CN110689492A - 图像边缘平滑方法和装置 - Google Patents
图像边缘平滑方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110689492A CN110689492A CN201910875673.4A CN201910875673A CN110689492A CN 110689492 A CN110689492 A CN 110689492A CN 201910875673 A CN201910875673 A CN 201910875673A CN 110689492 A CN110689492 A CN 110689492A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- corner
- edge
- image edge
- image
- preset
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000009499 grossing Methods 0.000 title claims abstract description 108
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims abstract description 30
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims abstract description 23
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 55
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 23
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 description 10
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20112—Image segmentation details
- G06T2207/20164—Salient point detection; Corner detection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
本说明书一个实施例提供了一种图像边缘平滑方法和装置,能够将图像边缘平滑为曲线,并在平滑的同时降低图像边缘的失真程度,提高边缘平滑的精准度。其中方法包括:获取待平滑图像,针对所述待平滑图像中待平滑的锯齿状的图像边缘,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点,根据所述走势拐点对所述图像边缘进行分段;对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并通过预设的冗余顶点删除算法在倒角处理后的所述图像边缘中删除冗余顶点;在顶点删除后的所述图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果;根据所述判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线。
Description
技术领域
本文件涉及计算机技术领域,尤其涉及一种图像边缘平滑方法和装置。
背景技术
目前,在图像处理技术领域,如何将图像边缘平滑为曲线是较为热门的研究方向。现有技术中,主要是直接通过各种已有的平滑算法对图像边缘进行平滑,然而直接调用已有的平滑算法对图像边缘进行平滑后,虽然能够得到平滑的曲线,但是该曲线的失真程度较为严重,该曲线所表示的图像轮廓往往和原图像轮廓之间的差别较大,导致该曲线难以用于图像的后续处理中。可见,现有的图像边缘平滑方法具有边缘平滑后失真严重的问题。
发明内容
本说明书一个实施例的目的是提供一种图像边缘平滑方法和装置,能够将图像边缘平滑为曲线,并在平滑的同时降低图像边缘的失真程度,提高边缘平滑的精准度。
为达到上述技术效果,本说明书一个实施例是这样实现的:
第一方面,本说明书一个实施例提供了一种图像边缘平滑方法,包括:
获取待平滑图像,针对所述待平滑图像中待平滑的锯齿状的图像边缘,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点,根据所述走势拐点对所述图像边缘进行分段;
对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并通过预设的冗余顶点删除算法在倒角处理后的所述图像边缘中删除冗余顶点;
在顶点删除后的所述图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果;
根据所述判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线。
第二方面,本说明书另一个实施例提供了一种图像边缘平滑装置,包括:
分段模块,用于获取待平滑图像,针对所述待平滑图像中待平滑的锯齿状的图像边缘,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点,根据所述走势拐点对所述图像边缘进行分段;
倒角模块,用于对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并通过预设的冗余顶点删除算法在倒角处理后的所述图像边缘中删除冗余顶点;
判断模块,用于在顶点删除后的所述图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果;
平滑模块,用于根据所述判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线。
第三方面,本说明书又一个实施例提供了一种图像边缘平滑设备,包括:存储器、处理器和存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被所述处理器执行时实现如上述第一方面所述的图像边缘平滑方法的步骤。
第四方面,本说明书再一个实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质用于存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如上述第一方面所述的图像边缘平滑方法的步骤。
本实施例中,首先在待平滑的锯齿状的图像边缘中确定该图像边缘的走势拐点,根据走势拐点对该图像边缘进行分段,其次对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并在倒角处理后的图像边缘中删除冗余顶点,然后在顶点删除后的图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否均满足预设的平滑失真要求,得到判断结果,最后根据该判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的图像边缘平滑为曲线。通过本实施例中的技术方案,能够依次通过边缘分段、拐角倒角、删除冗余顶点、平滑失真要求判断、边缘平滑等步骤,将锯齿状的图像边缘平滑为曲线,并在平滑的同时降低图像边缘的失真程度,提高图像边缘平滑的精准度。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书一个实施例提供的图像边缘平滑方法的流程示意图;
图2为本说明书一个实施例提供的锯齿状的图像边缘的示意图;
图3为本说明书一个实施例提供的拐角的类型的示意图;
