【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理领域，更具体地，涉及一种曲线多边形图像缩放方法、系统及电子设备。
技术介绍
1、在计算机图像处理和计算机图形学中，多边形的缩放是一种常见的操作需求，应用广泛。目前的主流处理方式有两种，一是通过几何操作对多边形的边缘段移动、伸长或缩短，之后通过交点将其重新封闭成多边形实现，这种操作中，对每一个边缘段的移动都需要确定操作类型和方向，同时考虑是否与周围其他边缘交互，容易遇到边缘段交叉或耦合造成图像畸变的问题；另一种是通过图形学的膨胀和腐蚀等操作对图像进行放大或缩小，这种操作往往需要多次遍历原始图像的所有像素点，用结构元素图滑动遍历原始图像所有像素点，通过交、并、补等几何操作，得到膨胀或腐蚀的结果图像，这会耗费大量的运行时间和计算内存。上述两种几何操作的图像缩放方法，在应用于计算光刻等方面时受到较大限制。
技术实现思路
1、针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种曲线多边形图像缩放方法、系统及电子设备，旨在解决现有图像缩放方法会引入图像畸变或者会耗费大量运行时间和计算内存的问题。
2、为实现上述目的，第一方面，本专利技术提供了一种曲线多边形图像缩放方法，包括以下步骤：
3、s11，在曲线多边形边缘各点放置偏导数，得到矢量梯度场；
4、s12，对所述矢量梯度场进行积分，将积分值作为灰度值，得到辅助灰度图像；
5、s13，对所述曲线多边形边缘进行分段，确定边缘各段的位置；
6、s14，基于预设的图像缩放参
7、s15，采用截断阈值对更新的辅助灰度图像进行截取，提取一个多边形轮廓，若当前提取的多边形轮廓与原始曲线多边形图像边缘各处的边缘位置距离与所述图像缩放参数的差值小于阈值，则将其作为按照所述图像缩放参数对曲线多边形图像缩放后的图像；否则在更新的辅助灰度图像上对所述差值不小于阈值的各点的灰度值和其附近的灰度值迭代调制，直至最终提取的多边形轮廓上各点的所述差值均小于阈值。
8、需要说明的是，本专利技术借鉴水平集的思想，先确定曲线多边形边缘各点的矢量梯度场，之后对其进行积分，将图像各个点的积分值作为灰度值，将二维图像转化为三维的辅助灰度图像。之后通过在辅助灰度图像上调制灰度值，再通过阈值截取的方式获得缩放后的曲线多边形的轮廓，实现对曲线多边形的缩放。
9、可见，本专利技术提供的方法不依赖图形学的几何操作，不受到像素大小及结构元素的限制，且计算效率可以得到有效提高，同时可以降低计算内存消耗，同时上述方法可以避免几何操作带来的交叉耦合等复杂情况，可以保证缩放的准确性。
10、可以理解的是，本专利技术中提到的曲线多边形图像指的是边缘为曲线的多边形。因此，本专利技术中所提到的图像也可称为图形。
11、具体地，本专利技术中的矢量梯度场的正负方向可以指向曲线多边形图像的内外做区分。
12、在一个可选的示例中，在更新的辅助灰度图像上对所述差值不小于阈值的各点的灰度值和其附近的灰度值迭代调制，具体为：
13、s151，在当前提取的多边形轮廓中所述差值不小于阈值的各点处放置偏导数，得到矢量梯度场；
14、s152，基于步骤s151得到的矢量梯度场、各点对应的所述边缘位置距离以及所述图像缩放参数，在更新的辅助灰度图像上对所述各点的灰度值进行调制，且采用平滑函数调制其附近的灰度值，使得调制区域内的灰度值连续变化，得到再一次更新的辅助灰度图像。
15、在一个可选的示例中，所述步骤s152中，在更新的辅助灰度图像上对所述各点的灰度值进行调制，具体为：在当前灰度值的基础上，累加当前多边形轮廓各点矢量梯度场对应的标量梯度与当前边缘位置距离和图像缩放参数之间差值的乘积，得到调制后的灰度值。
16、具体地，由于灰度值调制时可能不能一次性调制到位，需要对其进行迭代调制，在迭代调制的过程中参考各边缘段中点或控制点处当前的边缘位置距离与图像缩放参数之间的差值调制，使得尽快提取到准确的缩放后的曲线多边形轮廓。
17、本领域技术人员可以理解的是，本专利技术采用辅助灰度图像的方式，通过调制辅助灰度图像上的灰度值，之后采用阈值截取实现对曲线多边形图像的缩放，不需要遍历原始曲线多边形图像上的每个点，更不需要对原始曲线多边形图像上各个点进行膨胀或腐蚀，并通过迭代优化辅助灰度图像上的灰度值精准的找到缩放后的边界，兼顾了缩放的效率和准确率。
18、在一个可选的示例中，所述偏导数为积分有限的连续函数。
19、在一个可选的示例中，所述步骤s11还包括：
20、基于曲线多边形图像边缘各点的矢量梯度场，得到沿曲线多边形图像边缘法线方向的标量梯度场图像，以得到矢量梯度场对应的两个坐标轴方向的标量梯度场图像，便于执行后续步骤。
21、在一个可选的示例中，所述平滑函数为高斯函数或低通滤波函数中的至少一种。
22、在一个可选的示例中，所述截断阈值为灰度值阈值，由所述矢量梯度场生成时放置的偏导数函数和初始得到的辅助灰度图像的灰度值阈值决定；当采用所述截断阈值对初始辅助灰度图像进行截取时，提取到多边形轮廓与所述曲线多边形图像的边缘一致。
23、需要说明的是，偏导数函数可以取任意积分值为有限值的单峰连续函数，亦可进行自定义，需满足：，， f为有限值，在 x-y平面上分布为单峰。阈值可设置为该函数积分取值范围(0, f)内的值。优选的，如果的单峰分布具有对称性，则阈值可取值 f/2。
