基于混合扩散曲线的图像矢量化

背景

大多数传统图像均为“点阵图”，即直接存储像素点颜色值的图像。该表示方式具有易存储、易渲染等优点，但却难于进行复杂操作，如对象编辑和不改变清晰度的缩放等。此外，从某种程度上说，虽可利用现有的图像压缩算法处理，其所占空间仍很大。相反地，“矢量图”却可很好解决此问题，此种表达的最大优点在于其不改变清晰度，因其在缩放时会重新渲染，此外，图像记录的信息包括物体的形状和颜色，而非无语义信息的像素颜色值。基本上，从“点阵图”转化成“矢量图”的过程即可称为“图像矢量化”。

目标

基于以上简要介绍，我们的目的是利用混合扩散曲线开发一套图像矢量化的新框架，使的可完成上述图像矢量化过程，且满足：

    1.曲线尽可能有语意

    2.曲线尽可能少且可表达足够多的细节

    3.所得渲染图像与原图像尽可能一致

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现阶段成果

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图1.(a)原图(b) 矢量化后的图像

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图2.(a)原图(b) 矢量化后的图像