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- 关 键 词：
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机械毕业设计
- 资源描述：
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简单几何图形的识别和编辑设计,机械毕业设计
- 内容简介：
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毕业论文 Bmp文件中简单图形的识别 nts第一章 引言 本论文实现的是基础的图形识别 ， bmp图像文件格式中对图形的矢量化 。 识别基本的图元直线和圆 。 直线和圆是二值图像中最基本的组成元素 ， 也是最常见的图形元素 。 在工程图的数字化识别中有很大的应用 。 关于理想情况的几点说明： 1.所识别的 bmp图像文件是经过处理的 ， 没有 “ 噪音 ”等 ， 在本论文中直接采用的是用 Windows中的画图软件画出的图像 。 2.本论文中图像中的图元都是单一的线性 ， 即线宽是一个象素的情况 。 nts第二章工作基础和环境 主要的图象处理技术 图像格式 BMP格式 算法和数学基础 nts处理内容 对图像进行增强或修改 描述图像的特征并进行特征抽取和分析 图像的重建 (Reconstruction) nts主要技术 图像的增强和恢复 图像的压缩编码 图像重建 图像的分割和描述 ntsBMP文件结构 位图文件头 位图信息头 彩色表 图象数据阵列字节 nts第三章 图形识别中常用的方法 图形的识别最主要的是图形特征的提取 ， 在这个阶段 ，常用的方法 在二值图像的处理中常用的方法 本论文中对交点的处理 。 目前对交点的处理有下面几类算法 1. 基于网格算法 ， 该算法是通过网格加大搜索步长来跳过交点 。 2. 基于图段合并的算法 ， 是根据交点处行程段的连通性 ， 以交点为界将图线分割成图段 ， 记录各段之间的连接及从属关系 ， 然后连接或延长各分支图段 ， 然后得到整条图线 。 在本论文中采用了第二种方法，基于图段合并的算法 nts算法及数学基础 霍夫变换 1. 霍夫变换识别直线 2. 霍夫变换识别圆 基于单义域的直线及圆的识别 nts霍夫变换的基本思想 把图像平面上的点对应到参数平面上的曲线，最后通过统计特性来解决问题 nts霍夫变换识别直线 1. 初始化一块缓冲区，对应于参数平面，将其所有数据置为 0 2. 对于图像上每一前景点，求出参数平面对应的直线，把这直线上的所有点的值都加 3. 找到参数平面上峰值点的位置，这些位置的坐标就是原图像上直线的参数，每个位置对应于原图像上的一条直线 nts霍夫变换识别圆 半径已知的圆的识别 未知半径的圆的识别 nts 多义域的获得 对图形进行从上往下、从左往右的扫描 对每一个前景点，判断其是否为交点 将该点与现有的多义域的头（如果其头节点不是交点）、尾（如果其尾节点不是交点）节点进行比较，如果与头节点相邻，将其插入到该多义域的头节点之前；如果与尾节点相邻，将其插入到该多义域的尾节点之后 如果该前景点不属于任何现有多义域，则以该点为头节点生成新的多义域 直到图形扫描完毕 nts最小二乘法拟合直线和圆 运用最小二乘法进行圆的拟合公式 nts nts多义域分裂和单义域的识别 1. 从13得到的多义域列表里取第一个多义域 2. 对选中的多义域运用最小二乘法进行圆的拟合；如果得到的平均径向误差和最大径向误差小于指定阈值，则认为拟合成功，该多义域为一圆弧的单义域；记录拟合的结果，作为总体识别的种子圆，转向5执行，否则执行3 3. 对选中的多义域运用最小二乘法进行直线拟合；如果得到的平均距离误差和最大距离误差小于指定阈值，则认为拟合成功，该多义域为一线段的单义域；记录拟合结果，作为总体识别的种子直线，转向5执行，否则执行4 4. 该多义域为多个线段或圆弧的组合。将该多义域的头尾节点连接，计算该多义域中各点与头尾节点连线的距离，取距离最大的点，对该多义域进行分裂，得到两个新的多义域，取代原先的多义域；转向2执行 5. 取多义域列表中的下一个，转向2执行 nts总体整合，识别直线和圆 选取单义域列表中的第一个单义域，将其拟合的图形（直线或圆）作为种子图形 将列表中其他单义域的识别结果与种子图形进行比较，如果误差小于指定阈值，则属于同一直线或同一圆，将其与选定单一域进行合并，从列表中删除该单义域 计算选定单义域的几何数据，得到图形 选取列表中的下一个单义域，转动 2执行 nts直线和圆的识别和编辑的实现 系统的层次结构的图示 系统数据结构及类的设计 系统功能介绍 总结及展望 nts系统的层次结构的图示 nts系统数据结构及类的设计 -层次图 图形处理类 nts系统数据结构及类的设计 -层次图 识别用类 nts 图形基类（ CShape） 图形类（ CLine、 CCircle） 图形容器类（ CShapes） 点类（ CPoint） 单义域类（ CSegment） 基于单义域识别类（ CSegments） 霍夫变换识别直线类（ CHTLine） 霍夫变换识别圆类（ CHTCircle） nts系统功能介绍 主界面 nts系统功
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