[发明专利]一种图像要素矢量化的方法和装置

说明书

本发明公开了一种图像要素矢量化的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：基于对目标图像要素的分析统计得到全部像素点对应的概率值，根据全部像素点对应的概率值确定目标图像要素对应的概率图；对概率图进行二值化处理，得到二值化图像；根据细化算法和概率图中指示的概率值对二值化图像中的像素点进行删除处理，确定目标像素点；将目标像素点进行稀疏连线，实现目标图像要素的矢量化。该实施方式降低了方法流程的复杂度、避免了像素点的选取出现遗漏或多余的情形，提升了图像要素矢量化结果的精确度。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种图像要素矢量化的方法和装置。

背景技术

高精度图像的制作生产过程中，图像要素的高精度矢量化处理是提高制图效率的重要环节，也是大规模生产的前提。图像要素的矢量化需要首先确定位置精度高的像素点，然后根据像素点对应的位置提取线型完成图像要素的矢量化。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

1.由于二值化阈值选取不恰当导致像素点的选取出现遗漏或多余，进而导致图像要素矢量化结果偏差较大；

2.传统方法直接对概率图进行处理，处理方法复杂，计算量大，且存在像素点多余的问题，导致图像要素矢量化结果偏差较大。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种图像要素矢量化的方法和装置，能够降低方法流程的复杂度、避免像素点的选取出现遗漏或多余的情形，提升图像要素矢量化结果的精确度。

为实现上述目的，根据本发明实施例的第一方面，提供了一种图像要素矢量化的方法，包括：

基于对目标图像要素的分析统计得到全部像素点对应的概率值，根据全部像素点对应的概率值确定目标图像要素对应的概率图；

对概率图进行二值化处理，得到二值化图像；

根据细化算法和概率图中指示的概率值对二值化图像中的像素点进行删除处理，确定目标像素点；

将目标像素点进行稀疏连线，实现目标图像要素的矢量化。

进一步地，对概率图进行二值化处理，得到二值化图像的步骤包括：根据二值化阈值对概率图进行二值化处理，得到二值化图像。

进一步地，根据细化算法和概率图中指示的概率值对二值化图像中的像素点进行删除处理，确定目标像素点的步骤包括：

根据细化算法遍历二值化图像中的像素点，确定既是边界点、8simple点，又不是端点和孤立点的像素点为标记点，组成标记集合；

根据概率图指示的概率值确定标记集合中各标记点对应的概率值，确定概率值小于概率阈值的标记点为删除点；

对二值化图像中删除点对应的像素点进行删除处理，确定目标像素点。

进一步地，在根据概率图指示的概率值确定标记集合中各标记点对应的概率值，确定概率值小于概率阈值的标记点为删除点的步骤之前，图像要素矢量化的方法还包括：确定标记集合不是空集。

进一步地，在标记集合是空集的情况下，确定二值化图像中的像素点为目标像素点。

进一步地，在对二值化图像中删除点对应的像素点进行删除处理，确定目标像素点的步骤之前，图像要素矢量化的方法还包括：确定删除点对应位置的八邻域内不存在既是边界点、8simple点，又不是端点和孤立点的像素点。

进一步地，若删除点对应位置的八邻域中存在既是边界点、8simple点，又不是端点和孤立点的像素点，图像要素矢量化的方法还包括：确定删除点对应位置的八邻域中既是边界点、8simple点，又不是端点和孤立点的像素点为标记点，置入标记集合中。