[发明专利]一种面向3D打印的基于向量场的图像线刻画生成方法

说明书

一种面向3D打印的基于向量场的图像线刻画生成方法，涉及向量场构建以及流线跟踪。输入图像，设置参数：Size_obj，α，β，γ，k，w_coa，w_fine；应用参考文献[2]中多区域的图像分割算法，把图像分成背景区域和若干前景区域；提取前景区域边界，得到粗糙特征边，并保留区域边界于最终线刻画结果上；对输入图像用EdgeDrawing算法，得到精细特征边；基于两种特征边分别构造张量场，并按照融合系数得到融合的张量场，得到融合的向量场；在3D打印线有宽度且不能相交或自交，以及保持灰度信息的限制下，按区域生成流线；将线刻画的结果用FDM 3D打印机制造，即生成3D打印的基于向量场的图像线刻画。

技术领域

本发明涉及向量场构建以及流线跟踪3D打印领域，尤其是涉及一种面向3D打印的基于向量场的图像线刻画生成方法。

背景技术

3D打印技术的应用越来越广，但是用来制造二维图像的研究却几乎没有，现有的大多数的图像线刻画方法只是针对图像的正确描述，因而对线的宽度、长度、线的距离没有限制，这使得这些线刻画无法用于3D打印。基于TSP算法的线刻画，虽然能够用于反映图像的灰度信息，但是不能反映图像的纹理信息。

图像的向量场能够反映图像的纹理信息，但是现有的流线生成算法没有同时考虑到图像灰度的变化和3D可打印性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向3D打印的基于向量场的图像线刻画生成方法。

本发明涉及的符号及其含义阐述如下：

本发明包括以下步骤：

1)输入图像，设置参数：Size_obj，α，β，γ，k，w_coa，w_fine；应用多区域的图像分割算法，把图像分成背景区域和若干前景区域；

2)提取前景区域边界，得到粗糙特征边，并保留区域边界于最终线刻画结果上；

3)对输入图像用EdgeDrawing算法，得到精细特征边；

4)基于两种特征边分别构造张量场，并按照融合系数得到融合的张量场，得到融合的向量场；

5)在3D打印线有宽度且不能相交或自交，以及保持灰度信息的限制下，按区域生成流线；

6)将线刻画的结果用FDM 3D打印机制造，即生成3D打印的基于向量场的图像线刻画。

在步骤1)中，所述输入图像可为灰度或彩色；

在步骤2)中，所述提取前景区域边界，得到粗糙特征边，并保留区域边界于最终线刻画结果上的具体方法可为：

(1)、收集所有边界上的像素点并用Douglas-Peucker算法折线逼近边界，得到的线段用于计算向量场；

(2)、在线段上每隔添加一个点；

(3)、重复对边界线做板长为1的laplacian光顺，直到达到迭代次数；

(4)、调整坏边，先对所有的边界线按照长度进行排序，形成未放置的边界线队列。从长到短添加线；如果线上某点p与其他线上的点距离小于Width_line，或者与同条线上的点距离小于删除点p，如果某处连续删除两个点，就从该处把线拆分开，把拆分后长度大于α·Width_line的线，依照长度插入到未放置的边界线队列，当队列空时提取完成。