CN100555310C - 一种工程图纸矢量化识别系统的预处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及工程图纸矢量化识别方法，特别是一种工程图纸矢量化识别系统的预处理方法，该方法可广泛用于工程图纸识别、图像图形符号检测与识别等领域以及工业自动化检测等领域。它包括如下步骤：A在客户端采用基于自适应阈值的方法对采集到的图像进行二值化处理；B在客户端平台上采用形态学滤波的方法对二值图进行预处理；C在客户端采用基于斜框覆盖域的初步矢量化过程对二值图进行初步矢量化，并将结果传送到服务器。使用上述发明方法能够改善初步矢量化的结果，提高矢量化的运算速率。

Description

一种工程图纸矢量化识别系统的预处理方法

技术领域：

本发明涉及工程图纸矢量化识别方法，特别是一种工程图纸矢量化识别系统的预处理方法，该方法可广泛用于工程图纸识别、图像图形符号检测与识别等领域以及工业自动化检测等领域。

背景技术：

在当今的信息社会中，尽管CAD技术在工业设计领域得到了广泛的应用，但仍有大量的图纸信息以纸质、图片的形式保存、管理和适用着。这些工程图纸往往使一个系统或者行业长时间积累下来的，完整的保存了以往的宝贵经验，对以后的设计有很好的借鉴作用。其中相当一部分还会在以后的设计和制造中被修改和重复使用。为了复用这些图纸，将这些图纸图像的信息用计算机进行管理，并建立相应的数据库，以大大减少图纸的更新和维护耗费的人力资源，更加便于存储、修改、查询、交流，是必然的发展趋势，具有重要的社会现实意义。工程图矢量化是将工程图的扫描位图表达转化为CAD系统使用的图形描述矢量实体，如直线、圆、圆弧、曲线以及字符等，可大大提高图纸的复用能力。

完整的矢量化过程包括有：图像的预处理、图像二值化以及二值图的初步矢量化和图形检测/识别等操作。其中，图像的预处理、图像二值化以及二值图的初步矢量化是图形检测/识别的前期处理过程，可以单独考虑，其输出结果是一种对图像的图形信息的紧凑描述结构。因此，在整个矢量化过程中具有非常重要的地位。

国内外研究人员针对图像矢量化预处理过程提出了一些传统的算法，如基于细化的方法、基于轮廓线的方法、基于图形结构的方法、离散象素跟踪的方法以及正交之字型(简称为OZZ)方法。目前针对矢量化的研究基本上都是在这些方法的框架下进行的，但对于图像具有噪声干扰，仅有离散图像跟踪的方法能够取得比较好的效果，但离散图像跟踪的方法为了避免在初步矢量化过程中全图搜索的过程而采用了位置索引算法，该算法得到的覆盖域不能完全与原图匹配，会造成一些误矢量化的结果。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种工程图纸矢量化识别系统的预处理方法，主要解决现有图像矢量化预处理中存在的技术问题问题，它能够改善初步矢量化的结果，提高矢量化的运算速率。

为解决上述技术问题，本发明是这样实现的：

一种工程图纸矢量化识别系统的预处理方法，其特征在于它包括如下步骤：

A在客户端采用基于自适应阈值的方法对采集到的图像进行二值化处理；

B在客户端平台上采用形态学滤波的方法对二值图进行预处理；

C在客户端采用基于斜框覆盖域的初步矢量化过程对二值图进行初步矢量化，并将结果传送到服务器。

所述的工程图纸矢量化识别系统的预处理方法，其特征在于该步骤A进一步包括：

A1图像的采集和输入：它是通过图像采集装置扫描得到并送入客户端或是通过存储设备给出图像文件得到并送到客户端；其中：图像扫描是通过图像采集装置的光电扫描器件将图纸扫描成为模拟信号，经A/D转换器将模拟信号转换成为数字图像信号，该图像信号通过USB总线送入到客户端；

A2该客户端平台对图像的某一个部位提取其直方图，灰度图像的直方图提供了在一幅图像中灰度的分布状况，利用直方图提供的这种灰度分布信息来确定阈值，再用图像中某个位置的象素灰度值与这个阈值比较来确定其二值性，0或者1。

