[发明专利]一种对抽象化图像进行矢量化的方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图形学、图像处理的图像矢量化领域，尤其涉及一种对抽象化图像进行矢量化的方法。

背景技术

在计算机中，图像的描述一般可以分为两大类——光栅图像和矢量图像。光栅图像是由称作像素（图像元素）的点组成的，这些点通过不同的组合模型构成图像。矢量图通过几何元素和一定的绘制方法来描述图形，几何元素包括点、线、矩阵、多边形、曲线等等。图像矢量化是数字图像处理中的一个重要问题，是一个综合计算机视觉、计算机图像处理、计算机图形学和人工智能等各个学科的交叉课题。矢量图像由于是基于几何图形描述，表示紧凑，存储结构更灵活；另外，对矢量图像进行编辑，例如对图像中某些对象进行旋转、缩放时只需对相应的几何图元进行操作即可，相对方便；再者，矢量图像在缩放，尤其是放大方面表现出了很大的优势——信息不失真，不像光栅图像放大那样出现边界模糊的问题，即矢量图像是分辨率无关的。

随着中国娱乐产业的逐步成熟和因特网的日益普及，中国的娱乐业消费市场正在不断发展，而对于其中的卡通动画、计算机艺术创作、二维游戏、广告创意等领域，抽象化图像以其更加具有吸引力的可视信息表达方式，更容易给人留下深刻的印象，在这些领域抽象化图像有着广泛的应用。另外一方面，各种配备不同分辨率的终端设备需要对图像进行传输、处理、显示，而矢量化图像是解决这一问题的一个有效方法，针对抽象化图像的矢量化方法具有这一方面的意义。

抽象化（Abstraction）是非真实感处理的一种方法，它是指以缩减一个概念或是一个现象的信息含量来将其一般化（Generalization）的过程，主要是为了只保存某一方面的特定信息。例如，将一个皮制的足球抽象化成一个球，只保留一般球的属性和行为等信息。抽象化主要是为了使处理对象的复杂度降低。在图像处理领域，由于图像的复杂性并不利于数据的精简以及有效的表达，所以抽象化就是要谋求图像更简化和有效信息更突出的表达。图像抽象化的研究领域是很广泛的，包括：基于流线感抽象化（Flow-Based Abstraction）、基于形状简化的抽象化（Shape-Simplifying Abstraction）等。

自上世纪六十年代起，就不断有国内外学者提出图像边缘检测方法，Laplace边缘检测算子和Sobel边缘检测算子都依据图像某像素与其相邻（四邻域）像素的变化强度来判断该点是否为边缘位置，Robinson边缘检测算子则将Sobel算子推广到八个方向上，而Roberts边缘检测算子则根据相互垂直方向上的差分来估计梯度，来判断该位置是否为边缘位置。这些方法都依据像素变化的特点来定位边缘位置，方便易用，但对噪声也较为敏感，定位也不够精确。

2006年Lecot和Levy开发了ARDECO，这个系统使用了三角网格来表达图像，将图像根据特征点进行三角化，并利用Mumford-Shah能量最小化方法来自动优化绘制结果，该系统还可以针对指定的位置对该局部进行网格加密，并支持SVG格式（Scalable Vector Graphics，是一种互联网传输矢量图的一种标准格式），但由于SVG只支持线性的颜色过渡，这一方法使得三角网格之间的颜色过渡并不自然，这一方法的另一个不足之处在于三角网格的密度过大，在图像的平滑区域依然需要一定密度的三角网格，导致数据冗余相对严重。

发明内容

为解决不同分辨率的终端设备上的抽象化图像传输、处理、显示等问题，本发明提供了一种对抽象化图像进行矢量化的方法，可以有效避免颜色过渡不连续的问题，本发明在表达不规则形状对象时也相对优于网格。

一种对抽象化图像进行矢量化的方法，包括以下实施步骤：

1）利用特征保持抽象化方法对待处理的图像进行抽象化处理得到抽象化图像；

2）对抽象化图像进行边界提取得到图像边界；

a）将抽象化图像转换到Lab颜色空间，针对L分量将颜色数值范围划分成n个区域，并赋予每个区域相应的编号，将抽象化图像的各像素数值转化为该像素原颜色数值所对应区域的编号；

b）针对所述L分量，将所有相互毗邻的四个像素构建为正方形，利用划分线段分割每个正方形，使正方形中编号相同的顶点处在同一区域，且所述划分线段的端点处在正方形侧边的中点；

c）对任意两个相连通正方形，将有交点的划分线段相互连接形成分割线，该分割线与抽象化图像的外边缘共同构成所述的图像边界；

3）利用图像边界在所述抽象化图像上进行采样，获得与正方形各个顶点相匹配的颜色信息，即获得矢量化图像数据；