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空间曲线的特征识别与高质量非均匀采样
引用本文:陆利正,何歆,凌海雅,汪国昭.空间曲线的特征识别与高质量非均匀采样[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022,34(1):18-24.
作者姓名:陆利正  何歆  凌海雅  汪国昭
作者单位:浙江工商大学统计与数学学院 杭州 310018,浙江大学数学科学学院 杭州 310027
基金项目:浙江省自然科学基金(LY21F020009).
摘    要:为避免传统均匀采样方法因忽视曲线重要特征而生成不理想的采样结果,获得给定数量且由特征点和辅助点组成的采样点序列,提出基于特征识别的高质量空间曲线非均匀采样方法.首先使用抛物线插值法得到曲线上所有曲率极大值点和挠率极大值点的近似位置,经筛选后产生特征点,以更好地抓住空间曲线的轮廓特征.然后定义基于弧长、曲率和挠率加权组合的特征函数,并以此自适应地选取曲线上的辅助点.与3种主流采样方法比较的实验结果表明,该方法能够获得更高质量的采样结果且具有更好的实用性,从而进一步改善空间曲线的B样条拟合效果.

关 键 词:空间曲线  特征识别  非均匀采样  曲率和挠率

Feature Recognition and High-Quality Nonuniform Sampling for Spatial Curves
Lu Lizheng,He Xin,Ling Haiya,Wang Guozhao.Feature Recognition and High-Quality Nonuniform Sampling for Spatial Curves[J].Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics,2022,34(1):18-24.
Authors:Lu Lizheng  He Xin  Ling Haiya  Wang Guozhao
Affiliation:(School of Statistics and Mathematics,Zhejiang Gongshang University,Hangzhou 310018;School of Mathematical Sciences,Zhejiang University,Hangzhou 310027)
Abstract:
Keywords:spatial curve  feature recognition  nonuniform sampling  curvature and torsion
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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