所述的工程图纸矢量化识别系统的预处理方法，其特征在于该步骤B中的形态学滤波采用了开运算对二值图像进行处理；它进一步包括：

B1先进行形态学的腐蚀操作；

B2然后进行膨胀操作，从而形成形态学滤波的开运算。

所述的工程图纸矢量化识别系统的预处理方法，其特征在于该步骤C中的基于斜框覆盖域的初步矢量化过程进一步包括：

C1初始跟踪点判定以得到跟踪的起始点和方向信息；

C2跟踪过程，该跟踪过程是采用类似于之字型的方法确定某一条线段的中轴点，其中包括了三个条件：a中轴点的矢量化唯一占有性；b跟踪方向一致性；c宽度保持性；

C3若满足三个条件，则输出中轴点链；否则，缩短跟踪步长后继续执行C2。

所述的工程图纸矢量化识别系统的预处理方法，其特征在于该中轴点的矢量化唯一占有性是利用斜框覆盖域的方法得到的。

藉由上述技术方案，本发明具有如下有益技术效果：

本发明的一种基于二值区域的逐步迭代矢量化预处理方法具有适用范围广、矢量化精度高、运算速度快等优点，对于工程图纸矢量化系统的后续处理以及三维重建等工作具有重要意义和实用价值。

附图说明：

图1是本发明方法所采用客户端/服务器的硬件拓扑结构。

图2是本发明方法的流程示意图。

图3是本发明方法中基于斜框覆盖域的初步矢量化流程示意图。

图4是本发明实施例中扫描后得到的实际工程图像；

图5是本发明实施例中经过动态阈值二值化处理后的图像；

图6是本发明实施例中是经过基于斜框覆盖域的初步矢量化处理过程后得图像；

图7是经过本发明方法预处理后得到的图像。

具体实施方式：

以下结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步描述。

本发明的实施例中，采用客户端/服务器的硬件拓扑结构如图1所示。客户端可以连接图象采集装置(如：扫描仪)或硬件存储设备，因此，图像的来源可以是通过图像采集装置扫描得到并送入客户端或是通过存储设备给出图像文件得到并送到客户端；其中：图像扫描是通过图像采集装置的光电扫描器件将图纸扫描成为模拟信号，经A/D转换器将模拟信号转换成为数字图像信号，该图像信号通过USB总线送入到客户端；

其中，通过矢量化系统的扫描功能启动扫描程序对图纸进行扫描，扫描后的图像如图4所示。扫描后经过客户端PC机的矢量化预处理过程，得出如图7所示的图像，该图像是一种压缩率非常高的表示方法，便于在网络中进行传输，服务器端接收矢量化后的数据进行后续处理。

本实施例中的图像采集装置采用松下KV-S3065CWCN型号的扫描仪，其性能如下：

扫描元件：CIS；

设计类型：文件扫描仪；

扫描范围：227×2540mm；

光学分辨率：600×600；

色彩位数：黑白(二值，半色调模式)，灰度(8bit)，彩色(24bit)；

扫描速度：60ppm/110ipm；

传输接口：Ultra SCSI(SCSI-III)传输速率：20M-byte/sec，接口器：50细针，USB2.0；

扫描介质：文件；

光源性能：双管白色荧光灯。

本实施例中的客户端平台性能如下：

CPU主频：Celon 2.66G；

内存容量：516M；

运行操作系统为Windows XP；

一个并行打印端口，配置为USB端口。

本实施例中的服务器采用HP的ProLiant DL380 G4(378735-AA1)，其性能如下：

CPU类型：Xeon DP；

CPU频率(MHz)：3000；

处理器描述：标准处理器数量1；

支持CPU个数：2；

CPU二级缓存：2MB；

运行操作系统为Windows 2003 Server。

在客户端采用的基于二值区域的逐步迭代矢量化预处理流程如图2所示，各步骤的具体细节描述如下：

1、采用基于自适应阈值的方法对图像进行二值化处理过程：

在采用基于自适应阈值的方法对图像进行二值化处理之前，首先要对图纸文件进行扫描以得到数字化的图像文件，这种数字化的图像文件也可以从存储设备中读取。图像扫描过程首先将图纸经过光电扫描芯片进行扫描得到模拟信号，然后将模拟信号经过A/D转换芯片转换为数字化图像文件，最后经过USB输出接口送往客户端平台。

