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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。