2007年07月08日
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VisualBasic & VisualC++によるデジタル画像処理入門
http://www.cqpub.co.jp/hanbai/books/18/18341.htm
を読んでいます。
5.5 ラスタベクトル変換
カメラやスキャナなどによってコンピュータに取り込まれた画像データは各ピクセルの濃度値データを持っています。このようなデーターをラスターデータと呼びます。
一方ベクトル走査型モニタや X-Y プロッタなどでは端点の位置情報値だけで線図形を描くことができます。このようなデーターをベクトルデーターと呼びます。
ラスタタイプのデーターからベクトルタイプのデーターに変換することをラスタベクトル変換と呼びます。
ここで挙げられている手法は以下の通りです。
step1:2値化画像入力
step3:特徴点抽出
step4:角点(折点)抽出
step5:直線化
step6:座標点の調整
5.5.1 特徴点抽出
細線化された図形の 1 - 画素 は端点、連結点、分岐点、交差点などの特徴点になります。
5.5.2 角点抽出
ベクトルデーターを作成するための特徴点として端点、分岐点、交差点の他に角点(折点)が必要です。
このような角点を検出する方法として曲率を利用する方法があります。ここではある画素間隔で代表点を求め、隣り合う代表点を結ぶ直線の勾配が急激に変化するとき、その代表点を角点として認識する方法を用いています。
5.5.3 ベクトルデーターの作成
これで全ての特徴点が求まったのですが、このままだと斜線が多く残って乱雑な図形になってしまいます。左右上下の特徴点を参照しあるしきい値以内であれば、同じ座標値とみなすことによって座標値を調整することができます。
ここまでを具体的なコードを交えて説明しています。
・ヒストグラム
・固定しきい値
・モード法
・可変しきい値
・膨張
・細線化
・境界線追跡
・ハフ変換
・最小２乗法
・ラベリング
・パラメータ
・特徴点抽出
・ラスタベクトル変換
などが扱われています。
http://www.cqpub.co.jp/hanbai/books/18/18341.htm
を読んでいます。
5.5 ラスタベクトル変換
カメラやスキャナなどによってコンピュータに取り込まれた画像データは各ピクセルの濃度値データを持っています。このようなデーターをラスターデータと呼びます。
一方ベクトル走査型モニタや X-Y プロッタなどでは端点の位置情報値だけで線図形を描くことができます。このようなデーターをベクトルデーターと呼びます。
ラスタタイプのデーターからベクトルタイプのデーターに変換することをラスタベクトル変換と呼びます。
ここで挙げられている手法は以下の通りです。
step1:2値化画像入力
step3:特徴点抽出
step4:角点(折点)抽出
step5:直線化
step6:座標点の調整
5.5.1 特徴点抽出
細線化された図形の 1 - 画素 は端点、連結点、分岐点、交差点などの特徴点になります。
5.5.2 角点抽出
ベクトルデーターを作成するための特徴点として端点、分岐点、交差点の他に角点(折点)が必要です。
このような角点を検出する方法として曲率を利用する方法があります。ここではある画素間隔で代表点を求め、隣り合う代表点を結ぶ直線の勾配が急激に変化するとき、その代表点を角点として認識する方法を用いています。
5.5.3 ベクトルデーターの作成
これで全ての特徴点が求まったのですが、このままだと斜線が多く残って乱雑な図形になってしまいます。左右上下の特徴点を参照しあるしきい値以内であれば、同じ座標値とみなすことによって座標値を調整することができます。
ここまでを具体的なコードを交えて説明しています。
・ヒストグラム
・固定しきい値
・モード法
・可変しきい値
・膨張
・細線化
・境界線追跡
・ハフ変換
・最小２乗法
・ラベリング
・パラメータ
・特徴点抽出
・ラスタベクトル変換
などが扱われています。
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