基于先验知识的矢量图轮廓优化

摘要：

最小二乘渐进迭代逼近(Least Square Progressive and Iterative Approximation,LSPIA)是有效的数据拟合方法,但应用非均匀B样条在拟合低分辨率图像轮廓过程中可能产生自相交、曲线扭曲、光滑角等不合理现象.该文应用长度优先、避免自相交和避免对尖角光滑处理这3种先验知识对LSPIA解空间进行约束,并为LSPIA矢量图轮廓拟合提供合理的规范.数值实验表明:引入先验知识后能很好地解决图像矢量化过程中出现的上述3种不合理现象,得到更加合理和美观的轮廓.

关键词：非均匀B样条、自相交、曲线扭曲、光滑角、轮廓

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：58-61