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论文成果

基于正则渐进迭代逼近的自适应B样条曲线拟合

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论文类型：期刊论文
发表时间：2018-01-01
发表刊物：图学学报
收录刊物：CSCD
文献类型：J
卷号：39
期号：2
页面范围：287-294
ISSN号：2095-302X
关键字：B样条曲线拟合;正则渐进迭代逼近;自适应加细;曲率估计
摘要：基于渐进迭代逼近(PIA)的数据拟合方法以其简单和灵活的特性获得了广泛的关注.为了获得高保真度的拟合曲线,提出了一种基于主导点选取和正则渐进迭代逼近(RPIA)的自适应B样条曲线拟合算法.首先根据数据点的曲率估计选取初始主导点并生成初始PIA曲线.然后,借助于拟合误差和数据点集的曲率分布选取加细的主导点及实现PIA曲线的更新.得益于基于曲率分布的主导点选取,使得拟合曲线在复杂区域分布较多的控制顶点,而在平坦区域则较少.通过正则参数的引入构造了一种 RPIA 格式,提升了渐进迭代控制的灵活性.最后,数值算例表明相比于传统最小二乘曲线拟合该算法在使用较少数量的控制顶点时可实现较高的拟合精度.

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