基于自适应阈值的方法的二值化处理过程是在客户端平台进行的，通过CPU与内存协调工作以完成对图像的二值化工作。首先对图像的某一个部位提取其直方图，利用直方图提供的信息来确定阈值；其次用图像中某个位置的象素灰度值与这个阈值比较来确定其二值性，0或者1；最后通过对图像的每个部分进行上述处理即可得到二值化图像，如图5所示。

本实施例中将图像垂直分成5个等分，分别从1到100，101到200，201到300，301到400，401到图像宽度界限。并且采用了基于灰度直方图的方法提取了阈值，因此在每个区域内形成了动态阈值。当图像的某个象素的灰度值大于该阈值时，将输出图像的相应位置处置0，否则置1。

由于采用灰度直方图计算的阈值存在一定的偏差，在实施过程中，本发明将该阈值相应的减小了20个灰度等级。通过基于自适应阈值的方法的二值化处理过程，相对于传统的二值化处理方法，可以得到较理想的二值化图像，从而为后续的形态学滤波和基于斜框覆盖域的初步矢量化过程奠定基础。

2、采用形态学滤波器对二值图像滤波流程：

对图像进行形态学滤波是在客户端平台上进行的。为了能够扩大后续初步矢量化的适用范围，适用于矢量单一象素的线条，采用形态学滤波的方法对二值图进行预处理。采用形态学滤波的开运算对二值图进行预处理，先进行了形态学的膨胀操作，然后进行腐蚀操作，从而形成形态学滤波的闭运算。

基于形态学滤波的方法有很多模板，如：球星、菱形、线型、二次型。本实施例中采用了二次型获得滤波器模板，然后采用该模板对二值图像进行先膨胀后腐蚀的操作，即闭运算操作。

模板采用了3×3的矩阵，如公式(1)

$\mathrm{se}=\left[\begin{array}{ccc}1& 1& 1\\ 1& 1& 1\\ 1& 1& 1\end{array}\right]---\left(1\right)$

采用基于形态学滤波方法，使得该矢量化预处理方法能够得到较广泛的适用范围。

3、采用基于斜框覆盖域的初步矢量化过程对二值图进行初步矢量化，流程如图3所示：

采用基于斜框覆盖域的初步矢量化过程是在客户端平台上进行的，它是对基于离散象素跟踪矢量化方法的改进。如图所示：该矢量化过程包括了初始跟踪点判定、跟踪过程以及交点复原等操作。初始跟踪点判定以得到跟踪的起始点和方向信息；跟踪过程是采用类似于之字型的方法确定某一条线段的中轴点，其中包括了三个条件，其中中轴点的矢量化唯一占有性是利用斜框覆盖域的方法得到的，另外两个条件分别是跟踪方向一致性和宽度保持性；交点复原是通过与跟踪过程联合迭代的过程实现的。该过程是整个矢量化预处理过程的核心，其在得到较高的精度前提下，运算速率远远超过了基于离散象素跟踪矢量化方法。

初始化中轴点判定是在对图像扫描的基础上进行的，当一条扫描线‘碰’到第一个象素正跳变时(从0到1)，象素计数器开始计数，当再次碰到象素负跳变(从1到0)时，停止计数，计算中间的象素位置作为第一个初始化判别的临时中轴点，然后从该象素采用同样的方法向上向下扫描计数，计算上下边界的中心位置作为第二个初始化判别的中轴点，然后在左右扫描，以此类推直到连续两次的象素位置相差不到两个象素，将其设为稳定的可扩展的初始化中轴点，如果是纵向的临时中轴点，则跟踪方向设为纵向，反之设为横向，将方向和初始化中轴点作为中轴点判别过程的输出。初始化中轴点判别结束。

执行跟踪过程：跟踪过程是以初始化中轴点开始跟踪的，其过程与初始化中轴点判别过程基本类似，但其是在设定方向上跟踪的，垂直于跟踪方向的跟踪结果设为中轴点宽度。以预先设定的跟踪步长执行跟踪过程，因为象素宽度很小，这里的跟踪步长设为4个象素，实际跟踪步长称为动态步长。执行跟踪过程需要满足三个条件：

