CN112288631A - 一种含孔洞的矢量多边形区域拼接方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种含孔洞的矢量多边形区域拼接方法,包括:获取任意两个待拼接的矢量多边形区域A1和矢量多边形区域A2,以及A1的外边框P1,A2的外边框P2;判断P1,P2是否存在重合部分;将P1,P2的不重合边和不重合边的连接关系存储于数据表T中;对P1,P2的重合边进行求交处理,并存储于数据表T中;对数据表T进行遍历处理,寻找边的连接关系,构建矢量多边形区域的拼接。通过上述方案,本发明具有适用范围广、拼接效率高等优点,在矢量图形拼接技术领域具有很高的实用价值和推广价值。
Description
技术领域
本发明涉及矢量图形拼接技术领域,尤其是一种含孔洞的矢量多边形区域拼接方法。
背景技术
基于神经网络的深度学习中,神经网络由于硬件条件限制不能处理较大分辨率的图像。因此,需要将待处理的大分辨率图像分割为大量低分辨率图像再进行深度学习,然后将矢量化后的图形进行拼接。但是,矢量图之间的拼接会导致相邻矢量多边形出现重合部分,从而无法构造出一个连续的矢量多边形区域。同时,在一些设计和制造领域或艺术品中都可以看到具有复杂结构的装饰图案,而这些复杂的图案通常是由一个简单的图形拼接而成。
近年来,一些学者对矢量图形的拼接进行了研究。其中,周世哲等提出了拓扑描述符的概念,该拓扑描述符决定了矢量图两边的拼接方式。该方法可以实现多边形区域的拼接,并将待拼接的矢量多边形构区域成单个对象。但是,该方法由于拓扑描述符只包含对象两侧拼接方式信息这一性质,限制了矢量多边形的拼接只能沿着一个方向或相反方向进行拼接,从而只能形成一个链式矢量多边形,无法实现任意方向的矢量多边形拼接。如专利申请号为“201910655043.6”、名称为“一种基于深度学习边缘检测的图像自动分割方法及装置”的中国发明专利。
因此,急需要提出一种含孔洞的矢量多边形区域拼接方法,解决现有的方法不支持向任意方向扩展的矢量多边形区域拼接,满足矢量多边形在任意方向拼接时去除出现的重复部分,以及处理在拼接时出现内部孔洞情况的要求。
发明内容
针对上述问题,本发明的目的在于提供一种含孔洞的矢量多边形区域拼接方法,本发明采用的技术方案如下:
一种含孔洞的矢量多边形区域拼接方法,包括以下步骤:
获取任意两个待拼接的矢量多边形区域A1和矢量多边形区域A2,以及矢量多边形区域A1的外边框P1和矢量多边形区域A2的外边框P2;
判断矢量多边形区域A1与矢量多边形区域A2本身是否带有孔洞,若存在孔洞,则使用矢量多边形区域的外边框进行拼接;
判断外边框P1和外边框P2是否存在重合部分;将外边框P1与外边框P2的不重合边和不重合边的连接关系存储于数据表T中;
对外边框P1和外边框P2的重合边进行求交处理,并存储数据表T中;
对数据表T进行遍历处理,寻找边的连接关系,构建矢量多边形区域的拼接。
进一步地,判断外边框P1和外边框P2是否存在重合部分,包括以下步骤:
依次遍历外边框P1的每一条边;若外边框P1的边与外边框P2的边存在重合部分,则建立外边框P1的边与外边框P2的边之间的索引关系,并存储于重合边索引表A中;
依次遍历外边框P2的任一条边;若外边框P2的边与外边框P1的边存在重合部分,则建立外边框P2的边与外边框P1的边之间的索引关系,并存储于重合边索引表B中。
更进一步地,对外边框P1和外边框P2的重合边进行求交处理,包括以下步骤:
将重合边索引表A中外边框P1的重合边与其索引值对应的重合边进行求交处理;去除重合边的重复部分,并存储于数据表T中;
将重合边索引表B中外边框P2的重合边与其索引值对应的重合边进行求交处理;去除重合边的重复部分,并存储于数据表T中。
进一步地,所述对数据表T进行遍历处理,寻找边的连接关系,包括以下步骤:
求得数据表T中外边框的边的端点之间的距离D;
若距离D小于预设的极小值,则为邻接点,并建立对应边的连接关系。
进一步地,所述构建矢量多边形区域的拼接,包括以下步骤:
遍历数据表T中任一边,并设置任一条边的前一条边和下一条边,以遍历构成所有的矢量多边形边框,若最后构成的矢量多边形边框数目大于1,则表明矢量多边形区域存在孔洞;
根据构成的矢量多边形边框的外包围盒寻找出外包围盒最大的多边形边框,寻找多边形边框的包含关系并构造出矢量多边形区域。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