图4为本说明书一个实施例提供的四种单向梯度折线的示意图;
图5为本说明书一个实施例提供的确定图像边缘的走势拐点的示意图;
图6为本说明书一个实施例提供的删除拐角处以外的顶点的示意图;
图7为本说明书一个实施例提供的根据走势拐点对图像边缘进行分段的示意图;
图8a为本说明书一个实施例提供的对拐角进行倒角的示意图;
图8b为本说明书一个实施例提供的对拐角进行倒角的示意图;
图9为本说明书一个实施例提供的拐角判断示意图;
图10为本说明书一个实施例提供的待平滑的锯齿状的图像边缘的示意图;
图11为与图10对应的通过步骤S102和步骤S104处理后得到的初步平滑的边缘示意图;
图12为与图10对应的通过步骤S102、步骤S104、步骤S106和步骤S108处理后得到的最终平滑的边缘示意图;
图13为本说明书一个实施例提供的图像边缘平滑装置的模块组成示意图;
图14为本说明书一个实施例提供的图像边缘平滑设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案,下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图,对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本文件的保护范围。
本说明书一个实施例的目的是提供一种图像边缘平滑方法和装置,能够将图像边缘平滑为曲线,并在平滑的同时降低图像边缘的失真程度,提高边缘平滑的精准度。本说明书一个实施例提供的图像边缘平滑方法能够应用在移动终端中,由移动终端执行,也能够应用在服务器中,由服务器执行,当然也可以应用在其他电子设备中,由其他电子设备执行,这里不做限定。移动终端可以是手机、笔记本电脑、平板电脑等设备。
图1为本说明书一个实施例提供的图像边缘平滑方法的流程示意图,如图1所示,该流程包括以下步骤:
步骤S102,获取待平滑图像,针对待平滑图像中待平滑的锯齿状的图像边缘,在该图像边缘中确定该图像边缘的走势拐点,根据走势拐点对该图像边缘进行分段;
步骤S104,对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并通过预设的冗余顶点删除算法在倒角处理后的图像边缘中删除冗余顶点;
步骤S106,在顶点删除后的图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果;
步骤S108,根据该判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的图像边缘平滑为曲线。
本实施例中,首先在待平滑的锯齿状的图像边缘中确定该图像边缘的走势拐点,根据走势拐点对该图像边缘进行分段,其次对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并在倒角处理后的图像边缘中删除冗余顶点,然后在顶点删除后的图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否均满足预设的平滑失真要求,得到判断结果,最后根据该判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的图像边缘平滑为曲线。通过本实施例中的技术方案,能够依次通过边缘分段、拐角倒角、删除冗余顶点、平滑失真要求判断、边缘平滑等步骤,将锯齿状的图像边缘平滑为曲线,并在平滑的同时降低图像边缘的失真程度,提高图像边缘平滑的精准度。
上述步骤S102中,获取待平滑图像,待平滑图像中具有边缘待平滑的图像区域,该图像区域的图像边缘为锯齿状。针对该待平滑的锯齿状的图像边缘,在该图像边缘中确定该图像边缘的走势拐点,根据走势拐点对该图像边缘进行分段。比如,以该图像边缘对应的图像为月牙为例,确定月牙的两个顶点为走势拐点,在走势拐点处将月牙的边缘分成两个线条。
本说明书一个实施例中,在图像边缘中确定图像边缘的走势拐点,具体为:
(a1)按照预设循环方向循环图像边缘中的各个拐角,并根据各个拐角的位置和方向确定各个拐角的类型;
(a2)根据各个拐角的类型,判断是否存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律;以及,判断是否存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律;
(a3)若存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律,则将该两个相邻的拐角的连线的中点确定为图像边缘的走势拐点;
(a4)若存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律,则将该三个相邻的拐角中的位于中间的拐角的顶点确定为图像边缘的走势拐点。
图2为本说明书一个实施例提供的锯齿状的图像边缘的示意图,如图2所示,在锯齿状的图像边缘中分布有多个拐角,如图2中的拐角a、b、c所示。本实施例中在锯齿状的图像边缘中,沿着预设循环方向(如顺时针或者逆时针方向),循环图像边缘中的各个拐角,并根据每个拐角的位置和方向确定循环到的每个拐角的类型。
图3为本说明书一个实施例提供的拐角的类型的示意图,如图3所示,根据拐角的位置和旋转方向能够将拐角分为8种类型,依次为cwTL(顺时针左上拐角)、cwTR(顺时针右上拐角)、cwBL(顺时针左下拐角)、cwBR(顺时针右下拐角)、ccwTL(逆时针左上拐角)、ccwTR(逆时针右上拐角)、ccwBL(逆时针左下拐角)、ccwBR(逆时针右下拐角)。能够理解,对于同一个拐角,循环拐角时的循环方向不同,该拐角的拐角类型也不同,比如顺时针循环时,图3中左侧左上的拐角为cwTL,逆时针循环时,该拐角为ccwTL。
图4为本说明书一个实施例提供的四种单向梯度折线的示意图,图5为本说明书一个实施例提供的确定图像边缘的走势拐点的示意图。本领域技术人员能够理解,任何锯齿状的图像边缘都能够由图4中所示的四种单向梯度折线组合而成,而所有单向梯度折线的连接方式其实-共只有两种,乘以不同的旋转方向,一共能够得到图5中所示的8种状态。本实施例中,可以先沿特定循环方向循环并确定图5中每个拐角的类型,然后将这8种状态对应的拐角类型变化规律,确定为上述的预设的第一类型变化规律或者第二类型变化规律。
以图5中第一行左起第一种状态为例,该状态对应的拐角类型变化规律包括:沿顺时针循环时由cwTL变化至cwTR,沿逆时针循环时由ccwTR变化至ccwTL,则确定预设的第一类型变化规律包括:沿顺时针循环时由cwTL变化至cwTR,沿逆时针循环时由ccwTR变化至ccwTL。以图5中第二行左起第一种状态为例,该状态对应的拐角类型变化规律包括:沿顺时针循环时由ccwTR变化至ccwBR再变化至ccwBL,沿逆时针循环时由ccwBL变化至ccwBR再变化至ccwTR,则确定预设的第二类型变化规律包括:沿顺时针循环时由ccwTR变化至ccwBR再变化至ccwBL,沿逆时针循环时由ccwBL变化至ccwBR再变化至ccwTR。
换言之,预设的类型变化规律可以由图5中所示的8种状态确定得到,图5中第一行中的4种状态对应的类型变化规律为两个相邻拐角对应的第一类型变化规律,图5中第二行中4种状态对应的类型变化规律为三个相邻拐角对应的第二类型变化规律。
上述动作(a2)至(a4)中,根据各个拐角的类型,判断是否存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律;以及,判断是否存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律,若存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律,则将该两个相邻的拐角的连线的中点确定为图像边缘的走势拐点,若存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律,则将该三个相邻的拐角中的位于中间的拐角的顶点确定为图像边缘的走势拐点。
