Vektordaten umgewandelt, die dann mit dem 
Rasterisierungsprogramm in Rasterdaten 
zurückgewandelt wurden. Die jeweiligen Bilder und 
ihre Zurückgewandelte erwiesen sich als 100% 
identisch. Die durchschnittlich verbrauchte CPU- 
Zeit betrug lediglich 1.61 Millisekunden (ms) pro 
Pixel bei der Vektorisierung und 0.07 ms pro Pixel 
bei der Rasterisierung. 
Bezüglich Anwendungen ist auf der Basis der 
Verfahren ein Programm zur schnellen Bestimmung 
von Regionsecken durch Hybridmanipulation 
entwickelt. Auch weitere Anwendungen wie 
Binärbilderstellung aus symbolischen Bildern und 
Konturverfolgung sind mit Hilfe der Verfahren ohne 
weiteres verwirklicht. 
2. OBJEKTDEFINITIONEN 
Hierbei werden zur Darstellung der Vektordaten 3 
Sorten von Objekten nämlich Punkte, Linien und 
Polygone unterschieden. 
- Ein Punkt ist ein Mittepixel in einem 3x3 Fenster 
aus einem  Grauwertbild, dessen Grauwert 
unterschiedlich von den Grauwerten seiner 8 
Nachbarspixeln ist, z.B. Mittepixel in Abb. 2.1(a) 
ist ein Punkt. 
- Eine Linie ist eine Menge von nebeneinander 
stehenden Pixeln mit demselben Grauwert in 
einem Grauwertbild, die nicht geschlossen ist. 
Abb.2.1(b) zeigt ein Beispiel auf. 
-Als ein Polygon ist eine geschlossene Linie 
definiert. Ein Polygon ist also praktisch die Kante 
(auch als Kontur oder Rand bezeichnet ) einer 
homogenen Fläche mit demselben Grauwert in 
einem Grauwertbild. Ein entsprechendes Beispiel 
zeigt Abb. 2.1(c) an. 
  
(b) Linie (c) Polygon 
(a) Punkt 
Abb. 2.1 Definitionen der Vektorobjekte 
3. VEKTORISIERUNG 
Die Umwandlung der  Rasterdaten in die 
Vektordaten wird durch eine  heuristische 
Zustandsraumsuchstrategie verwirklicht, die sich 
durch Abb. 3.1 veranschaulichen läft. Zur 
Darstellung des Zustandes wird jeweils ein 3x3 
Fenster ausgewählt. In Abb. 3.1(a) bildet ein 3x3 
163 
Fenster mit einem Eingangspixel(Pixel 1) den 
Anfangszustand, und in Abb. 3.1(b) beschreibt ein 
3x3 Fenster mit einem Ausgangspixel (Pixel 5) 
einen Zielzustand. Pixel 9 ist ein Mittepixel, der wie 
der Eingangspixel und Ausgangspixel denselben 
Grauwert des zu vektorisierenden Objektes besitzt. 
Von dem  Anfangszustand aus wird ein 
entsprechender Zielzustand gesucht. Da in Abb. 3.1 
Pixel 4 oder Pixel 6 keinen Grauwert des zu 
vektorisierenden Objektes hat, ist Pixel 5 als ein 
Ausgangspixel festgestellt. Danach wird ein neues 
3x3 Fenster mit dem Mittepixel als der neue 
Eingangspixel und dem Ausgangspixel als der neue 
Mittepixel eingerichtet, und ein neuer 
Ausgangspixel wird mit derselben Methode 
herausgefunden. Diese Vorgehensweise wird so 
lange wiederholt, bis entweder kein Ausgangspixel 
gefunden werden kann oder der letztlich 
festgestellte ^ Ausgangspixel mit dem ersten 
Eingangspixel im ersten Fenster übereinstimmt. 
Damit ist die Suche nach einem Vektorobjekt 
beendet. 
suche 
   
1 Eingangspixel 5 Ausgangspixel 
9 Mittepixel 
(a] Anfangszustand [b) Zielzustand 
Abb. 3.1 Zustandsraumsuche 
Um Fehler und blinde Suchvorgänge zu vermeiden 
und um die Leistung zu erhöhen, werden bei der 
ZielzustandSuche 3 heuristische Informationen 
benutzt : 
- Suche des Ausgangspixels im Uhrzeigersinn 
nämlich in der Reihenfolge von Pixel 2 bis Pixel 8 
in Abb. 3.1 zur Erhaltung der Konsistenz. 
- Beschränkung der 4 Eckpixel in einem Fenster als 
Ausgangspixel unter den bestimmten 
Bedingungen, um Kreuzung bzw. Überlagerung 
zwischen Objekten zu vermeiden. 
- Anzahl des Pixels mit dem Grauwert des 
Mittepixels innerhalb des Fensters zur Anzeige der 
möglichen Ausgangsanzahl. Gleicht die Anzahl 
gerade 3, so existiert ein eindeutiger 
Ausganspixel, z.B. Pixel 5 in Abb. 3.1. Ist die 
Anzahl größer als 3, so bestehen mehr als ein 
Kandidat des Ausgangspixels. Welcher davon ein 
plausibelerer Ausgangspixel ist, kann schlecht mit