（定稿）慈溪雷克萨斯汽车4S店及相关附属设施项目立项申报材料1（喜欢就下吧）

图颜色三角形和对于由三个系数的值构成的三角形可分为以下三类其周长与临域像素对应的三角形周长比，相差较大周长相差不大对但对应角度差相差较大周长和对应角度差都比较接近下面对以上提到的三类三角形依次进行分析第类，周长相差较大，是由于条边或几条边的边长相差较大所致，其根本原因是对应相差较大所致，反映到颜色空间即为颜色相差较大。

而通常颜色相差较大处存在边缘第二类，由于构成三角形的为任意长度，因此存在相当部分三角形其周长相差不大但对应角度相差较大如下图彩色图像轮廓提取及其矢量化图等边颜色三角形图直角颜色三角形图为等边三角形，周长州，其填充色即为的颜色。

图为直角三角形，周长，其填充色即为的颜色，由上述两图可以看出，虽然两个三角形周长相等，但是由于对应边长之间的差别较大，导致三角形的形状以及颜色都有很大差别，而这种差别可以通过对应边的夹角反应出来。

第三类，周长和对应角度差在阈值范围内，我们可认为相邻像素属于同区域。

其中在第类三角形中，我们需要的只是各像素对应三角形的周长，并不需要构成真正意义上的三角形，因此部分不满足三角形条件的像素仍可使用该方法进行检测。

由此，可以通过上述方法判断两个像素之间颜色的差异，进而得到图像的边缘。

利用算子定义三角形周长和角度的梯度是种阶微分边缘检测算子，利用像素上下左右临域点的灰度差，在边缘处达到极值，去掉伪边缘，对噪声具有平滑作用。

是利用两个方向模板与临域进行卷积完成边缘检测的，这两个方向模板个检测水平方向，个检测垂直方向，如图图水平模板图垂直模板在本文中，为了增加算法的精确性，增加了两个模板，用于检测和方向，如图彩色图像轮廓提取及其矢量化图模板图模板对于彩色图像，按照基于三角相似度的边缘检测算法，算子对于边长的定义为式式式式若，其中之大于阈值则认为，为边缘。

水平算子对于角度梯度的定义为对应角度的差值的绝对值之和得到水平模板的角度梯度。

其它三个模板同理计算可得若，其中之大于阈值则认为，为边缘。

图为采取三角形算法提取的结果，其中为梯度平均值，为阈值的大小。

图原图图图像素的邻接和连通的概念像素的邻接对个坐标为，的像素，它可以有四个水平和垂直的邻近像素。

它们的坐标分别为，。

这些像素用表示组成的邻域，记为，如图。

坐标为，的像素与它各个邻域近邻彩色图像轮廓提取及其矢量化像素是个单位距离。

像素的个对角近邻像素用表示的坐标是它们记为，这些像素点加上的邻域像素合称为的邻域，如图。

邻域邻域像素的连通像素间的连通性是个基本概念。

它简化了许多光栅图像概念的定义，如区域和边界。

为定义像素间的连通性，定义以下三种邻接情况邻按个像素和在中取值且在中，则它们为邻接。

邻接个像素和在中取值且在中，则它们为邻接。

邻接混合连接个像素和在中取值且满足下列条件之，则它们为连接。

判断两个像素是否相连通，必须确定它们是否满足以上三种邻接情况之及它们的灰度值是否满足特定的相似性准则或者说，它们的灰度值是否相等。

例如，在具有的二值图像中，两个像素可能是邻接的，但是，仅仅当它们具有同灰度值时才能说是连通的。

基于优先搜索方向的外轮廓跟踪本文最终目的是对外轮廓进行矢量化，所以必须在轮廓的基础上进行外轮廓的提取，首先第步要进行起始点的选取，即对图像第步提取出来的轮廓进行从左至右，从上至下的扫描，遇到的第个轮廓点呢则是我们需要的起始点，然后就可以开始对外轮廓进行跟踪了，增加定的值。

其中时，结果保存的线段的终点如图，起点坐标，终点坐标，彩色图像轮廓提取及其矢量化图矢量经过的坐标点下图为上边线段的颜色属值图矢量化线段的颜色属性本章总结在本文中我们利用系数的值建立新的三角形定义空间点的彩色信息量。

其中为该点在空间中的坐标。

而判断像素点是否边缘点可根据图像中该像素的彩色信息量的度量体来进行，这样就将原来点的彩色信息由向量度量转化成了标量度量。

然后又基于动态分割拟合算法将点阵图矢量化，确定颜色属性以及它的存储。

第五章结论第五章结论本毕业设计针对位真彩图图像，完成了图像边缘提取，外轮廓跟踪和外轮廓的矢量化，作者用比较新的三角形算法实现了将三维通道的向量转换到标量的梯度计算。

