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基于LSPIA的NURBS曲线拟合优化算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.41 MB | 2021-04-27

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　　为了使 NURBS曲线更精确地拟合散乱数据点，提出了一种基于乘渐进迭代逼近（ least square pro-gressive and iterative approximation， LSPIA）的 NURBS曲线拟合优化算法。首先，确定一条初始 NURBS曲线，利用SPIA算法优化控制顶点;然后，分别优化数据点参数，拟合曲线的节点和权因子，每优化好一个变量，重新优化控制顶点;最后，经多次优化迭代得到高精度的拟合曲线。在优化每类变量时，为了避免被其他变量影响，保持其他变量不变。基于 LSPIA的 NURBS曲线拟合优化算法充分利用了 LSPIA算法的优点，在迭代过程中，可以重复使用前一迭代步骤得到的控制顶点等数据，从而节省了运算时间。算法实例表明，该算法能获得一定保形效果。

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