具体地,在待平滑的图像边缘中,若存在两个相邻拐角的类型变化规律满足图5中第一行中的4种状态对应的类型变化规律(可以称为第一类型变化规律),则将这两个相邻拐角的连线的中点确定为图像边缘的走势拐点,若存在三个相邻拐角的类型变化规律满足图5中第二行中的4种状态对应的类型变化规律(可以称为第二类型变化规律),则将这三个相邻拐角中的位于中间的拐角的顶点确定为图像边缘的走势拐点。
参考图5中第一行所示的四种状态,这四种状态均表示由两个相邻的拐角引起图像边缘的走势变化,这四种状态对应第一类型变化规律,这种情况下,将该两个相邻的拐角的连线的中点确定为图像边缘的走势拐点,如图5中第一行所示的四种状态所示,图5中的圆点用于表示该两个相邻的拐角的连线的中点,该中点即为图像边缘的走势拐点。
参考图5中第二行所示的四种状态,这四种状态均表示由三个相邻的拐角引起图像边缘的走势变化,这四种状态对应第二类型变化规律,这种情况下,将该三个相邻的拐角中的位于中间的拐角的顶点确定为图像边缘的走势拐点,如图5中第二行所示的四种状态所示,图5中的圆点用于表示该三个相邻的拐角中的位于中间的拐角的顶点,该顶点即为图像边缘的走势拐点。
在一个具体的实施方式中,可以给每一个拐角定义两个方法next(),stepNext(),通过next()方法获取当前旋转方向的下一拐角,如:
cwTL.next()->cwTR
cwTR.next()->cwBR
cwBR.next()->cwBL
cwBL.next()->cwTL
通过stepNext()方法获取梯度变化的下一拐角,如:
cwTL.stepNext()->ccwBR
cwTR.stepNext()->ccwBL
cwBR.stepNext()->ccwTL
cwBL.stepNext()->ccwTR
基于此,可以循环图像边缘中的所有拐角,并根据当前拐角和上一个拐角以及下一个拐角之间的类型关系即可判断这三个拐角是否满足第二类型变化规律,如,设当前拐角为A,上一个拐角为Prev,下一个拐角为Next,则只需要判断(Prev.stepNext()==A&&A.next()==Next)是否成立,即可判断这三个拐角是否满足第二类型变化规律。若不满足,则获取下一组三个相邻的拐角进行判断,若满足,则将这三个相邻的拐角中的位于中间的拐角的顶点确定为图像边缘的走势拐点。
本实施例中,在图像边缘中确定图像边缘的走势拐点之前,还可以:在图像边缘中保留拐角处的顶点,删除拐角处以外的顶点,从而减少后续循环拐角时的工作量。
图6为本说明书一个实施例提供的删除拐角处以外的顶点的示意图,如图6所示,在图像边缘中确定图像边缘的走势拐点之前,通过在图像边缘中保留拐角处的顶点,删除拐角处以外的顶点,能够减少需要循环的顶点数量,从而减少后续循环拐角时的工作量。
上述步骤S102中,在确定图像边缘的走势拐点处之后,按照走势拐点对图像边缘进行分段,得到多段线条。
图7为本说明书一个实施例提供的根据走势拐点对图像边缘进行分段的示意图,如图7所示,针对图7中所示的猫的锯齿状的图像边缘,在确定该图像边缘的走势拐点后,可以将该图像边缘分为多段,图7中的圆点为走势拐点。如图7所示,通过本实施例中的过程确定走势拐点并对图像边缘进行分段后,能够达到根据图像边缘的走势将图像边缘准确的分为多段的效果,具有分段准确的优势。
在对图像边缘进行分段后,执行步骤S104,对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并通过预设的冗余顶点删除算法在倒角处理后的图像边缘中删除冗余顶点。
可以参考图2所示,确定分段得到的各段线条中的各个拐角。对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,具体为:针对任意一个拐角,确定构成该拐角的两条边,并分别在每条边中确定第一目标点和第二目标点,根据第一目标点和第二目标点,对该拐角进行倒角处理。
其中,第一目标点和第二目标点满足:第一目标点和第二目标点之间的连线平行于该拐角的两条边的中点的连线;第一目标点与该拐角的顶点之间的第一距离不超过第一目标点所在的边的中点与该拐角的顶点之间的距离;第二目标点与该拐角的顶点之间的第二距离不超过第二目标点所在的边的中点与该拐角的顶点之间的距离;第一距离加上第二距离再减去第一目标点和第二目标点之间的第三距离得到的差值,小于等于预设差值阈值。
图8a为本说明书一实施例提供的对拐角进行倒角的示意图,如图8a所示,AC和BC为构成拐角C的两条边,在AC和BC中确定点a和点b,并做直线ab,点M为AC中点,点N为BC中点,点a和点b满足:ab平行于MN,aC<=MC,bC<=NC,aC+bC-ab小于等于Q,Q为预设差值阈值。图8a中,在确定得到点a和点b后,利用直线ab对拐角C进行倒角。
图8b为本说明书一实施例提供的对拐角进行倒角的示意图,如图8b所示,在确定得到点a和点b后,利用直线ab对拐角C进行倒角的过程为,切除拐角C至直线ab中间的阴影部分。
在一个具体的实施方式中,因为任何梯度形态最终是由基本的直角三角形构成,所以可以通过简化三角形来达到简化曲线的目的。如图8a所示,M为拐角C的一个边AC的中点,N为拐角C的一个边BC的中点,假设我们设简化误差为T,如果删除C点并在MN处进行倒角,则产生的误差变化为T‘=|(MC+NC)-MN|,如果T‘<=T,则代表在误差范围内,此时我们直接以线段MN进行倒角删除C点,如果T‘>T,则我们需要添加a,b两点来进行倒角计算,计算a,b的方法如下:为了使倒角趋势和斜边保持一致,使ab平行于MN,设置缩放系数s,并设aC的长度为s*MC,bC的长度为s*NC,ab的长度为sqrt(s*MC*s*MC+s*NC*s*MC),要求满足aC+bC-ab=T,即可求出缩放系数s,从而确定a,b的坐标进行倒角处理。
能够理解,以图8a为例,对于构成拐角C的两条边AC和BC,A即为与拐角C相邻的拐角的顶点,B即为与拐角C相邻的另一个拐角的顶点。
在对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理后,通过预设的冗余顶点删除算法在倒角处理后的图像边缘中删除冗余顶点,从而使得图像边缘达到初步平滑的效果。一个具体的实施方式中,在通过倒角处理后,图像边缘已经变得较为光滑,由于图像边缘中包括很多冗余顶点,因此可以采用通过道格拉斯-普克算法(Douglas–Peucker algorithm),在倒角处理后的图像边缘中删除冗余顶点,可以设置该算法的误差为0.35左右,从而删除图像边缘中几乎在同一直线上的顶点,得到初步平滑的图像边缘。使用Douglas–Peuckeralgorithm算法的好处在于,通过该算法,可以将前述分段后得到的各条线条再次连接起来形成闭合回路。
在删除冗余顶点后,执行步骤S106,在顶点删除后的图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果。
能够理解,由于对原始的图像边缘进行了拐角倒角和删除冗余顶点的操作,因此顶点删除后的图像边缘中的各个拐角可以称为新生成的拐角,步骤S106中,若判断得到某个拐角满足预设的平滑失真要求,则说明在后续边缘平滑过程中,该拐角可以被平滑掉,不会导致图像边缘失真,若判断得到某个拐角不满足预设的平滑失真要求,则说明在后续边缘平滑过程中,该拐角不可以被平滑掉,平滑掉该拐角会导致图像边缘失真。
本实施例中,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果,具体为:针对任意一个新生成的拐角,根据构成该拐角的三个顶点建立三角形,将该三角形中与该拐角相对的边作为目标边,若该拐角的顶点到目标边的距离不大于预设距离,则确定该拐角满足预设的平滑失真要求,反之,确定该拐角不满足预设的平滑失真要求。