并且用到了方向优先和双阈值算法对外轮廓进行提取和改进。

所开发的简易图像处理工具具有使用价值，可有效地对图像进行外轮廓提取和矢量化。

但尚存在问题暂时未能解决背景和主题差别模糊不清或者不是封闭的图形可能效果不是很好由于在矢量化出针对直线进行拟合，没考虑到二次拟合，结果不是十分理想，所以矢量化的工作还有待改进。

致谢致谢经过近个月时间，这篇论文终于完成了。

在制作作品并撰写论文期间，我在专业技术方面学到了很多新的知识，对未来的学习和工作也有了更多的激情。

在这里，我要对那些在这期间给予我帮助的人表示衷心的感谢。

首先要感谢的是我的指导教师田玉敏教授，她常常在百忙之中抽空关心我的毕设进展情况，在我写论文时对我提出了很多有用的建议，当我遇到的问题时对我有着耐心的指导和讲解，做了大量的工作。

周次的见面答疑和进度监督帮助我更快更好地完成了这项工作。

田玉敏教授有着丰富的技术经验严谨的治学态度和出众的人格魅力无不使我敬仰，希望以后有机会能继续和她合作。

同时要感谢的是我身边的同学们，在这期间他们给了我很大的帮助，对于些类如语言使用上的问题，他们对我有着不少的点拨，没有他们的帮忙，这篇论文不会完成得这么快。

在次也同样对他们表示感谢。

最后要感谢的是各位专家和评委能够耐心地审阅这篇论文。

参考文献参考文献李庆华王多强陈志勇图像的矢量化方法与算法研究年章毓晋图像处理年张鹏远董海，周文灵计算机图象处理技术基础年李在铭数字图像处理压缩与识别技术年谢凤英赵丹培数字图像处理年赵景秀赵昭王菁基于颜色三角形的彩色图像边缘检测光电子技术第卷第期年月柳稼航杨建峰单新尹京苑种基于优先搜索方向的边界跟踪算法第卷第期年月张旗卢朝阳图形矢量化中直线拟合与合并算法现代电子技术年第期总第期田玉敏刘国景光栅图形矢量化方法分析与评价计算机应用研究年，，，这里我们要用到基于优先搜索方向的算法，它的具体步骤如首先神氛围。

授人以鱼不如授人以渔，置身其间，耳濡目染，潜移默化，使我不仅接受了您的严谨作风，更树立了宏伟的人生目标。

在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有多少可敬的师长同学朋友给了我帮助和肯定，在这里请接受我诚挚谢意，同时也感谢学院为我提供良好的做毕业设计的环境。

最后再次感谢所有在毕业设计中曾经帮助过我的良师益友和同学，以及在设计中被我引用或参考的论著的作者。

参考文献汝宜红主编，物流学，中国铁道出版社，黄中鼎主编，企业物流管理，上海财经大学出版社，道格拉斯兰伯特物流管理，电子工业出版社，马士华主编供应链管理北京高等教育出版社，卡尔斯特恩公司战略透视，上海运动出版社，迈克尔波特竞争战略，华夏出版社，王方华主编企业战略管理，复旦大学出版社，唐纳德奈尔如何提升企业核心竞争力，经济管理出版社，江玉生家电行业物流证和看法，宝供物流，企业研究杂志网，集团战略管理案例研究中国经济信息网年家电行业报告集团，集团年度报告王学儒纵观海尔与的物流运作看家电行业物流模式中经网产业研究中心中国物流行业调查报告商务部网站广东省物流业调整和振兴规划相关网站中国物流网数字杂志首页频道环球物流杂志期刊进入家电物流业的壁垒。

