曲线拟合中特征点的递归提取

在计算机辅助设计及相关领域中,需要对曲线进行精确的拟合。针对这一需求,提出了一种曲线拟合中特征点提取的新算法。在该算法中,对两个端点之间的一段曲线采取递归的思想寻找特征点,当满足某一阈值T时递归结束。由于T值可变,设计者可根据不同需求自行设置T值直到满足某一特定的要求为止。文中给出了算法的原理、实现过程以及试验结果。结果表明,该算法计算简单,精度高,用该算法提取的特征点对曲线进行拟合能够达到较好的效果。     

一种基于三角形递归切分的三维军标绘制方法

针对三维战场仿真环境中三维军标的实时绘制问题,利用Bezier曲线的任意可分性,提出了一种新的基于三角形递归切分的三维动态军标通用绘制方法.首先,通过设置军标控制点自动生成二维军标图形;然后,对二维军标模型进行三角形递归切分并动态控制递归算法调用次数;最后,对每个特征点赋予高程值,从而生成并显示三维动态军标图形.实验结果表明,该算法在不同地形条件下应用于多种基本的三维军标中都能保持良好的匹配速度和匹配效果.该方法在保证通用性前提下可以满足军标标绘系统的实时性需求.     

亚像素边缘检测算法在刀具参数检测中的应用

传统边缘检测算法定位精度低、效率低并且对噪声比较敏感,已经不能满足工业生产的需求.基于此,本文提出了基于拟合的亚像素边缘检测算法--五次多项式拟合亚像素边缘检测算法.该算法首先在待测边缘附近取一系列的点,求得这些点的灰度值,通过五次多项式曲线对灰度曲线进行拟合,求得五次多项式的二阶导数为零点即为亚像素位置.并对五次多项...     

一种基于切线的曲线直线拟合的矢量化算法

提出一种在位图矢量化系统中用直线拟合曲线的新算法.算法利用曲线的一系列切线寻找曲线上与切线距离为门限距离的点作为直线拟合的特征点.算法包括两个步骤:尖点提取和直线逼近.第一步将曲线中具有局部曲率极大值的尖点提取出来,并利用尖点将曲线分割为多个曲线片断;第二步利用曲线片断的切线系找出特征点,再分别用直线依次将邻近两特征点相连,即完成拟合过程.经实验表明,算法既能准确提取边界形状的特征关键点,又能有效地实现对曲线的直线拟合.     

基于B样条的平面轮廓重构闭合曲面算法

由一组平行轮廓线重构三维闭合表面是三维可视化研究的主要内容之一.文中通过对B样条插值算法的研究,提出了一种新的公共节点矢量确定方法,利用该方法首先对经过预处理的CT牙齿图片提取轮廓线获得三维数据点,之后对轮廓线数据点进行B样条曲线的拟合,在每条拟合曲线上根据所确定的节点矢量值重新采样,由重新采样的三维数据点利用B样条曲面插值算法构造闭合曲面,所构造的闭合曲面是对原始轮廓数据的拟合.通过实例验证可看出该方法可获得较好的拟合曲面,经过误差分析检测,满足拟合条件,因此该方法可以保证几何重建的准确性.     

基于最小二乘法的鼻子轮廓提取

针对传统的机器人肖像绘画技术中,现有方法难以对提取的鼻子轮廓线条的特征进行表征,进而影响了对鼻子的编码和矢量化的问题,提出一种基于最小二乘法的鼻子轮廓提取算法.首先在检测鼻子的基础上定位鼻尖和鼻孔;然后定位关键特征点,并通过关键特征点的约束控制搜索轮廓参考点;最后基于最小二乘法拟合轮廓曲线,得到鼻子轮廓曲线.实验结果表明,应用该算法能很有效地提取鼻子轮廓特征,且有利于编码和矢量化.     

基于轮廓重心参数调整的Bezier曲线拟合方法

传统的3次Bezier曲线拟合方法在拟合汉字轮廓曲线时,迭代次数多,效率较低.针对拟合的效率,设计了一种基于3次Bezier曲线的汉字曲线轮廓拟合新方法.该方法的核心是简单高效的参数迭代算法.在3次Bezier曲线控制点的求取方法上,采用最小二乘法拟合;在参数的优化问题上,用过型值点重心的直线与拟合曲线间的交点求解参数,迭代优化参数取值.该迭代算法占用资源少,运算量小,计算简便.实验结果表明,针对一般型值点和汉字轮廓特征点的曲线拟合,在相同精度要求下,该算法迭代次数少,收敛速度快,能达到更好的拟合效果.     

闭合数字曲线的多项式递归拟合

在数字曲线拟合的各种方法中,常见的用作拟合基元的曲线有B样条、贝塞尔曲线等。与这些曲线相比,二次多项式曲线具有形式简单、计算方便等特点。但二次多项式只能拟合X坐标与Y坐标之间成函数关系的点序列,无法拟合闭合曲线。因此,论文提出了一种基于曲线分解的拟合方法,该方法首先将闭合曲线在X方向和Y方向上进行分解,得到两个一维离散函数,然后用二次多项式分别对这两个离散函数进行递归拟合,直到满足一定的精度要求为止。最后实验表明,该方法与现有拟合算法相比,具有精度高、计算量小等特点。     

基于B样条的平面轮廓重构闭合曲面算法

由一组平行轮廓线重构三维闭合表面是三维可视化研究的主要内容之一。文中通过对B样条插值算法的研究,提出了一种新的公共节点矢量确定方法,利用该方法首先对经过预处理的CT牙齿图片提取轮廓线获得三维数据点,之后对轮廓线数据点进行B样条曲线的拟合,在每条拟合曲线上根据所确定的节点矢量值重新采样,由重新采样的三维数据点利用B样条曲面插值算法构造闭合曲面．所构造的闭合曲面是对原始轮廓数据的拟合。通过实例验证可看出该方法可获得较好的拟合曲面,经过误差分析检测,满足拟合条件,因此该方法可以保证几何重建的准确性。     

曲线曲面拟合中型值点参数的最优化

曲线、曲面光顺拟合的关键是寻找与型值点相应的最优参数,然后即可按最小二乘法通过建立最佳拟合方程来求出控制顶点.现有的各种参数选取法,由于没有体现最优参数的几何特征,从而使得最终的拟合精度偏低和计算的时间复杂性偏大.为了提高曲线、曲面拟合精度和计算速度,提出了一种型值点参数最优化的算法,该算法先利用点到曲线、曲面的正交投影,结合参数坐标邻域的搜索来提高计算速度,然后在曲线、曲面的迭代过程中不断修正参数,最终产生具有明显几何意义的型值点参数,以达到最佳拟合效果.与Hoschek,Carlos以及Piegl等算法的拟合结果比较表明,该算法迭代次数减少了10%～90%,计算时间复杂度降低了20%～70%,计算精确度提高了40%左右.