非参数化的曲线光顺算法的研究

发布时间：2021-03-13 02:00

　　曲线拟合是许多领域中常用的数据处理方法,最初用来研究多个变量的关系,随着时间推移,被应用在计算机辅助几何设计中,近几年随着人工智能技术的发展,计算机视觉领域里的运动物体的轨迹描绘与跟踪,边缘检测等都会使用曲线拟合的相关知识。拟合生成的曲线光滑度又是评价曲线拟合的一个重要指标,如果拟合生成的曲线带有许多毛刺,将严重影响结果的准确性。因此,曲线的光顺处理技术显得格外重要。经典的曲线光顺算法最小二乘法虽然原理简单,同时在某些情况下生成的曲线效果好,但是该算法的使用范围有限,只能使用在数据点能用函数表达式表示的情况,对于曲线形状复杂的情况下是不能使用该算法。近些年,研究者提出的一些新算法,例如:光顺样条法、惩罚样条法等,这些算法多数是建立在最小二乘法基础上通过增加惩罚项改进得到。虽然这几个算法生成的曲线光顺效果都比较好,使用范围也比较广,能被使用在数据点复杂且多的情况下,但是这些算法里涉及了大量的矩阵运算,并且随着数据点的增多,生成曲线所花时间也在增加。这些算法有一个共同点就是需要计算曲线表达式里的各个参数,为了计算得到这些参数值,需要花费大量时间,而计算这些参数又需要用到大量的矩阵运算,这就... 

【文章来源】：兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

采集到的特征数据点

图1-2把数据点直接连接起来的曲线

光顺算法生成的曲线


本文编号：3079376