[发明专利]一种基于亚像素的图像矢量化方法

说明书

基于亚像素的图像矢量化方法，是能够将任意栅格图像自动转换为矢量化图像的方法。该方法包括以下步骤：首先,使用基于L0的梯度最小化方法分割图像，得到分割图像；其次，提出了一种基于亚像素的图像边界提取方法，使得提取的边界精确到亚像素；然后，使用本发明提出的样条拟合公式对提取的序列化边界进行样条拟合；最后，通过计算得到的spline样条，画出矢量图。本发明的优点是能够自动生成与输入图像内容一致的矢量图，能够在保证样条拟合精确的同时保证样条的平滑性，最为重要的是本发明提出了一种基于亚像素的边界提取方法,是对传统边界提取方法的一大改进。

技术领域

本发明涉及一种利用计算机技术的基于亚像素的图像矢量化方法，能够在较好的保留图像细节的同时，全自动地将栅格图像转化成矢量化图像。

背景技术

图像矢量化是一种将光栅图像转换成矢量化图形的算法，目前广泛使用于我们的日常生活中，例如服饰、地毯、家具、头像、图标等。将已有的精美图案应用于待编辑的图像中有着巨大的市场需求。但是直接对栅格图像进行编辑即难又不方便，而矢量化图形却具有存储空间小，放大不失真，易编辑等优点。怎样选择合适的图元来表示图像，以及如何用矢量化算法如实的还原出与原图最接近的图像一直是数字图像领域中待处理的难点之一。因此，对于矢量化算法的研究有着重要的意义。

发明内容

本发明要克服现有技术的上述缺点，为得到高细节保真的矢量图，提供了一种基于亚像素的图像矢量化方法。

本发明提出了一种比像素更小的度量方式，利用像素之间的边界，得到区域边界。同时提出一种新的样条计算公式，能够在保证边界平滑的前提下，使误差达到最小。从而得到一个保留细节且边界平滑的矢量化图像。

一种基于亚像素的图像矢量化方法，具体步骤如下：

步骤1、首先使用基于L0梯度最小化方法对输入图像进行分割，得到分割图像Is。

步骤2、遍历步骤1中的分割图像Is，找到图像Is的边界，边界图用一张宽为w+1，高为2h+1的图像表示，其中w、h分别为分割图像 Is的宽和高。

步骤3、找到输入图像中边界的拐点，用绿色点表示。遍历输入图像，找到拐点之间的所有边界，并将其存入集合C_border中。

步骤4、遍历输入图像，将图像区域进行编号，并将其存入区域集合R。对每个区域寻找与该区域相邻的边界。根据区域的边缘，将边界按顺时针方向进行排序。

步骤5、计算每条边界的spline样条曲线方程，将spline样条曲线存入集合S。

步骤6、在步骤5中，如果步骤5中的集合S中的spline样条曲线，拟合误差比较大，则需要向其中添加拐点，用多条spline曲线进行拟合，以提高精度。

步骤7、根据区域编号顺序，画出对应的边界曲线，并为每个区域填充对应的平均色。

进一步，所述步骤1中，因为本发明是基于区域的矢量化方法，所以需要先对输入图像进行图像分割，得到分割图像Is。本发明采用的是基于L0梯度最小化方法的图像分割方法，它是一种基于稀疏策略的全局平滑滤波器，是发表于ComputersGraphics期刊第38卷第38期的文章Feature-preserving filtering with L0 gradient minimization提出的方法。