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基于边缘结构提取的传统纹样矢量化算法研究

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基于边缘结构提取的传统纹样矢量化算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-17页
 1.1 研究背景与研究意义第11-12页
 1.2 国内外研究现状第12-14页
 1.3 本文组织结构第14-16页
 1.4 本章小结第16-17页
第二章 矢量化相关技术原理第17-30页
 2.1 图像预处理第17-21页
  2.1.1 图像平滑第17-20页
  2.1.2 图像增强第20-21页
 2.2 图像分割第21-24页
 2.3 边缘检测和曲线拟合第24-29页
  2.3.1 边缘检测第24-26页
  2.3.2 曲线拟合第26-29页
 2.4 本章小结第29-30页
第三章 传统纹样矢量化解决方案第30-48页
 3.1 矢量化需求分析第30-31页
 3.2 基于L0梯度最小化模型的图像预处理算法第31-35页
  3.2.1 算法原理第31-32页
  3.2.2 算法流程第32-33页
  3.2.3 仿真实验第33-35页
 3.3 基于聚类分割的边缘结构提取算法第35-39页
  3.3.1 算法原理第35-36页
  3.3.2 算法流程第36-38页
  3.3.3 仿真实验第38-39页
 3.4 基于最小二乘法的Bezier曲线拟合算法第39-41页
  3.4.1 算法原理第39页
  3.4.2 算法流程第39-40页
  3.4.3 仿真实验第40-41页
 3.5 图像矢量化渲染第41-45页
  3.5.1 矢量文件格式和存储第41-43页
  3.5.2 颜色采样第43页
  3.5.3 矢量图渲染第43-45页
 3.6 实验结果第45-47页
 3.7 本章小结第47-48页
第四章 传统纹样矢量化解决方案优化第48-61页
 4.1 基于区域合并的优化算法第48-51页
  4.1.1 区域相似度计算第48-49页
  4.1.2 区域合并算法流程第49-50页
  4.1.3 区域合并优化仿真实验第50-51页
 4.2 基于感知驱动的曲线拟合优化算法第51-54页
  4.2.1 定义能量函数第51-52页
  4.2.2 曲线拟合约束第52-53页
  4.2.3 曲线拟合优化算法流程第53页
  4.2.4 曲线拟合优化仿真实验第53-54页
 4.3 矢量化算法实验与对比第54-59页
  4.3.1 矢量化实验结果分析第54-55页
  4.3.2 矢量化算法对比第55-59页
 4.4 本章小结第59-61页
第五章 传统纹样矢量化系统第61-77页
 5.1 需求分析第61-62页
  5.1.1 系统业务需求第61-62页
  5.1.2 系统功能需求第62页
 5.2 开发环境第62页
 5.3 系统架构及实现第62-65页
  5.3.1 系统功能实现第63-64页
  5.3.2 系统界面实现第64-65页
 5.4 系统功能测试第65-75页
  5.4.1 测试环境第65页
  5.4.2 测试用例第65-75页
 5.5 传统纹样矢量化系统应用第75-76页
 5.6 本章小结第76-77页
第六章 总结与展望第77-79页
 6.1 总结第77-78页
 6.2 展望第78-79页
参考文献第79-82页
致谢第82页

本篇论文共82页,点击这进入下载页面
 
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