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基于特征边界提取的图像矢量化的中期报告
一、研究背景
图像矢量化可以将常规图像转换为以矢量为基础的图像，可以用来实现图像的压缩和处理等应用。目前常见的图像矢量化方法包括直接矢量化、基于样条曲线的矢量化、基于区域的矢量化等。
在这些方法中，基于特征边界提取的矢量化方法被认为是一种高效、准确的矢量化方法。因此，本研究以基于特征边界提取的图像矢量化为目标，旨在探索一种高效、准确的矢量化方法。
二、研究内容
1.特征边界提取算法的改进
特征边界提取算法是基于边缘检测的，目前较成熟的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法等。在本研究中，我们将研究如何在特征边界提取算法中优化边缘检测算法，以提高特征边界的准确性和完整性。
2.特征边界的向量化算法的研究
在特征边界提取之后，我们需要将其转化为矢量。目前常见的向量化方法包括四点法、Bezier曲线拟合等。在本研究中，我们将研究一个基于Bezier曲线拟合的向量化算法，并考虑如何将其与特征边界提取算法结合起来，以实现高效、准确的图像矢量化。
3.算法实现和优化
本研究将针对以上两个算法进行实现，并考虑如何优化算法的性能，以提高算法的效率和准确性。
三、预期成果
本研究预期能够实现一个高效、准确的基于特征边界提取的图像矢量化算法，并将其应用于常见的图像处理和压缩等应用中。同时，我们还将在实现算法的过程中探索一些新的算法优化技术，并将其应用到算法中，以提高算法的效率和准确性。