基于曲線信息的圖像編輯研究.pdf

1、圖像處理問題在日常生活中有著廣泛的應用。圖像的處理可以簡單地分為基于像素顏色的方法和基于圖像空間構造的方法。比較而言，基于圖像空間構造的方法更加穩(wěn)定準確，但實施較為困難。圖像的空間構造中，圖像的邊緣信息是一個很重要的組成部分。這些邊緣一般呈曲線或折線，能將之提取出來并加以分析應用，可以為圖像編輯及識別提供良好的參考。
　　傳統(tǒng)的幾何設計領域利用曲率這一數(shù)據(jù)衡量曲線的相似程度，但由于曲率對等比例縮放變換敏感，故不能很好地判定某些經(jīng)過

2、等比例縮放變換后的曲線的相似程度，這在很大程度上降低了其適用范圍。針對這一問題，本文提出了一種新的類曲率的概念，并以其作為判定曲線相似程度的依據(jù)。類曲率與曲率相似，都可以反映曲線的彎曲程度?；陬惽实呐卸ǚ椒▽谇实姆椒ㄟM行了改進，在旋轉(zhuǎn)、平移及等比例縮放變換下均有效。同時本文還提出了一種利用類曲率計算樣條曲線匹配段落參數(shù)的方法，并應用于圖像拼接、圖像對齊、圖像中的物體檢索等。例子表明了新方法的有效性和效率。
　　在利用類曲

3、率相關的方法對圖像進行編輯處理的過程中，需要首先對圖像進行曲線要素的提取操作，而一種經(jīng)常使用的曲線要素就是圖像的邊緣曲線。為了更加清晰的提取圖像的邊緣就需要得到對比度更高的灰度圖像。由于傳統(tǒng)的多項式灰度化方法是一種靜態(tài)的方法，雖然可以人工的調(diào)節(jié)多項式的各項參數(shù)，但一旦參數(shù)確定所有像素點的灰度值也就一并確定，不能根據(jù)圖像的內(nèi)容自動調(diào)節(jié)相關的系數(shù)。針對這個情況，本文提出了一種新的圖像灰度化方法，該方法根據(jù)圖像中各個像素在RGB三維顏色空間中