误差可控的细分曲面图像矢量化

• 作者: 李桂清 王宇攀 聂勇伟 陈爱芬
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像矢量化 图像特征 网格简化 细分曲面 误差可控
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 图形与可视化
• 页码范围: 2197-2203
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5770字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2017.16518

摘要

为了提高矢量化图像的重构质量,提出一种基于细分曲面的误差可控矢量化算法.首先提取图像特征,构建特征约束的初始网格,并利用二次误差度量方法简化初始网格,得到特征保持的基网格;然后利用带尖锐特征的Loop细分曲面拟合图像颜色,得到控制网格;最后计算重构图像的误差,对控制网格进行自适应细分,直至重构误差达到用户需求.实验结果表明,该算法能够大幅度提高初始重构结果的质量,并在一定程度上做到误差可控.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李桂清	华南理工大学计算机科学与工程学院	30	214	8.0	14.0
2	陈爱芬	华南理工大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0
3	王宇攀	华南理工大学计算机科学与工程学院	5	10	1.0	3.0
4	聂勇伟	华南理工大学计算机科学与工程学院	5	7	1.0	2.0