(1)本发明巧妙地采用遍历矢量多边形外边框的任一条边,以去除重合边的重复部分,减少计算工作量的同时,也能保证数据表存储的边是唯一的,以便于后期的关系寻找建立;
(2)本发明巧妙地采用距离极小值获取端点关系,以建立依次连接的关系,其不受倾斜角度影响,适用于各种复杂矢量多边形区域以及含有内部孔洞矢量多边形区域的拼接;
(3)本发明使用向量共线定理进行边的重合判断,有效地克服了现有技术中无法实现任意方向的矢量多边形区域拼接的问题,其适用于的场景较多,且拼接效率较高;
综上所述,本发明具有适用范围广、拼接效率高等优点,在矢量图形拼接技术领域具有很高的实用价值和推广价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需使用的附图作简单介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对保护范围的限定,对于本领域技术人员来说,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为无孔洞的矢量多边形区域拼接示意图。
图2为本发明的拼接流程图。
图3为本发明的矢量多边形区域外边框的重合边分布图。
图4为本发明的数据表T的结构图。
图5为本发明的重合边索引表A和重合边索引表B的结构图。
图6为本发明的一条重合边的内部孔洞构造示意图(AB,CD为重合边)。
图7为本发明的矢量多边形区域的拼接实例流程图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更为清楚,下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明,本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
实施例
如图7所示,本实施例提供了一种含孔洞的矢量多边形区域拼接方法,其包括以下步骤:
在本实施例中,A1代表第一个矢量多边形区域,用A2代表第二个矢量多边形区域。P1代表A1的外边框,P2代表A2的外边框;表T用于存放两个矢量多边形外边框的边以及边的连接关系;表A用于存放P1的重合边索引;表B用于存放P2的重合边索引。
其详细步骤如下:
第一步,判断矢量多边形区域A1和A2本身是否带有孔洞,若存在孔洞此时仅使用矢量多边形的外边框进行拼接。遍历外边框P1的每一条边,将当前所遍历的外边框P1的边S与外边框P2中的每一条边进行重合判断。若外边框P2中的边与S存在重合部分,则建立边S与外边框P2重合边的索引关系,并存于表A中。重复上述步骤遍历外边框P2的每一条边,建立外边框P2重合边与外边框P1重合边的索引关系并存于表B。
由向量共线定理以及各向量在x方向或y方向上分量的包含关系可以对边进行重合判断。假设外边框P1的一条边为p0p1,外边框P2的一条边为p2p3,则可以计算出边p0p1的单位方向向量:p2p3的单位方向向量为:其中t1为向量p0p1的模长,t2为向量p2p3的模长。若由向量共线定理可知向量p0p1,p2p3平行或共线。计算向量p2p0的单位方向向量:t3为向量p2p0的模长。若或根据向量的性质可以判断向量p0P1,P2p3共线。当两条线段不垂直与x方向时,只需计算各个向量在x方向上的分量,若分量存在包含关系则可以判断为两条线段存在重合部分;当两条线段垂直于x方向时,只需判断各个向量在y方向上的分量是否存在包含关系。
第二步,遍历外边框P1和外边框P2将不重合边以及边的连接关系保存至表T。
第三步,遍历重合边索引表A,将表A中外边框P1的重合边与其索引值代表的重合边进行求交处理,求交处理就是去除边的重复部分,并将求交后的边以及边之间的连接关系存入表T。同理,使用相同的操作完成对索引表B的遍历,并将结果存于表T。
第四步,遍历表T,为表T中没有连接关系的边Edge寻找连接关系。寻找边的连接关系即需要寻找边的邻接点,并且应当在表T中从后向前搜索。判断是否为邻接点可以通过计算点与表T中所有边(排除该点自身所在的边)端点的距离,若距离为一个极小值(如10^-8),则可以视为邻接点。找到邻接点便找到邻接点所在的边NearEdge,最后根据邻接点下标号建立边Edge与边NearEdge的连接关系。