24、具体地，若偏导数函数为高斯函数，且初始积分得到的辅助灰度图像的灰度值在0-1之间，则曲线多边形图像内部点在辅助灰度图像上的灰度值趋近于1，曲线多边形图像外部点在辅助灰度图像上的灰度值趋近于0。截断阈值可以设置为0.5，当得到初始的辅助灰度图像时，若采用截断阈值0.5截取，提取的多边形轮廓将与原始曲线多边形边缘一致。
25、进一步地，当对曲线多边形图像进行缩放时，通过在辅助灰度图像上对曲线多边形边缘和其附近的灰度值调制，之后再通过截断阈值0.5截取时，会得到缩放后的多边形轮廓。
26、在一个可选的示例中，所述曲线多边形图像包括任意曲线多边形图像和曼哈顿图像。
27、在一个可选的示例中，调制边缘各段的灰度值时，调制边缘各段上中心点（centerpoint）或控制点（control point）的灰度值，之后调制其附近的灰度值；其中，所述中心点或控制点无需始终在像素点上，可以是边缘各段上的任意点。
28、第二方面，本专利技术提供了一种曲线多边形图像缩放系统，包括：
29、梯度场获取模块，用于在曲线多边形图像边缘本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种曲线多边形图像缩放方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在更新的辅助灰度图像上对所述差值不小于阈值的各点的灰度值和其附近的灰度值迭代调制，具体为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S152中，在更新的辅助灰度图像上对所述各点的灰度值进行调制，具体为：在当前灰度值的基础上，累加当前多边形轮廓各点矢量梯度场对应的标量梯度与当前边缘位置距离和图像缩放参数之间差值的乘积，得到调制后的灰度值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述偏导数为积分有限的连续函数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S11还包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述平滑函数为高斯函数或低通滤波函数中的至少一种。
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述截断阈值为灰度值阈值，由所述矢量梯度场生成时放置的偏导数函数和初始得到的辅助灰度图像的灰度值阈值决定；当采用所述截断阈值对初始辅助灰度图像进行截取时，提取到多边形轮廓与
8.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述曲线多边形图像包括任意曲线多边形图像和曼哈顿图像。
9.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，调制边缘各段的灰度值时，调制边缘各段上中心点或控制点的灰度值，之后调制其附近的灰度值；其中，所述中心点或控制点无需始终在像素点上，可以是边缘各段上的任意点。
10.一种曲线多边形图像缩放系统，其特征在于，包括：
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述梯度场获取模块，还用于在当前提取的多边形轮廓中所述差值不小于阈值的各点处放置偏导数，得到矢量梯度场；
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种曲线多边形图像缩放方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在更新的辅助灰度图像上对所述差值不小于阈值的各点的灰度值和其附近的灰度值迭代调制，具体为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤s152中，在更新的辅助灰度图像上对所述各点的灰度值进行调制，具体为：在当前灰度值的基础上，累加当前多边形轮廓各点矢量梯度场对应的标量梯度与当前边缘位置距离和图像缩放参数之间差值的乘积，得到调制后的灰度值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述偏导数为积分有限的连续函数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s11还包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述平滑函数为高斯函数或低通滤波函数中的至少一种。
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：尉海清，
申请(专利权)人：武汉宇微光学软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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