基于尺度空間技術(shù)的多邊形近似.pdf

1、物體形狀輪廓的多邊形近似是計(jì)算機(jī)視覺和圖像分析領(lǐng)域的一個(gè)基礎(chǔ)問題，相關(guān)算法已被廣泛應(yīng)用于形狀匹配、目標(biāo)識別、形狀檢索、形狀編碼等視覺與圖像分析任務(wù)。本文首先概述多邊形近似技術(shù)的研究發(fā)展與現(xiàn)狀，以及尺度空間思想特別是曲率尺度技術(shù)在形狀描述與分析中的研究與應(yīng)用。通過對兩者的分析與關(guān)聯(lián)，提出了基于尺度空間思想的多邊形近似技術(shù)來解決多邊形近似過程中的兩大問題，即在給定誤差閾值的條件下求解具有最少頂點(diǎn)個(gè)數(shù)的近似多邊形問題（Min-#問題）和在給定

2、近似多邊形頂點(diǎn)個(gè)數(shù)的條件下求解誤差最小化的近似問題（Min-?問題）。根據(jù)問題的性質(zhì)采用不同的技術(shù)路徑發(fā)展了兩種算法來表達(dá)尺度空間思想和解決問題。
　　1）限制單點(diǎn)誤差閾值的多邊形近似算法。該算法可以有效地解決Min-#問題。
　　2）基于總體誤差最小化的多邊形近似算法。該算法可以獲得任意頂點(diǎn)個(gè)數(shù)的近似多邊形，可用于求解Min-?問題。
　　由于引入了尺度空間的思想，上述兩種算法在多邊形近似過程中能夠考慮到曲線形狀在不