准确性直接决定拟合曲线的连续性和精确性。通过对拟分法和贪心算法的要问题，是研究曲线和曲面性质的重要途径。然而，在些情况下，测量所得的数据本身可能并不精确，使得所得到的采样点集并非完全落在原物体上，这时要求构造条曲线严格通过给定的数据点就没有意义。因此，在容许误差范围内给出条最为逼近的数据点显得更为基于平面有序离散点的特征点检测方法比较论文原稿了研究。曲线的特征点选取的个数和准确性直接决定拟合曲线的连续性和精确性。通过对拟分法和贪心算法的程序实现，分析了两种不同算法在选取特征点上的算法优劣及在不同数量的样本点上的结果展现，为工程上进行曲线重构提供了很好的实践基础。的复杂度。而另种方法是跳过参数化，直接根据所给的离散点信息检测曲线的特征点检测方法。事实上，曲线图形的信息主要集中在曲线的特征点上，而特征点多发生在转角大的地方，如何快速有效的检测出这些点并记录下它们的位置，就能在后续的处理中保证图形的止。基于平面有序离散点的特征点检测方法比较论文原稿。传统的曲线逼近方法是在给定数据点的基础上分别通过参数化插值或者拟合来生成初始曲线，然后计算曲率大小检测曲线的特征点，在保证误差条件下移除些点以得到最少的曲线段数，使得加工效率得到提而拟分法是基于离散点，未知曲线表达式的前提下，不断计算逼近直线与对应样本点两点之间的欧几里得距离，通过无限逼近误差的方法检测特征点。详细算法如表所示。贪心算法贪心算法主要基于实际生产加工中提高加工速度的考虑。在生产加工中，为了提高生产效时，拟分法计算效率较快，但误差略逊于贪心算法样本点旦增多，贪心算法的优势明显，无论是计算效率还是误差方面，都胜过拟分法，且其特征点数相对于拟分法较少。特征点检测方法拟分法拟分法基于分法的原理。分法的原理为，在己知参数曲线的表达式的前提下差，就把弦线作为该曲线的逼近，否则按照参数区间把曲线分为，直到得到的子曲线段都满足到其弦线的距离不超过给定的误差为止。通过表，可以看出，对于初始数据点相对较少的情况，拟分法的运行速度相对于贪心算法比较快，耗时较少，效率比较高，并且对于特。在生产加工中，为了提高生产效率，需要减少逼近参数曲线的线段数量，从这方面来说，自然是段数越少越好。实际上，在己知参数曲线的表达式的前提下，人们是基于参数，把曲线按照参数区间平均分段，每条子曲线段由其弦线逼近，直到得到的子曲线段都满足到征点多发生在转角大的地方，如何快速有效的检测出这些点并记录下它们的位置，就能在后续的处理中保证图形的拓扑性质不变。本文就是通过研究两种不同的特征点检测方法，通过不同数量的样本点的特征点检测实现，分析不同的检测方法在面对不同体量的样本点时基于平面有序离散点的特征点检测方法比较论文原稿基于曲线的凸包性质如果曲线上任意点到其弦线的距离小于等于给定的误差，就把弦线作为该曲线的逼近，否则按照参数区间把曲线分为，直到得到的子曲线段都满足到其弦线的距离不超过给定的误差为止。基于平面有序离散点的特征点检测方法比较论文原稿。们所要的特征点，也就是说通过拟分法得到的特征点，在去掉其中的些特征点后，利用剩下的特征点所得到的逼近曲线仍然满足所给的容许误差，因此，从特征点最少最优的角度来说，贪心算法要优于拟分法。如表所示，从误差角度分析，样本点较少的情况下，低于，然后计算曲率大小检测曲线的特征点，在保证误差条件下移除些点以得到最少的曲线段数，使得加工效率得到提高，但这种方法由于初始所用数据点很多，导致在求解拟合曲线时系数矩阵太大，运行效率低下或者直接根据各种离散曲率计算方法，计算各数据点的曲率征点的检测与贪心算法持平。但是对于初始数据点比较多的情况，拟分法的运行的时间比较长，并且所检测得到的特征点要多于贪心算法，这是由于每次该算法都是把区间分成两个小区间，在计算的过程中直处于添加特征点的状态，使得它所得到的很多特征点实际并非其弦线的距离不超过给定的误差为止。基于平面有序离散点的特征点检测方法比较论文原稿。特征点检测方法拟分法拟分法基于分法的原理。分法的原理为，在己知参数曲线的表达式的前提下，基于曲线的凸包性质如果曲线上任意点到其弦线的距离小于等于给定的对特征点检测的运行效率和精确性。而拟分法是基于离散点，未知曲线表达式的前提下，不断计算逼近直线与对应样本点两点之间的欧几里得距离，通过无限逼近误差的方法检测特征点。详细算法如表所示。贪心算法贪心算法主要基于实际生产加工中提高加工速度的考以得到些特征点，然后再进行样条曲线求解，这种方法虽然较前种方法有其优越性，但是在计算曲率阶段仍然具有定的复杂度。而另种方法是跳过参数化，直接根据所给的离散点信息检测曲线的特征点检测方法。事实上，曲线图形的信息主要集中在曲线的特征点上，而基于平面有序离散点的特征点检测方法比较论文原稿到的采样点集并非完全落在原物体上，这时要求构造条曲线严格通过给定的数据点就没有意义。因此，在容许误差范围内给出条最为逼近的数据点显得更为合理，即曲线逼近方法。传统的曲线逼近方法是在给定数据点的基础上分别通过参数化插值或者拟合来生成初始曲程序实现，分析了两种不同算法在选取特征点上的算法优劣及在不同数量的样本点上的结果展现，为工程上进行曲线重构提供了很好的实践基础。关键词有序离散点拟分法贪心算法曲线重构逆向工程技术是随着计算机技术的发展和成熟以及数据测量技术的进步合理，即曲线逼近方法。但是在实际应用中，往往拿到的数据本身是有偏差的，这时就要求所得到的近似函数与原数据点的偏差按种标准最小，以反映所给数据的总体趋势，消除局部波动的影响，这就是曲线拟合问题。基于所处理的是具有微小噪声的离散数据，因此关键词有序离散点拟分法贪心算法曲线重构逆向工程技术是随着计算机技术的发展和成熟以及数据测量技术的进步而迅速发展起来的门新兴学科与技术。它改变了從图纸到实物的设计模式，为产品的设计提供了条新的途径。离散点的曲线曲面重构是逆向工程中的拓扑性质不变。本文就是通过研究两种不同的特征点检测方法，通过不同数量的样本点的特征点检测实现，分析不同的检测方法在面对不同体量的样本点时对特征点检测的运行效率和精确性。摘要本文针对曲线曲面重构问题中的基于平面有序离散点的特征点检测方法进高，但这种方法由于初始所用数据点很多，导致在求解拟合曲线时系数矩阵太大，运行效率低下或者直接根据各种离散曲率计算方法，计算各数据点的曲率以得到些特征点，然后再进行样条曲线求解，这种方法虽然较前种方法有其优越性，但是在计算曲率阶段仍然具有效率，需要减少逼近参数曲线的线段数量，从这方面来说，自然是段数越少越好。实际上，在己知参数曲线的表达式的前提下，人们是基于参数，把曲线按照参数区间平均分段，每条子曲线段由其弦线逼近，直到得到的子曲线段都满足到其弦线的距离不超过给定的误差