具体地,针对每个新生成的拐角,获取该拐角的顶点,与该顶点相邻的前一个顶点和后一个顶点,将该顶点、该前一个顶点和该后一个顶点作为构成该拐角的三个顶点,根据这三个顶点建立三角形,并将该三角形中与该拐角相对的边作为目标边。确定该拐角的顶点到目标边的距离,若该距离不大于预设距离,则确定该拐角满足预设的平滑失真要求,若该距离大于预设距离,确定该拐角不满足预设的平滑失真要求。
图9为本说明书一实施例提供的拐角判断示意图,如图9所示,针对新生成的拐角B,获取该拐角的顶点B,与顶点B前后相临的两个顶点A和C,根据点ABC构成三角形,并将边AC确定为目标边。若点B到AC的距离t2不大于预设距离,则确定该拐角B满足预设的平滑失真要求,若点B到AC的距离大于预设距离,确定该拐角B不满足预设的平滑失真要求。当确定拐角B满足预设的平滑失真要求时,说明在后续边缘平滑过程中,该拐角B可以被平滑掉,不会导致图像边缘失真,当确定拐角B不满足预设的平滑失真要求时,说明在后续边缘平滑过程中,该拐角B不可以被平滑掉,平滑掉该拐角B会导致图像边缘失真。本实施例中,可以将不满足预设的平滑失真要求的拐角的顶点称为角点,将满足预设的平滑失真要求的拐角的顶点称为顶点。
在判断之后,执行步骤S108,根据判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的图像边缘平滑为曲线。
本实施例中,根据判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的图像边缘平滑为曲线,可以为:通过闭合的B样条曲线算法将顶点删除后的图像边缘平滑为曲线;其中,针对判断结果为满足平滑失真要求的拐角,设置进行平滑时允许改变该拐角的顶点的位置;针对判断结果为不满足平滑失真要求的拐角,设置进行平滑时不允许改变该拐角的顶点的位置。
具体地,可以通过闭合的B样条曲线算法将顶点删除后的图像边缘平滑为曲线,在平滑时,针对判断结果为不满足平滑失真要求的拐角,可以将该拐角的顶点参数向闭合的B样条曲线算法中输入多遍,比如输入三遍,从而保证该拐角的顶点的位置不变,保证该拐角不会平滑掉。针对判断结果为满足平滑失真要求的拐角,可以将该拐角的顶点参数向闭合的B样条曲线算法中输入一遍,从而使得该拐角被正常处理(如平滑掉)。
在一个具体的应用场景中,本实施例中的待平滑的图像边缘可以是对图像进行抠图得到的低分辨率的图像边缘,通过本实施例中的平滑方法,将该低分辨率的图像边缘处理为矢量曲线,从而便于后续将该曲线映射到高分辨率图像中进行抠图。
最后通过一个具体的例子说明本实施例中的方法的效果。图10为本说明书一实施例提供的待平滑的锯齿状的图像边缘的示意图,图7中示出了与图10对应的通过步骤S102处理后得到的分段效果的一种示意,图11为与图10对应的通过步骤S102和步骤S104处理后得到的初步平滑的边缘示意图,图12为与图10对应的通过步骤S102、步骤S104、步骤S106和步骤S108处理后得到的最终平滑的边缘示意图。通过图10、图7、图11和图12可知,通过上述描述的步骤S102至步骤S108,能够依次通过边缘分段、拐角倒角、删除冗余顶点、平滑失真要求判断、边缘平滑等较为简单的流程,将锯齿状的图像边缘平滑为曲线,并在平滑的同时降低图像边缘的失真程度,提高图像边缘平滑的精准度。并且,由于上述描述的步骤S102至步骤S108的流程的复杂度较低,因此能够在移动终端中应用本实施例中的方法,从而在移动终端中实现图像边缘平滑。
图13为本说明书一实施例提供的图像边缘平滑装置的模块组成示意图,如图13所示,该装置包括:
分段模块1301,用于获取待平滑图像,针对所述待平滑图像中待平滑的锯齿状的图像边缘,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点,根据所述走势拐点对所述图像边缘进行分段;
倒角模块1302,用于对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并通过预设的冗余顶点删除算法在倒角处理后的所述图像边缘中删除冗余顶点;
判断模块1303,用于在顶点删除后的所述图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果;
平滑模块1304,用于根据所述判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线。
可选地,所述分段模块1301具体用于:
按照预设循环方向循环所述图像边缘中的各个拐角,并根据各个拐角的位置和方向确定各个拐角的类型;
根据各个拐角的类型,判断是否存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律;以及,判断是否存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律;
若存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律,则将所述两个相邻的拐角的连线的中点确定为所述图像边缘的走势拐点;
若存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律,则将所述三个相邻的拐角中的位于中间的拐角的顶点确定为所述图像边缘的走势拐点。
可选地,所述倒角模块1302具体用于:
针对任意一个拐角,确定构成该拐角的两条边,并分别在每条边中确定第一目标点和第二目标点,根据所述第一目标点和所述第二目标点,对该拐角进行倒角处理;
其中,所述第一目标点和所述第二目标点满足:所述第一目标点和所述第二目标点之间的连线平行于所述两条边的中点的连线;所述第一目标点与该拐角的顶点之间的第一距离不超过所述第一目标点所在的边的中点与该拐角的顶点之间的距离;所述第二目标点与该拐角的顶点之间的第二距离不超过所述第二目标点所在的边的中点与该拐角的顶点之间的距离;所述第一距离加上所述第二距离再减去所述第一目标点和所述第二目标点之间的第三距离得到的差值,小于等于预设差值阈值。
可选地,所述判断模块1303具体用于:
针对任意一个新生成的拐角,根据构成该拐角的三个顶点建立三角形,将所述三角形中与该拐角相对的边作为目标边;
若该拐角的顶点到所述目标边的距离不大于预设距离,则确定该拐角满足预设的平滑失真要求,反之,确定该拐角不满足预设的平滑失真要求。
可选地,所述平滑模块1304具体用于:
通过闭合的B样条曲线算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线;其中,针对判断结果为满足所述平滑失真要求的拐角,设置进行平滑时允许改变该拐角的顶点的位置;针对判断结果为不满足所述平滑失真要求的拐角,设置进行平滑时不允许改变该拐角的顶点的位置。
可选地,还包括删除模块,用于:
在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点之前,在所述图像边缘中保留拐角处的顶点,删除拐角处以外的顶点。
本实施例中,首先在待平滑的锯齿状的图像边缘中确定该图像边缘的走势拐点,根据走势拐点对该图像边缘进行分段,其次对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并在倒角处理后的图像边缘中删除冗余顶点,然后在顶点删除后的图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否均满足预设的平滑失真要求,得到判断结果,最后根据该判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的图像边缘平滑为曲线。通过本实施例中的技术方案,能够依次通过边缘分段、拐角倒角、删除冗余顶点、平滑失真要求判断、边缘平滑等步骤,将锯齿状的图像边缘平滑为曲线,并在平滑的同时降低图像边缘的失真程度,提高图像边缘平滑的精准度。