速必达及其竞争对手的市场和资产表现不同，特别是速必达不同于其竞争对手的外在表现。

速必达注重企业信息化，可以为客户提供产品的即时摆放位置和运输位置车辆跟踪系统，有利于客户计算货物的收发时间。

这点使得速必达与传统的仓储企业区别开来，这是速必达具有的战略性资产，是其核心能力外化形式。

即使是家电物流行业的现存的竞争者，在信息系统的建设上，速必达是具有超前性的。

这使速必达可以在不增加顾客附加成本的前提条件下提供满意服务。

速必达核心能力的内部识别价值链分析核心能力的价值链分析实际上是以活动为基础的。

公司是个由系列活动组成的体系，而不是个别产品或服务的简单组合。

有些活动的经营业绩好于竞争者，并对最终产品或服务是至关重要的，这些活动就可以被称作核心能力。

价值链分析是个很有用的工具，它能有效地分析在企业从事的所有活动中哪些活动对企业赢得竞争优势起关键作用，并说明如何将系列活动组成体系以建立竞争优势。

价值链分析可以用来识别对企业产品的价值增值起核心作用的活动。

真正的核心能力是关键的价值增值活动，这些价值增值活动能以比竞争者更低的成本进行，正是这些独特的持续性活动构成了公司真正的核心能力。

速必达的价值链分析如图。

从速必达目前的经营活动来看，速必达的站式服务，不仅减少了顾客的手续麻烦，而且提高了速必达内部资源的充分利用。

速必达的仓储业务在整个价值链的流动过程中处于主导地位，以此为基础的加工以及运输的配套服务能力，使得速必达在将自己的非核心业务外包时处于有利的定价地位。

企业基本业务服务人力资源开发招聘培训招聘招聘技术开发速必达的配套设备开发信息系统开发市场研究，销售支持服务手册和程序运输运输服务原材料其它部件物资供应运输服务配送进货材料搬运，进货检查，部件检查，下形状变化的实质是的值在变，它也是颜色变化的根本原因。

图颜色三角形和对于由三个系数的值构成的三角形可分为以下三类其周长与临域像素对应的三角形周长比，相差较大周长相差不大对但对应角度差相差较大周长和对应角度差都比较接近下面对以上提到的三类三角形依次进行分析第类，周长相差较大，是由于条边或几条边的边长相差较大所致，其根本原因是对应相差较大所致，反映到颜色空间即为颜色相差较大。

而通常颜色相差较大处存在边缘第二类，由于构成三角形的为任意长度，因此存在相当部分三角形其周长相差不大但对应角度相差较大如下图彩色图像轮廓提取及其矢量化图等边颜色三角形图直角颜色三角形图为等边三角形，周长州，其填充色即为的颜色。

图为直角三角形，周长，其填充色即为的颜色，由上述两图可以看出，虽然两个三角形周长相等，但是由于对应边长之间的差别较大，导致三角形的形状以及颜色都有很大差别，而这种差别可以通过对应边的夹角反应出来。

第三类，周长和对应角度差在阈值范围内，我们可认为相邻像素属于同区域。

其中在第类三角形中，我们需要的只是各像素对应三角形的周长，并不需要构成真正意义上的三角形，因此部分不满足三角形条件的像素仍可使用该方法进行检测。

由此，可以通过上述方法判断两个像素之间颜色的差异，进而得到图像的边缘。

利用算子定义三角形周长和角度的梯度是种阶微分边缘检测算子，利用像素上下左右临域点的灰度差，在边缘处达到极值，去掉伪边缘，对噪声具有平滑作用。

是利用两个方向模板与临域进行卷积完成边缘检测的，这两个方向模板个检测水平方向，个检测垂直方向，如图图水平模板图垂直模板在本文中，为了增加算法的精确性，增加了两个模板，用于检测和方向，如图彩色图像轮廓提取及其矢量化图模板图模板对于彩色图像，按照基于三角相似度的边缘检测算法，算子对于边长的定义为式式式式若，其中之大于阈值则认为，为边缘。

水平算子对于角度梯度的定义为对应角度的差值的绝对值之和得到水平模板的角度梯度。

其它三个模板同理计算可得若，其中之大于阈值则认为，为边缘。

图为采取三角形算法提取的结果，其中为梯度平均值，为阈值的大小。

图原图图图像素的邻接和连通的概念像素的邻接对个坐标为，的像素，它可以有四个水平和垂直的邻近像素。

它们的坐标分别为，。

这些像素用表示组成的邻域，记为，如图。

坐标为，的像素与它各个邻域近邻彩色图像轮廓提取及其矢量化像素是个单位距离。

像素的个对角近邻像素用表示的坐标是它们记为，这些像素点加上的邻域像素合称为的邻域，如图。

邻域邻域像素的连通像素间的连通性是个基本概念。

它简化了许多光栅图像概念的定义，如区域和边界。

为定义像素间的连通性，定义以下三种邻接情况邻按个像素和在中取值且在中，则它们为邻接。

邻接个像素和在中取值且在中，则它们为邻接。

邻接混合连接个像素和在中取值且满足下列条件之，则它们为连接。

判断两个像素是否相连通，必须确定它们是否满足以上三种邻接情况之及它们的灰度值是否满足特定的相似性准则或者说，它们的灰度值是否相等。

例如，在具有的二值图像中