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内容摘要

本论文主要讲述了图像文件（bmp）文件格式下中简单图形的识别，主要是直线和圆的识别，这在工程图的识别和其他领域中都有很多的应用。

第一章到第三章主要介绍了在本论文中涉及到的知识及算法。

第四章是程序的实现方法和过程及结果等。

第五章是结束语

关键词：

图形识别、图像处理、霍夫变换、单义域、多义域、delphi目录
第二章概述6
第一节引言6
第二节在工程图的识别中常用的方法6
第三章论文的工作基础和工作环境8
第一节数字图像处理技术8
1.图像处理的基本内容8
2.主要的图像处理技术8
第二节图像格式－BMP格式9
第三节算法及数学基础10
1.霍夫变换（HoughTransform）10
2.基于单义域的直线及圆识别算法13
3.主要技术16
第四章直线和圆的识别和编辑的实现17
第一节系统的层次结构的图示17
第二节系统数据结构及类的设计18
1.主要类的层次结构18
2.图形基类（CShape）19
3.图形类（CLine、CCircle）20
4.图形容器类（CShapes）22
5.点类（CPoint）23
6.单义域类（CSegment）23
7.基于单义域识别类（CSegments）24
8.霍夫变换识别直线类（CHTLine）25
9.霍夫变换识别圆类（CHTCircle）25
第三节主程序实现26
第四节系统功能介绍26
第五节总结及展望31
第五章结束语32
参考文献34

第一节引言计算机技术的发展，使人类社会进入了信息化和自动化，计算机智能识别也随着计算机的发展得到了迅速的发展。特别是图形图像的计算机处理技术更是有了前所未有的进步和应用。计算机识别也逐渐的从图形图像处理的大环境下分离出来作为一门新的高科技研究领域出现。图形图像的识别涉及到的学科很多，包括数字信号处理、工程数学、信息论、运筹学、等，它与计算机、自动化、生物学、关学、视觉心里和生理学、人工智能、智能信息处理等众多领域交叉、综合集成，有广泛的应用。

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。

第二节在工程图的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，常用的方法是全局特征方法（包括：不变距，自回归模型、傅立叶描述符、霍夫变换等），全局特征的特征提取方法是理论比较完善的，计算过程比较清楚。针对不同的特征提取处理，采用相对应的模式匹配方法来将图形分类，模式识别迄今已有很多方法，有模板匹配、统计模式识别、句法模式识别、模糊识别和神经网络识别等。

在二值图像的处理中，人们常用的数据结果有游程编码－考虑了扫描行上相邻象素间的相关性；行相邻图法（LineAdjeceneyGragh），是由Pavlidis提出的一种二值图的数据结构，LAG还考虑了相邻行黑游程之间的相邻关系，遍历时很方便；BAG（BloekAdjeceneyGragh）是由余斌提出的，它是相邻图LAG在两个方向上的推广。在本论文中就是利用了LAG的数据结构思想与c builder的数据结构相结合的方法即：用下一个象素点是与链表头相邻还是和尾相邻来描述其相邻的关系。

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。