38、基于统计的标准矢量图形矢量化及运河曲面相交曲线计算

基于统计的标准矢量图形矢量化及运河曲面相交曲线计算

1. 基于统计的标准矢量图形矢量化

在当今的图形处理领域，矢量格式在描述复杂图形场景方面具有显著优势，如可扩展性、分辨率独立性等。然而，如何将光栅图像转换为矢量图形，特别是在保持高度逼真外观的同时，仍然是一个具有挑战性的问题。

1.1 现有方法的局限性

目前，已经有一些商业和免费软件用于解决“光栅到 SVG”的问题，如 Vector Eye、Autotrace 和 Kvec 等。但这些软件大多适用于图形图像的 SVG 渲染，在处理数字照片时存在一些感知上的缺陷。对于逼真矢量化，虽然有一些先进的方法，如 SWaterG、SVGenie 和 SVGWave 等，但这些方法在参数调整方面存在困难，尤其是对于不了解算法细节的用户来说，很难在最终感知质量、可扩展性和文件大小之间找到正确的平衡点。

1.2 提出的新方法

为了解决上述问题，提出了一种基于单一输入参数的新方法。该方法主要包括两个步骤：
- 统计区域合并（SRM） ：使用 SRM 算法将图像分割成多边形区域。SRM 算法属于区域生长技术家族，通过统计测试进行区域融合。它基于一种图像模型，将图像视为完美未知场景的观察结果，其中像素由一组分布表示。通过应用合适的合并谓词，SRM 算法可以捕捉数字图像的主要结构成分。
- SRM 算法伪代码 ：

INPUT: an image I
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