(1)方向一致性，采集到的中轴点其宽度与动态跟踪步长的比值稳定在大于1或者小于1上。否则执行交点复原。

(2)宽度一致性，是指所采集的中轴点宽度变化率保持在50％以内。

(3)中轴点的矢量化唯一占有性：一个中轴点不能同时处在这个矢量化线条内，又处在另外一个矢量化线条内，即不能同时作为两个或两个以上矢量化线条的中轴点。这在执行的过程过程中尤其需要注意。基于离散象素跟踪的矢量化方法采用了位置索引的方法，是将某一个矢量化线条的值覆盖在具有一定间距的横格线上，该横格线最终构成一个一个结点，结点的左右边界表示了某个矢量化线条的覆盖域。之后进行跟踪过程找到的中轴点不能够落在这个覆盖域之内，否则进行交点复原。本发明中利用邻近的两个中轴点以及它们的动态宽度确定一个斜框，利用斜框确定这个覆盖域，这可以得到比较精确的覆盖域，避免了由于覆盖域过大而造成的漏矢量化现象以及覆盖域过小造成的误矢量化现象。

交点复原：交点复原是在跟踪条件不满足的情况下执行的一种将跟踪步长缩短的操作，然后再执行跟踪过程。这可以在线段和线段相交的地方得到比较好的矢量化效果，如图6所示。

本发明方法的整个初步矢量化过程就是记录这些中轴点的位置信息以及它们的动态宽度信息，也可以利用动态宽度信息计算某根线段的真实宽度作为输出。对图4图像的初步矢量化结果可得到图7所示的最终处理后图像。

综上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用来限定本发明的实施范围。即凡依本发明申请专利范围的内容所作的等效变化与修饰，都应为本发明的技术范畴。

Claims (4)

1、一种工程图纸矢量化识别系统的预处理方法，其特征在于它包括如下步骤：

A在客户端采用基于自适应阈值的方法对采集到的图像进行二值化处理；

B在客户端平台上采用形态学滤波的方法对二值图进行预处理；

C在客户端采用基于斜框覆盖域的初步矢量化过程对二值图进行初步矢量化，并将结果传送到服务器；

该斜框覆盖域是利用邻近的两个中轴点以及它们的动态宽度确定一个斜框，利用斜框确定这个覆盖域；

所述步骤C中的基于斜框覆盖域的初步矢量化过程进一步包括：

C1初始跟踪点判定以得到跟踪的起始点和方向信息；

C2跟踪过程，该跟踪过程是采用类似于之字型的方法确定某一条线段的中轴点，其中包括了三个条件：

a中轴点的矢量化唯一占有性：一个中轴点不能同时处在这个矢量化线条内，又处在另一个矢量化线条内，即不能同时作为两个或两个以上矢量化线条的中轴点；

b跟踪方向一致性：采集到的中轴点其宽度与动态跟踪步长的比值稳定在大于1或者小于1上，否则执行交点复原；

c宽度保持性：是指所采集的中轴点宽度变化率保持在50％以内；

C3若满足三个条件，则输出中轴点链；否则，缩短跟踪步长后继续执行C2。

2、根据权利要求1所述的工程图纸矢量化识别系统的预处理方法，其特征在于该步骤A进一步包括：

A1图像的采集和输入：它是通过图像采集装置扫描得到并送入客户端或是通过存储设备给出图像文件得到并送到客户端；其中：图像扫描是通过图像采集装置的光电扫描器件将图纸扫描成为模拟信号，经A/D转换器将模拟信号转换成为数字图像信号，该图像信号通过USB总线送入到客户端；

A2该客户端平台对图像的某一个部位提取其直方图，灰度图像的直方图提供了在一幅图像中灰度的分布状况，利用直方图提供的这种灰度分布信息来确定阈值，再用图像中某个位置的象素灰度值与这个阈值比较来确定其二值性，0或者1。

3、根据权利要求1所述的工程图纸矢量化识别系统的预处理方法，其特征在于该步骤B中的形态学滤波采用了开运算对二值图像进行处理；它进一步包括：

B1先进行形态学的腐蚀操作；

B2然后进行膨胀操作，从而形成形态学滤波的开运算。

4、根据权利要求1所述的工程图纸矢量化识别系统的预处理方法，其特征在于该中轴点的矢量化唯一占有性是利用斜框覆盖域的方法得到的。

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