光幕喷涂机器人之图形文件的矢量化

3. 4. 3图形文件的矢量化

由于栅格图像文件对图像的每一像素点都要保存，且无法对图像上的任一对象(曲线、文字或符号)进行属性修改、拷贝、移动、删除等图形编辑操作，不能进行拓扑求解，同时，当图像进行放大或缩小显示时，图像信息会发生失真，特别是放大时图像目标的边界会发生阶梯效应。故需要将光幕测得形成的栅格图像文件矢量化。 图形文件的矢量化转化主要功能有:栅格文件数据噪声处理，去除测试杂点错点;得到对应外形轮廓参数，以便后期规划轨迹;对文件数据进行压缩存储;形成自定义类型的矢量化文件。 3. 4. 3. 1矢量化算法分析 矢量化算法主要分为:基于细化的矢量化算法与基于非细化的矢量化算法。具体栅格矢量化算法分类如下图3. 18所示， 基于细化的矢量化算法主要思想为，将线条的宽度减少到只有一个像素，仅剩下能表征其特征的骨架。目前主流算法有:通过不断收缩线体轮廓(即去除线体的外层像素)，用循环方式重复扫描的边界追踪细化法:通过该像素与一个白的像素之间的最小距离代替该像素。在得到了距离函数之后，运用局部最大操作找到骨架的距离交换法等。 基于非细化的矢量化算法不对栅格图像中的线体进行细化以提取中心骨架线，而是直接追踪栅格图像中的线体边界从而加以矢量化。目前主流算法有:基于轮廓线算法、追踪边界的方法、基于游程编码的方法等。喷涂机器人

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