基于先验知识的矢量图轮廓优化

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。

隅角上光滑函数芽的开折在网状P-R^+-等价关系下的稳定性

网状P-R+-等价关系是网状R+-等价关系的一种推广.本文给出了隅角上光滑函数芽的开折之间的网状P-R+-等价的概念,并且研究了在该等价关系下开折的稳定性问题.