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手绘图形是人类思维外化的一种重要表现形式,它以自然、简单而灵活的方式表达绘制者的意图,以良好的视觉形象传递概念,在工程设计、动画制作等诸多领域有着广泛的应用。随着计算机技术的发展,手绘图形的计算机识别与理解成为模式识别、人工智能以及人机交互领域的一个研究热点问题。本学位论文对离线状态下的手绘基本图形进行研究,实现了手绘图形的像素描述到几何参数描述过程,并建立了对手绘有限状态转移图进行语义理解的初步框架。在研究了现有图形提取算法的基础上,本文针对手绘图形绘制不规则的特点,提出了一种新的图形识别算法—基于直线段跟踪的手绘图元识别算法。算法采用层次结构逐步实现图元提取的思想,首先,采用数学形态学的方法实现图形图像的预处理和骨骼化,完成了图形的单像素表示;其次,寻找图形的“断点”,将“断点”间的骨骼像素以一定的旋转度为约束,形成一系列的直线片段,实现了图形的直线段序列描述;再次,分析直线段序列,进行序列的断开和连接操作,将属于同一图形的直线段组合起来,形成图形的曲线段描述;最后,分析了各个曲线段描述的特点,将其分类到各个基本图形类别中并计算其对应的参数,实现了图形的参数化描述。将本文提出的手绘图形识别算法应用于手绘有限状态转移图的语义理解,分析状态转移图的特点,提出了状态转移图语义理解框架。首先,在手绘图形识别的基础上提出了基于字符图元化的图文分离算法:在得到原图像的曲线段描述之后,分离出符合状态转移图的图形元素,然后对剩余片段进行组合,提取出符合文字要求的区域,从原图像中得到文字图像。然后通过图形和文字部分的语义信息的描述,建立图-文、图-图对应关系的空间结构描述并转述为文法表示,实现了手绘有限状态转移图的语义理解。实验结果表明,本文提出的图形识别方法在处理手绘图形上具有良好的识别精度和时间效率,并且能够将不具有参数表示的图形以多个可以参数化的图形组合的形式描述出来。手绘有限状态转移图的文法表示实现过程验证了图文分离算法的可靠性和图形语义理解框架的可行性与正确性。