計(jì)算用基礎(chǔ)賀斌修改版本

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1、簡(jiǎn)單幾何圖形的識(shí)別和編輯【摘要】：本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(xiàn)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。第四章是總結(jié)及展望。第五章是結(jié)束語(yǔ)【關(guān)鍵詞】：圖形識(shí)別、圖像處理、霍夫變換、單義域、多義域、delphi目錄第一章概述…………………………………………………………4第一節(jié)引言…………………………………………………………4第二節(jié)在工程圖的識(shí)別中常用的方法……………………………4第二章論文的工作基礎(chǔ)和工作環(huán)境………………………………6第一節(jié)數(shù)字圖像處理技術(shù)…………………………………

2、………61.圖像處理的基本內(nèi)容……………………………………………62.主要的圖像處理技術(shù)……………………………………………6第二節(jié)圖像格式－BMP格式……………………………………7第三節(jié)算法及數(shù)學(xué)基礎(chǔ)……………………………………………81.霍夫變換（HoughTransform）………………………………82.基于單義域的直線(xiàn)及圓識(shí)別算法………………………………113.主要技術(shù)…………………………………………………………14第三章直線(xiàn)和圓的識(shí)別和編輯的實(shí)現(xiàn)……………………………15第一節(jié)系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)的圖示……………………………………15第二節(jié)系統(tǒng)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及類(lèi)的設(shè)計(jì)………………………………

3、…161.主要類(lèi)的層次結(jié)構(gòu)………………………………………………162.圖形基類(lèi)（CShape）……………………………………………17-30-簡(jiǎn)單幾何圖形的識(shí)別和編輯3.圖形類(lèi)（CLine、CCircle）……………………………………184.圖形容器類(lèi)（CShapes）………………………………………205.點(diǎn)類(lèi)（CPoint）…………………………………………………216.單義域類(lèi)（CSegment）………………………………………217.基于單義域識(shí)別類(lèi)（CSegments）……………………………228.霍夫變換識(shí)別直線(xiàn)類(lèi)（CHTLine）……………………………239.霍夫變換識(shí)別圓類(lèi)（CH

4、TCircle）……………………………23第三節(jié)系統(tǒng)功能介紹………………………………………………24第四章總結(jié)及展望…………………………………………………29參考文獻(xiàn)……………………………………………………………30第五章結(jié)束語(yǔ)………………………………………………………31-30-簡(jiǎn)單幾何圖形的識(shí)別和編輯第一章概述第一節(jié)引言本論文實(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(xiàn)和圓。直線(xiàn)和圓是二值圖像中最基本的組成元素，也是最常見(jiàn)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。矚慫潤(rùn)厲釤瘞睞櫪廡賴(lài)。關(guān)于理想情況的幾點(diǎn)說(shuō)明：1.所識(shí)別的bmp圖像文件是經(jīng)過(guò)處理

5、的，沒(méi)有“噪音”等，在本論文中直接采用的是用Windows中的畫(huà)圖軟件畫(huà)出的圖像。聞創(chuàng)溝燴鐺險(xiǎn)愛(ài)氌譴凈。2.本論文中圖像中的圖元都是單一的線(xiàn)性，即線(xiàn)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(guò)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(lái)將圖形分類(lèi)，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。殘騖樓諍錈瀨濟(jì)溆塹籟。在二值圖像的處理中，人們常用的數(shù)

6、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(lái)描述其相鄰的關(guān)系。釅錒極額閉鎮(zhèn)檜豬訣錐。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(lèi)算法：1.基于網(wǎng)格算法，該算法是通過(guò)網(wǎng)格加大搜索步長(zhǎng)來(lái)跳過(guò)交點(diǎn)。-3

7、0-簡(jiǎn)單幾何圖形的識(shí)別和編輯1.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(xiàn)分割成圖段，記錄各段之間的連接及從屬關(guān)系，然后連接或延長(zhǎng)各分支圖段，然后得到整條圖線(xiàn)。彈貿(mào)攝爾霽斃攬磚鹵廡。在本論文中采用了第二種方法，基于圖段合并的算法。當(dāng)然現(xiàn)下有很多更好的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但是大部分是針對(duì)具體的結(jié)構(gòu)或者研究方向不具有一般性，所以本論文的實(shí)現(xiàn)用了上述的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和方法。謀蕎摶篋飆鐸懟類(lèi)蔣薔。-30-簡(jiǎn)單幾何圖形的識(shí)別和編輯