曲线曲面拟合是计算机辅助设计及相关领域的重点研究问题,而采样方法对拟合结果至关重要。当前主流的均匀采样方法未考虑曲线的实际形状,往往生成不够满意的拟合结果;虽然存在针对平面曲线的非均匀采样方法,但还不适用于空间曲线的情形。因此,本文研究的目的是提出空间曲线的非均匀采样方法,并借助特征选取曲线上代表性的采样点,从而改善空间曲线的拟合效果。本文研究空间曲线基于特征识别的高质量非均匀采样问题。首先,使用抛物线插值法和参数域等分加细法得到空间曲线上所有曲率极大值点和挠率极大值点的近似位置,再过滤掉那些相对较小的极大值点,以产生曲线的特征点。然后,定义特征函数为弧长、曲率和挠率的加权组合,并据此自适应地选取曲线上更多的辅助点。最后,用渐进迭代法获得插值所有采样点的B样条曲线,作为原空间曲线的拟合曲线。对比空间曲线的三种主流采样方法,本文方法能获得更好的采样结果,从而进一步改善空间曲线的B样条拟合效果,具有更好的实用性。