基于最小误差逼近的轮廓特征点提取

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1、!""#$%%%&%%’(清华大学学报-自然科学版.*%%>年第(>卷第*期*,+’)#$$&***+,#/012345678329-":2;0<:5.=*%%>=?@AB(>=#@B*$C’&$C>基于最小误差逼近的轮廓特征点提取郑军=刘正文=马兆瑞=潘际銮-清华大学机械工程系=先进成形制造教育部重点实验室=北京$%%%>(.摘要D针对轮廓曲线的多边形近似和特征点提取!提出了不仅应该具有好的时间复杂度与空间复杂度=而且多边形逼近误差和局部最小误差逼近特征点的定义和相应要最大程度地反映曲线的形状特征=同时具有最少的实现算法"该特征点对轮廓曲线进行树状递归

2、划分!并最的特征点数H常用的多边形逼近算法有基于运动学大限度地减小逼近误差"使得在给定特征点数目情况下!多:(;的多边形逼近算法=基于聚合的最小均方误差线边形逼近误差为最小"在给定逼近误差的情况下!特征点数段逼近法=基于分裂最小均方误差线段逼近:’;=条带目为最少"对于轮廓线的特征提取#优化多边形逼近#压缩表算法:C;和适合特征计算的多边形逼近方法:E;=这些示具有一定的意义"算法都需要指定一个门限值=这些门限阈值根据算关键词D信息处理$轮廓曲线$最小误差逼近法的不同=含义也不同=但是这些传统算法中的误差中图分类号D0P+F$Q0/+%C文献标识码DR门

3、限阈值都不能直观地反映逼近前后的真实误差H文章编号D$%%%&%%’(-*%%>.%*&%$C’&%(本文提出了一种基于最小逼近误差的多边形逼近和特征点提取算法=该算法简单9逼近效果好=误STUVWXUYZ[ZZ]U^Y[__WU]V_‘ZY[Ua差含义直观9明确=而且误差范围可得到很好的控制HbWa_cZ[Ud_eY[Ye]eW‘‘VZWXd_VVZV,多边形逼近误差fghijklm=nopfqrmstrm=uvfqwxylz={vikz

4、lwm====设轮廓<由一系列子轮廓>%9>$9?9>@9?9-}_~!WbZVWUZV~ZV"c#W[X_

5、c$WU_VYW^a%VZX_aaY[&’_Xd[Z^Z&~=ZUd_$Y[YaUV~ZSc]XWUYZ[=(_‘WVUe_[UZ$_XdW[YXW^>A组成=连接第@个子轮廓的起点和终点所构成的S[&Y[__VY[&=’aY[&d]W)[Y#_VaYU~=*_Y+Y[&,---./=0dY[W.有向线段B称为子轮廓的弦=子轮廓=>称为B的@@@"baUVWXUDR37A4@12N5J271O<9

6、64@36123473@A64@37331@42J7N2@3<11@173O7A@:7AJ232J6J7331@7:5<11@15@1N5<5<7N61<3@23N1B05<一个多边形逼近H如图$所示H5<7N61<3@23N1O292O

7、61<<4N17:N2@3=@3N2J2K7N2@3@53@A64@37331@42J7N2@31=73O:@J31<112@3@5N5<@6NA23<:619

8、期D*%%E&%+&%$字曲线=称为多边形逼近:+;H基金项目D先进成形制造教育部重点实验室开放基金-*%%C%$$.快速准确地提取一个曲线上特征点集合对多边作者简介D郑军-$FE$G.=男-汉.=山西=博士=助研H形匹配是必不可少的H一个好的求曲线特征点算法I&J72ADK5<34LMJ72ABN1234567B

9、度3显然有!4(5其大小为如图&所示的阴影部分&