本论文系陕西省自然科学基金(2002E224)中的一部分。 线图一直是人们之间以及人与计算机之间交换三维物体(或场景)信息的一种重要媒介。复杂物体的线图包括轴测图、透视图、仿射图、射影图和非线性投影图,也包括人徒手画的物体投影图和从图像中抽取的图形。从线画图中重建三维场景信息是计算机视觉研究中的一项重要内容,而面识别是由线画图重建场景三维结构的研究中的关键步骤,许多关于线图的研究都是以面识别的研究结果为前提的,因此需要对单幅线图的面识别进行相应的研究。 本文的研究在设定的基本假设和基本前提下,首先从仅包含二维信息的单幅线图出发,挖掘其中所隐含的三维信息,提出一系列与面识别相关的基本定理和相关推论,设定了回路搜索时判定真正的面的条件和对搜索得到的回路集合进行修枝的条件,减少了搜索的时间和空间;其次,给出了搜索所有简单回路的递归算法;接着,提出了以面识别相关定理和相关推论为基础的,适用于平面画隐线图的整个算法流程;最后,提出了解决用于表达曲面物体的带有曲线的线图和由多个离散图表示的物体的线图的面识别的方法,设计了适用于一般物体的画隐线图的方法。该识别方法对一般物体的线图均可以进行面的识别,对于没有洞的平面物体,识别率几乎能接近100%,即使是有洞的物体和带有曲面的物体,识别的准确率也相当的高,与已有的算法相比,本方法有明显的改进。该方法对于面识別,可较大的减少搜索时间和搜索空间,提高识别效率。