本说明书一实施例提供的装置能够实现前述方法实施例中的各个过程,并达到相同的功能和效果,这里不再重复。
进一步地,本说明书一个实施例还提供了一种图像边缘平滑设备,图14为本说明书一实施例提供的图像边缘平滑设备的结构示意图,如图14所示,该设备包括:存储器1401、处理器1402、总线1403和通信接口1404。存储器1401、处理器1402和通信接口1404通过总线1403进行通信,通信接口1404可以包括输入输出接口,输入输出接口包括但不限于键盘、鼠标、显示器、麦克风、扩音器等。
图6中,所述存储器1401上存储有可在所述处理器1402上运行的计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被所述处理器1402执行时实现以下流程:
获取待平滑图像,针对所述待平滑图像中待平滑的锯齿状的图像边缘,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点,根据所述走势拐点对所述图像边缘进行分段;
对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并通过预设的冗余顶点删除算法在倒角处理后的所述图像边缘中删除冗余顶点;
在顶点删除后的所述图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果;
根据所述判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线。
可选地,所述计算机可执行指令被所述处理器执行时,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点,包括:
按照预设循环方向循环所述图像边缘中的各个拐角,并根据各个拐角的位置和方向确定各个拐角的类型;
根据各个拐角的类型,判断是否存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律;以及,判断是否存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律;
若存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律,则将所述两个相邻的拐角的连线的中点确定为所述图像边缘的走势拐点;
若存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律,则将所述三个相邻的拐角中的位于中间的拐角的顶点确定为所述图像边缘的走势拐点。
可选地,所述计算机可执行指令被所述处理器执行时,对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,包括:
针对任意一个拐角,确定构成该拐角的两条边,并分别在每条边中确定第一目标点和第二目标点,根据所述第一目标点和所述第二目标点,对该拐角进行倒角处理;
其中,所述第一目标点和所述第二目标点满足:所述第一目标点和所述第二目标点之间的连线平行于所述两条边的中点的连线;所述第一目标点与该拐角的顶点之间的第一距离不超过所述第一目标点所在的边的中点与该拐角的顶点之间的距离;所述第二目标点与该拐角的顶点之间的第二距离不超过所述第二目标点所在的边的中点与该拐角的顶点之间的距离;所述第一距离加上所述第二距离再减去所述第一目标点和所述第二目标点之间的第三距离得到的差值,小于等于预设差值阈值。
可选地,所述计算机可执行指令被所述处理器执行时,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果,包括:
针对任意一个新生成的拐角,根据构成该拐角的三个顶点建立三角形,将所述三角形中与该拐角相对的边作为目标边;
若该拐角的顶点到所述目标边的距离不大于预设距离,则确定该拐角满足预设的平滑失真要求,反之,确定该拐角不满足预设的平滑失真要求。
可选地,所述计算机可执行指令被所述处理器执行时,根据所述判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线,包括:
通过闭合的B样条曲线算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线;其中,针对判断结果为满足所述平滑失真要求的拐角,设置进行平滑时允许改变该拐角的顶点的位置;针对判断结果为不满足所述平滑失真要求的拐角,设置进行平滑时不允许改变该拐角的顶点的位置。
可选地,所述计算机可执行指令被所述处理器执行时,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点之前,还包括:
在所述图像边缘中保留拐角处的顶点,删除拐角处以外的顶点。
本实施例中,首先在待平滑的锯齿状的图像边缘中确定该图像边缘的走势拐点,根据走势拐点对该图像边缘进行分段,其次对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并在倒角处理后的图像边缘中删除冗余顶点,然后在顶点删除后的图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否均满足预设的平滑失真要求,得到判断结果,最后根据该判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的图像边缘平滑为曲线。通过本实施例中的技术方案,能够依次通过边缘分段、拐角倒角、删除冗余顶点、平滑失真要求判断、边缘平滑等步骤,将锯齿状的图像边缘平滑为曲线,并在平滑的同时降低图像边缘的失真程度,提高图像边缘平滑的精准度。
本说明书一实施例提供的设备能够实现前述方法实施例中的各个过程,并达到相同的功能和效果,这里不再重复。
进一步地,本说明书另一个实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质用于存储计算机可执行指令,所述计算机可执行指令被处理器执行时实现以下流程:
获取待平滑图像,针对所述待平滑图像中待平滑的锯齿状的图像边缘,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点,根据所述走势拐点对所述图像边缘进行分段;
对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并通过预设的冗余顶点删除算法在倒角处理后的所述图像边缘中删除冗余顶点;
在顶点删除后的所述图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果;
根据所述判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线。
可选地,所述计算机可执行指令被处理器执行时,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点,包括:
按照预设循环方向循环所述图像边缘中的各个拐角,并根据各个拐角的位置和方向确定各个拐角的类型;
根据各个拐角的类型,判断是否存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律;以及,判断是否存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律;
若存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律,则将所述两个相邻的拐角的连线的中点确定为所述图像边缘的走势拐点;
