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如何有效改進光柵矢量化的效果(一) 轉自CSoft中國網站

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發表于 2009-5-15 11:28:07 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
本帖最后由 龍曉 于 2009-5-15 14:21 編輯
  J+ }1 l" D& ^( u/ s6 }
6 o" J% g" G! J光柵矢量化相關軟件和工具已經有近二十年的發展歷史了,到目前為止,軟件技術已經處于一個相對成熟的階段。但限于光柵矢量化技術是一個智能模糊識別的技術,是數學算法、人工智能與計算機技術的結合,因此矢量化的結果會因為原始媒介、專業要求、操作人員水平等因素的差異而不同。
, M! G1 O0 p0 _2 c+ `3 b    原始媒介的情況和質量可能是千差萬別的,有些來源于手工繪制的圖紙,有些是計算機繪制的圖紙,還有的是通過航拍照相得到的膠片。從類型上分,有藍圖,白圖,還有彩色圖像。當然有些原始媒介直接來源于存儲在計算機中的光柵文件,如常見的TIF、RLC、 CIT、 BMP、 JPG/JPEG、 JP2/J2K、 PCX、 CAL、ECW、 C4、 TG4、 CT4、T4、MrSID (SID)、 CG4、 GP4、MIL、PNG、PDF等格式的文件。對于紙介質的原始媒介,有些是新出的圖或保存相對較好的圖,而有些可能因為時間的久遠、保存環境較差,甚至經過了涂改或潮濕引起圖紙顏色發生變化,甚至扭曲變形的圖紙。
+ S; E1 }3 r9 }( B0 B6 S: C1 P
" L4 G5 M3 k5 y# T: E7 }3 t    從專業角度來看,光柵矢量化涉及到機械、建筑、地理信息、工廠設計、土木工程等等不同的行業。行業之間圖像的特點是不同的,甚至行業內部不同種類的圖紙也都是有差異的。比如說,機械圖的基本構成要素主要是直線、圓弧、圓、尺寸標注、文本、剖面線這些信息,而地圖的最主要構成要素可能是等高線、表示建筑的多邊形、文字、坐標點等內容。
" s6 s8 a6 i3 z( f) d  E6 J
& w9 Z3 a0 }+ Q( T    隨著光柵矢量化技術的發展,優秀的光柵矢量化軟件都提供了豐富的工具和方法來讓我們進行光柵圖的矢量化,每種方法都是有針對性的,適用于特定的情況。有時這些工具的使用順序都會對光柵矢量化的結果產生影響。因此操作人員的經驗和水平也會對光柵矢量化的結果產生重要的影響。
9 b$ @6 C5 n0 _( f' b' _# M; [, x! Q6 x1 e6 d4 S; S, ^5 M
    下面我們來看一下典型光柵矢量化的主要環節:
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    如圖所示,我將光柵矢量化的典型過程劃分為5個主要的環節:
1 v% o  [8 Q& `/ _" l+ X' T  `
: N4 M  C) Q. R9 _) R3 @1 r3 P    一、 掃描。掃描的過程看起來是一個非常簡單的環節,往往大家通常的理解,這里不需要額外的技巧和經驗,用掃描儀直接掃描進來就可以了。其實不然,掃描是媒介進入后續處理的第一個環節,掃描質量的高低對于后續矢量化的結果會產生至關重要的影響;6 q0 R2 p- ]' m* m# S

+ g: X0 q6 E# z/ \    二、 圖像校正與增強。很多媒介可能會產生污點、變形、褪色等情況,矢量化進行前需要讓那些我們要轉化的內容更清晰,無關的像素盡可能被除去,圖像變形得以糾正。圖像變形的糾正需要在光柵格式下進行,否則矢量化的結果不可能準確;' P& N9 T, ?% ]; M, Y; L

" a( X+ a1 K5 T. u0 X    三、 信息分離與格式轉化。往往一些圖像中我們需要進行矢量轉化的信息是其中的一部分,或者某個類型,這時我們就需要對合適的信息進行分離。有些時候后續的矢量化或處理工具會對光柵文件的顏色格式有要求,這時我們需要進行光柵色彩格式的轉換,有時需要把彩色圖轉化為索引格式或黑白格式。有些時候我們為了用一些彩色濾鏡來處理黑白格式圖像,就需要把黑白格式轉化為彩色格式。: R( R* F2 N0 N# {

+ Z$ Z4 @! @& a4 J6 ]4 H1 r& ]    四、 矢量化。矢量化的方法往往被分為自動矢量化和交互矢量化兩種形式,按照色彩區分還分為黑白圖的矢量化和彩色圖的矢量化,同時矢量化中的算法需要我們進行一些典型參數的設定。往往大家開始的認識是:我們把圖像交給光柵矢量化軟件,然后按一個按鍵就讓計算機幫我們轉化。這種情況對于規范的、標準的圖紙或地圖的處理是可行的,但對于復雜的,不同情況的圖紙這樣處理效果可能就很不理想。矢量化方法的選用,以及不同工具之間的配合就變得非常重要。7 a  X/ ]4 c1 j( k% {& @

, v% \) U$ J* y, O7 _    五、 后處理。有時矢量化的結果和我們的預期之間可能還有一些差距,主要體現在識別的精度上,畢竟從光柵到矢量是一次智能識別的過程。因此優秀的光柵矢量化軟件往往提供了便捷的后處理工具,可以方便地對矢量化中可能產生的偏差進行修訂。
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