第五步,根据表T中边的连接关系,追踪并连接所有边构造出多边形边框,计算多边形边框之间的包含关系构造矢量多边形区域。首先遍历表T中所有的边,设置每条边的前一条边和下一条边,遍历结束构造出所有矢量多边形边框。若最后构成的矢量多边形边框数目大于1,则表明矢量多边形区域存在孔洞。遍历所有的矢量多边形边框,根据多边形外包围盒寻找出外包围盒最大的多边形边框,并将小的多边形边框包含在大的多边形边框中,寻找出多边形边框包含关系并构造出矢量多边形区域。
下面特列举一案例进行说明:
(1)计算外边框P1和外边框P2的重合边,建立重合边索引关系表A,B。表A中P1的边2对应P2的重合边为3、7,表B中P2的边7,边3对应P1的重合边均为2。
(2)根据S1得到的表A和B,去除外边框P1的边2,以及外边框P2的边3、7,将剩余的边和边的连接关系存于表T。
(3)遍历表A、B,去除重合边的重合部分得到边l1、l2、l3。将边l1、l2、l3及其连接关系存于表T。
(4)遍历表T,为表T中没有连接关系的边寻找邻接点及其邻接点所在的边,并构造边与邻接边的连接关系。
(5)追踪表T所有边,连接所有边形成矢量多边形边框。寻找多边形边框之间的包含关系,构造出矢量多边形区域。
上述实施例仅为本发明的优选实施例,并非对本发明保护范围的限制,但凡采用本发明的设计原理,以及在此基础上进行非创造性劳动而作出的变化,均应属于本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种含孔洞的矢量多边形区域拼接方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取任意两个待拼接的矢量多边形区域A1和矢量多边形区域A2,以及矢量多边形区域A1的外边框P1和矢量多边形区域A2的外边框P2;
判断矢量多边形区域A1与矢量多边形区域A2本身是否带有孔洞,若存在孔洞,则使用矢量多边形区域的外边框进行拼接;
判断外边框P1和外边框P2是否存在重合部分;将外边框P1与外边框P2的不重合边和不重合边的连接关系存储于数据表T中;
对外边框P1和外边框P2的重合边进行求交处理,并存储数据表T中;
对数据表T进行遍历处理,寻找边的连接关系,构建矢量多边形区域的拼接。
2.根据权利要求1所述的一种含孔洞的矢量多边形区域拼接方法,其特征在于,判断外边框P1和外边框P2是否存在重合部分,包括以下步骤:
依次遍历外边框P1的每一条边;若外边框P1的边与外边框P2的边存在重合部分,则建立外边框P1的边与外边框P2的边之间的索引关系,并存储于重合边索引表A中;
依次遍历外边框P2的任一条边;若外边框P2的边与外边框P1的边存在重合部分,则建立外边框P2的边与外边框P1的边之间的索引关系,并存储于重合边索引表B中。
3.根据权利要求2所述的一种含孔洞的矢量多边形区域拼接方法,其特征在于,对外边框P1和外边框P2的重合边进行求交处理,包括以下步骤:
将重合边索引表A中外边框P1的重合边与其索引值对应的重合边进行求交处理;去除重合边的重复部分,并存储于数据表T中;
将重合边索引表B中外边框P2的重合边与其索引值对应的重合边进行求交处理;去除重合边的重复部分,并存储于数据表T中。
4.根据权利要求1所述的一种含孔洞的矢量多边形区域拼接方法,其特征在于,所述对数据表T进行遍历处理,寻找边的连接关系,包括以下步骤:
求得数据表T中外边框的边的端点之间的距离D;
若距离D小于预设的极小值,则为邻接点,并建立对应边的连接关系。
5.根据权利要求1所述的一种含孔洞的矢量多边形区域拼接方法,其特征在于,所述构建矢量多边形区域的拼接,包括以下步骤:
遍历数据表T中任一边,并设置任一条边的前一条边和下一条边,以遍历构成所有的矢量多边形边框,若最后构成的矢量多边形边框数目大于1,则表明矢量多边形区域存在孔洞;
根据构成的矢量多边形边框的外包围盒寻找出外包围盒最大的多边形边框,寻找多边形边框的包含关系并构造出矢量多边形区域。
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US11594004B2 (en) * | 2019-12-26 | 2023-02-28 | International Business Machines Corporation | Distributed vector-raster fusion |
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