基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
基于渐进迭代逼近(PIA)的数据拟合方法以其简单和灵活的特性获得了广泛的关注.为了获得高保真度的拟合曲线,提出了一种基于主导点选取和正则渐进迭代逼近(RPIA)的自适应B样条曲线拟合算法.首先根据数据点的曲率估计选取初始主导点并生成初始PIA曲线.然后,借助于拟合误差和数据点集的曲率分布选取加细的主导点及实现PIA曲线的更新.得益于基于曲率分布的主导点选取,使得拟合曲线在复杂区域分布较多的控制顶点,而在平坦区域则较少.通过正则参数的引入构造了一种 RPIA 格式,提升了渐进迭代控制的灵活性.最后,数值算例表明相比于传统最小二乘曲线拟合该算法在使用较少数量的控制顶点时可实现较高的拟合精度.
推荐文章
基于遗传算法的B样条曲线拟合改进算法
曲线拟合
惩罚函数
遗传算法
节点向量
基于几何迭代的多张B样条曲面拟合方法
几何连续性
几何迭代
曲面拟合
基于最少控制点的非均匀有理B样条曲线拟合
控制点
自适应提取
主特征点
NURBS曲线
基于曲线拟合预测模型的自适应逆控制研究
自适应逆控制
四阶龙格库塔法
灰色模型
模糊神经网络
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于正则渐进迭代逼近的自适应B样条曲线拟合
来源期刊 图学学报 学科 工学
关键词 B样条曲线拟合 正则渐进迭代逼近 自适应加细 曲率估计
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 计算机图形学
研究方向 页码范围 287-294
页数 8页 分类号 TP391
字数 4448字 语种 中文
DOI 10.11996/JG.j.2095-302X.2018020287
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘明增 大连理工大学盘锦校区基础教学部 4 13 2.0 3.0
2 郭庆杰 大连理工大学盘锦校区基础教学部 3 3 1.0 1.0
3 王思奇 大连理工大学盘锦校区基础教学部 1 2 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (48)
共引文献  (41)
参考文献  (14)
节点文献
引证文献  (2)
同被引文献  (2)
二级引证文献  (0)
1975(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
1976(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1980(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1986(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2005(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2006(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2007(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2008(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2009(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2010(6)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(4)
2011(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2012(10)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(9)
2013(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2014(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2018(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
B样条曲线拟合
正则渐进迭代逼近
自适应加细
曲率估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
图学学报
双月刊
2095-302X
10-1034/T
16开
北京海淀学院路37号中国图学学会学报编辑部
1980
chi
出版文献量(篇)
3336
总下载数(次)
7
论文1v1指导