现如今缺乏对传统民族纹饰图案矢量化的相关研究,现有算法难以从载体中提取纹饰,算法鲁棒性不强,且不能对输出结果进行精细控制,为此需要开发出一套高效的矢量化平台。本文以传统纹饰图案作为研究对象,进行矢量化解决方案的研究,创新性提出多任务驱动的矢量化算法,最后搭建传统民族纹饰图案矢量化系统,研究内容和创新点主要包括:（1）基于单任务驱动的思路,对每一类素材使用专门的算法进行优化。素材库中有大量的二值图像,为此本文在已有的二值区域算法的基础上增加了一个二值化的预处理过程,同时对原有的算法进行优化,提出一种新的多边形轮廓追踪算法,最优情况下可以将路径转为多边形表示的时间复杂度由原来的O（n2）降至O（n）。（2）提出纹饰图案的提取方案。由于纹饰图案有许多载体如服饰和器物等,布料上的纹饰受布料纹理的干扰,直接对这些图案进行矢量化不太现实,为此使用一种基于边缘切线流场（ETF）的线稿提取算法,在纹饰素材中表现优异,可以提取到纹饰图案完整的装饰线条。（3）基于多任务驱动的矢量化解决方案,提出一种基于层次聚类的矢量化算法。算法解决两个问题:二值算法不能处理彩色图像;不能对矢量化结果的细节程度进行精确控制。针对第一点,提出利用层次聚类来对彩色图像的区域进行提取,每一层的区域都被看成一个二值图元,算法经过高度优化,即使层次聚类得到的区域数较多,但是算法的性能仍然表现优异。针对第二点,提出精确性、连续性和简单性三个度量指标,利用层次聚类树的特点,用户可以调整参数获得区域数量少简单性更优的纹饰轮廓,也可以得到精确性更优包含更多细节的矢量图。（4）基于Java后台框架和Web前端技术实现传统民族纹饰图案矢量化平台。系统设计合理,经过认证后允许第三方的矢量化算法接入,这为后续优秀的矢量化算法的集成提供了便利。系统界面简约交互方便,提供一键矢量化的功能,算法经过高度优化平台性能良好。