| 误差可控的细分曲面图像矢量化EI北大核心CSCD |
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| 引用本文： | 陈爱芬李桂清王宇攀聂勇伟.误差可控的细分曲面图像矢量化EI北大核心CSCD[J].计算机辅助设计与图形学学报,2017(12):2197-2203. |
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| 作者姓名： | 陈爱芬李桂清王宇攀聂勇伟 |
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| 作者单位： | 1.华南理工大学计算机科学与工程学院510640; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61572202；61602183)；广东省自然科学基金重点项目(S2013020012795)；广州市科技计划(201707010140)；华南理工大学中央高校培育项目 |
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| 摘 要： | 为了提高矢量化图像的重构质量,提出一种基于细分曲面的误差可控矢量化算法.首先提取图像特征,构建特征约束的初始网格,并利用二次误差度量方法简化初始网格,得到特征保持的基网格;然后利用带尖锐特征的Loop细分曲面拟合图像颜色,得到控制网格;最后计算重构图像的误差,对控制网格进行自适应细分,直至重构误差达到用户需求.实验结果表明,该算法能够大幅度提高初始重构结果的质量,并在一定程度上做到误差可控.
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| 关 键 词： | 图像矢量化 图像特征 网格简化 细分曲面 误差可控 |
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