若存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律,则将所述三个相邻的拐角中的位于中间的拐角的顶点确定为所述图像边缘的走势拐点。
可选地,所述计算机可执行指令被处理器执行时,对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,包括:
针对任意一个拐角,确定构成该拐角的两条边,并分别在每条边中确定第一目标点和第二目标点,根据所述第一目标点和所述第二目标点,对该拐角进行倒角处理;
其中,所述第一目标点和所述第二目标点满足:所述第一目标点和所述第二目标点之间的连线平行于所述两条边的中点的连线;所述第一目标点与该拐角的顶点之间的第一距离不超过所述第一目标点所在的边的中点与该拐角的顶点之间的距离;所述第二目标点与该拐角的顶点之间的第二距离不超过所述第二目标点所在的边的中点与该拐角的顶点之间的距离;所述第一距离加上所述第二距离再减去所述第一目标点和所述第二目标点之间的第三距离得到的差值,小于等于预设差值阈值。
可选地,所述计算机可执行指令被处理器执行时,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果,包括:
针对任意一个新生成的拐角,根据构成该拐角的三个顶点建立三角形,将所述三角形中与该拐角相对的边作为目标边;
若该拐角的顶点到所述目标边的距离不大于预设距离,则确定该拐角满足预设的平滑失真要求,反之,确定该拐角不满足预设的平滑失真要求。
可选地,所述计算机可执行指令被处理器执行时,根据所述判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线,包括:
通过闭合的B样条曲线算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线;其中,针对判断结果为满足所述平滑失真要求的拐角,设置进行平滑时允许改变该拐角的顶点的位置;针对判断结果为不满足所述平滑失真要求的拐角,设置进行平滑时不允许改变该拐角的顶点的位置。
可选地,所述计算机可执行指令被处理器执行时,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点之前,还包括:
在所述图像边缘中保留拐角处的顶点,删除拐角处以外的顶点。
本实施例中,首先在待平滑的锯齿状的图像边缘中确定该图像边缘的走势拐点,根据走势拐点对该图像边缘进行分段,其次对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并在倒角处理后的图像边缘中删除冗余顶点,然后在顶点删除后的图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否均满足预设的平滑失真要求,得到判断结果,最后根据该判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的图像边缘平滑为曲线。通过本实施例中的技术方案,能够依次通过边缘分段、拐角倒角、删除冗余顶点、平滑失真要求判断、边缘平滑等步骤,将锯齿状的图像边缘平滑为曲线,并在平滑的同时降低图像边缘的失真程度,提高图像边缘平滑的精准度。
其中,所述的计算机可读存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM)、磁碟或者光盘等。
本说明书一实施例提供的介质能够实现前述方法实施例中的各个过程,并达到相同的功能和效果,这里不再重复。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本说明书的实施例而已,并不用于限制本文件。对于本领域技术人员来说,本说明书的实施例可以有各种更改和变化。凡在本文件的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本文件的权利要求范围之内。
Claims (12)
1.一种图像边缘平滑方法,其特征在于,包括:
获取待平滑图像,针对所述待平滑图像中待平滑的锯齿状的图像边缘,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点,根据所述走势拐点对所述图像边缘进行分段;
对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并通过预设的冗余顶点删除算法在倒角处理后的所述图像边缘中删除冗余顶点;
在顶点删除后的所述图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果;
根据所述判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点,包括:
按照预设循环方向循环所述图像边缘中的各个拐角,并根据各个拐角的位置和方向确定各个拐角的类型;
根据各个拐角的类型,判断是否存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律;以及,判断是否存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律;
若存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律,则将所述两个相邻的拐角的连线的中点确定为所述图像边缘的走势拐点;
若存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律,则将所述三个相邻的拐角中的位于中间的拐角的顶点确定为所述图像边缘的走势拐点。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,包括:
针对任意一个拐角,确定构成该拐角的两条边,并分别在每条边中确定第一目标点和第二目标点,根据所述第一目标点和所述第二目标点,对该拐角进行倒角处理;
其中,所述第一目标点和所述第二目标点满足:所述第一目标点和所述第二目标点之间的连线平行于所述两条边的中点的连线;所述第一目标点与该拐角的顶点之间的第一距离不超过所述第一目标点所在的边的中点与该拐角的顶点之间的距离;所述第二目标点与该拐角的顶点之间的第二距离不超过所述第二目标点所在的边的中点与该拐角的顶点之间的距离;所述第一距离加上所述第二距离再减去所述第一目标点和所述第二目标点之间的第三距离得到的差值,小于等于预设差值阈值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果,包括:
针对任意一个新生成的拐角,根据构成该拐角的三个顶点建立三角形,将所述三角形中与该拐角相对的边作为目标边;
若该拐角的顶点到所述目标边的距离不大于预设距离,则确定该拐角满足预设的平滑失真要求,反之,确定该拐角不满足预设的平滑失真要求。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线,包括:
通过闭合的B样条曲线算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线;其中,针对判断结果为满足所述平滑失真要求的拐角,设置进行平滑时允许改变该拐角的顶点的位置;针对判断结果为不满足所述平滑失真要求的拐角,设置进行平滑时不允许改变该拐角的顶点的位置。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点之前,还包括:
在所述图像边缘中保留拐角处的顶点,删除拐角处以外的顶点。
7.一种图像边缘平滑装置,其特征在于,包括:
