(27) 27 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

ИТЕРАТИВНАЯ АППРОКСИМАЦИЯ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ ПО МАКСИМУМУ ПЕРИМЕТРА И С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕРАВЕНСТВА ТРЕУГОЛЬНИКОВ
Р.В. Хмелев
Институт систем обработки изображений РАН,
Самарский государственный аэрокосмический университет

 PDF, 815 kB

Страницы: 155-164.

Язык статьи: Русский.

Аннотация:
В статье описываются три авторских алгоритма итеративной аппроксимации, в первую очередь, итеративной полигональной аппроксимации контурных цепей, основанных на принципе максимума периметра аппроксимирующего многоугольника. Алгоритмы предназначены для анализа формы контуров. Также представлена модификация, позволяющая применять эти алгоритмы для итеративной аппроксимации одномерных последовательностей, могущая использоваться при анализе звука и растра изображений.

Keywords:
iterative approximation, triangle inequality, maximum perimeter of an approximating polygon, image raster, sound

Citation:
Khmelev RV. Iterative approximation of sequences along the maximum of the perimeter and using the triangle inequality. Computer Optics 2005; 27: 155-164.

Acknowledgments:
This work was supported by the Russian-American program “Basic Research and Higher Education” (BRHE), grants of the President of Russia No. NSh- 1007.2003.01 and the Russian Foundation for Basic Research No. 04-07-96500

Литература:

  1. Chetverikov D., Szabó Z. Detection of High Curvature Points in Planar Curves // http://visual.ipan.sztaki.hu/corner/ 2. Kolesnikov A. Polygonal approximation, 2003
  2. Vallone U., Bidemensional shapes polygonalization by ACO, Proc. 3rd Int. Workshop on Ants Algorithms, Brussels, Belgium, 296-297, September 2002.
  3. Dorigo N., