现如今主要通过 Adobe Illustartor、CorelDRAW、Vector Magic 等软件对图像进行矢量化处理,具有易编辑、功能丰富等特点,但面对传统纹样矢量化需求仍然存在一些不足如:矢量化处理速度较慢、复杂纹样矢量图同一区域容易被划分、边缘平滑度较低等。本文提出一套服务中华文化素材库的矢量化解决方案,致力于获取边缘平滑的传统纹样矢量图并提高矢量化处理速度。论文以传统纹样图像为研究对象,开展矢量化解决方案研究,创新性提出基于边缘结构提取的矢量化算法,最后搭建了传统纹样矢量化系统,论文主要研究内容包括:(1)提出了一套面向传统纹样的矢量化解决方案。该方案通过图像预处理、聚类分割、边缘提取、曲线拟合和矢量化渲染等技术,实现对传统纹样图像矢量化处理。基于对已有边缘提取环节的分析,本论文在矢量化算法中加入聚类分割算法,实现提取更为完整的图像边缘结构信息,同时根据传统纹样图像的特点,在矢量化渲染环节中采取同一区域只用一种颜色逼近,提高了图像矢量化处理速度;(2)提出了一种基于区域合并的矢量化优化算法。本算法是针对过分割的现象,尤其是同一区域被划分的问题而提出的,其主要思想是利用颜色特征、纹理特征和区域尺寸特征去融合相似区域,从而改善了同一区域在矢量化中被分割多个子区域的问题,提高了矢量化方案在图像细节层面的处理能力;(3)提出了一种基于感知驱动的曲线拟合优化算法。本算法在曲线拟合过程中使用能量函数迭代的方式,让更多直线和常曲率弧线去拟合边缘,得到边界平滑且满足视觉期望的矢量化结果;(4)基于C++和QT实现了传统纹样矢量化系统,系统较好地支持了传统纹样图像的矢量化,同时具有速度快、操作简单等特点,并通过了系统功能测试和图像案例测试,均满足对传统纹样矢量化处理需求。本文通过优化边缘结构提取、曲线拟合等,提出了一种实用的传统纹样图像矢量化解决方案,并通过搭建与实现系统,为中华文化素材库提供矢量化算法和工具。