分段模块,用于获取待平滑图像,针对所述待平滑图像中待平滑的锯齿状的图像边缘,在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点,根据所述走势拐点对所述图像边缘进行分段;
倒角模块,用于对分段得到的各段线条中的拐角进行倒角处理,并通过预设的冗余顶点删除算法在倒角处理后的所述图像边缘中删除冗余顶点;
判断模块,用于在顶点删除后的所述图像边缘中,判断新生成的各个拐角是否满足预设的平滑失真要求,得到判断结果;
平滑模块,用于根据所述判断结果,通过预设的平滑算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述分段模块具体用于:
按照预设循环方向循环所述图像边缘中的各个拐角,并根据各个拐角的位置和方向确定各个拐角的类型;
根据各个拐角的类型,判断是否存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律;以及,判断是否存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律;
若存在相邻的两个拐角的类型满足预设的第一类型变化规律,则将所述两个相邻的拐角的连线的中点确定为所述图像边缘的走势拐点;
若存在相邻的三个拐角的类型满足预设的第二类型变化规律,则将所述三个相邻的拐角中的位于中间的拐角的顶点确定为所述图像边缘的走势拐点。
9.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述倒角模块具体用于:
针对任意一个拐角,确定构成该拐角的两条边,并分别在每条边中确定第一目标点和第二目标点,根据所述第一目标点和所述第二目标点,对该拐角进行倒角处理;
其中,所述第一目标点和所述第二目标点满足:所述第一目标点和所述第二目标点之间的连线平行于所述两条边的中点的连线;所述第一目标点与该拐角的顶点之间的第一距离不超过所述第一目标点所在的边的中点与该拐角的顶点之间的距离;所述第二目标点与该拐角的顶点之间的第二距离不超过所述第二目标点所在的边的中点与该拐角的顶点之间的距离;所述第一距离加上所述第二距离再减去所述第一目标点和所述第二目标点之间的第三距离得到的差值,小于等于预设差值阈值。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述判断模块具体用于:
针对任意一个新生成的拐角,根据构成该拐角的三个顶点建立三角形,将所述三角形中与该拐角相对的边作为目标边;
若该拐角的顶点到所述目标边的距离不大于预设距离,则确定该拐角满足预设的平滑失真要求,反之,确定该拐角不满足预设的平滑失真要求。
11.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述平滑模块具体用于:
通过闭合的B样条曲线算法将顶点删除后的所述图像边缘平滑为曲线;其中,针对判断结果为满足所述平滑失真要求的拐角,设置进行平滑时允许改变该拐角的顶点的位置;针对判断结果为不满足所述平滑失真要求的拐角,设置进行平滑时不允许改变该拐角的顶点的位置。
12.根据权利要求7-11任一项所述的装置,其特征在于,还包括删除模块,用于:
在所述图像边缘中确定所述图像边缘的走势拐点之前,在所述图像边缘中保留拐角处的顶点,删除拐角处以外的顶点。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910875673.4A CN110689492B (zh) | 2019-09-17 | 2019-09-17 | 图像边缘平滑方法和装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910875673.4A CN110689492B (zh) | 2019-09-17 | 2019-09-17 | 图像边缘平滑方法和装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110689492A true CN110689492A (zh) | 2020-01-14 |
CN110689492B CN110689492B (zh) | 2022-02-11 |
Family
ID=69109431
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910875673.4A Active CN110689492B (zh) | 2019-09-17 | 2019-09-17 | 图像边缘平滑方法和装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110689492B (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111260675A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-09 | 武汉大学 | 一种图像真实边界高精度提取方法及系统 |
CN111390248A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-07-10 | 广州兴森快捷电路科技有限公司 | 电路板凸角的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113450262A (zh) * | 2020-03-25 | 2021-09-28 | 武汉金山办公软件有限公司 | 一种实现图像处理的方法、装置、计算机存储介质及终端 |
CN114372993A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-04-19 | 广州市玄武无线科技股份有限公司 | 一种基于图像矫正的斜拍货架分层检测方法及系统 |
CN118229575A (zh) * | 2024-05-23 | 2024-06-21 | 宁波经纬数控股份有限公司 | 一种切割路径识别方法、装置及介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5293579A (en) * | 1992-02-18 | 1994-03-08 | Ray Dream, Inc. | Method and apparatus for smoothing jagged edges in a graphics display |
US6038039A (en) * | 1994-12-21 | 2000-03-14 | A. B. Dick Company | Character smoothing in scanners/printers |
CN101867682A (zh) * | 2009-04-17 | 2010-10-20 | 佳能株式会社 | 图像处理装置及图像处理方法 |
CN105787891A (zh) * | 2016-01-31 | 2016-07-20 | 厦门美图之家科技有限公司 | 一种优化边缘锯齿的图像处理方法、系统及拍摄终端 |
CN106871786A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-06-20 | 杭州兆深科技有限公司 | 一种用于移液吸头端口的检测方法和系统 |
-
2019
- 2019-09-17 CN CN201910875673.4A patent/CN110689492B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5293579A (en) * | 1992-02-18 | 1994-03-08 | Ray Dream, Inc. | Method and apparatus for smoothing jagged edges in a graphics display |
