將圖線分割成圖段，記錄各段之間的連接及從屬關(guān)系，然后連接或