US6038039A (en) * | 1994-12-21 | 2000-03-14 | A. B. Dick Company | Character smoothing in scanners/printers |
CN101867682A (zh) * | 2009-04-17 | 2010-10-20 | 佳能株式会社 | 图像处理装置及图像处理方法 |
CN105787891A (zh) * | 2016-01-31 | 2016-07-20 | 厦门美图之家科技有限公司 | 一种优化边缘锯齿的图像处理方法、系统及拍摄终端 |
CN106871786A (zh) * | 2017-03-23 | 2017-06-20 | 杭州兆深科技有限公司 | 一种用于移液吸头端口的检测方法和系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
郝立中: "离散色图像的边缘平滑算法", 《计算机应用与软件》 * |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111260675A (zh) * | 2020-01-21 | 2020-06-09 | 武汉大学 | 一种图像真实边界高精度提取方法及系统 |
CN111390248A (zh) * | 2020-03-18 | 2020-07-10 | 广州兴森快捷电路科技有限公司 | 电路板凸角的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111390248B (zh) * | 2020-03-18 | 2021-12-10 | 广州兴森快捷电路科技有限公司 | 电路板凸角的处理方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113450262A (zh) * | 2020-03-25 | 2021-09-28 | 武汉金山办公软件有限公司 | 一种实现图像处理的方法、装置、计算机存储介质及终端 |
CN114372993A (zh) * | 2021-12-20 | 2022-04-19 | 广州市玄武无线科技股份有限公司 | 一种基于图像矫正的斜拍货架分层检测方法及系统 |
CN118229575A (zh) * | 2024-05-23 | 2024-06-21 | 宁波经纬数控股份有限公司 | 一种切割路径识别方法、装置及介质 |
CN118229575B (zh) * | 2024-05-23 | 2024-08-06 | 宁波经纬数控股份有限公司 | 一种切割路径识别方法、装置及介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110689492B (zh) | 2022-02-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110689492B (zh) | 图像边缘平滑方法和装置 | |
US11263811B2 (en) | Tessellation method using vertex tessellation factors | |
US20220327780A1 (en) | Tessellation method using recursive sub-division of triangles | |
US8194974B1 (en) | Merge and removal in a planar map of an image | |
US9092905B2 (en) | Curve rendering device, curve rendering method, curve rendering program, and integrated circuit | |
US9317944B2 (en) | Alignment of start and end of dashed curves | |
CN111581776A (zh) | 一种基于几何重建模型的等几何分析方法 | |
CN109697748B (zh) | 模型压缩处理方法、模型贴图处理方法装置、存储介质 | |
CN112967381A (zh) | 三维重建方法、设备和介质 | |
CN110136092B (zh) | 图像处理方法、装置及存储介质 | |
CN113538623B (zh) | 确定目标图像的方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113506305A (zh) | 三维点云数据的图像增强方法、语义分割方法及装置 | |
CN112837416A (zh) | 基于三角剖分的多边形渲染方法、装置及存储介质 | |
CN115619915A (zh) | 三维模型贴图方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN115481268A (zh) | 一种平行线墙体数据识别方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113379871B (zh) | 地图处理方法及装置 | |
CN114979592A (zh) | 图像曲面几何校正方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN117689773B (zh) | 贴图方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN116049926A (zh) | 一种图纸的对称轴识别方法、系统、设备及可读存储介质 | |
CN107689081B (zh) | 一种用于义齿数字化修复的网格模型区域划分方法 | |
CN115564646A (zh) | 一种图像缩放方法、装置以及介质 | |
CN117522753A (zh) | 图像处理方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN116756804A (zh) | 一种同空间平面下图形处理方法和系统 | |
CN116363294A (zh) | 光晕效果的生成方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN110908338A (zh) | 一种涡轮叶片的叶型样条曲线反向曲率修正方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20220729 Address after: No.16 and 17, unit 1, North District, Kailin center, No.51 Jinshui East Road, Zhengzhou area (Zhengdong), Henan pilot Free Trade Zone, Zhengzhou City, Henan Province, 450000 Patentee after: Zhengzhou Apas Technology Co.,Ltd. Address before: E301-27, building 1, No.1, hagongda Road, Tangjiawan Town, Zhuhai City, Guangdong Province Patentee before: ZHUHAI TIANYAN TECHNOLOGY Co.,Ltd. |
|
TR01 | Transfer of patent right |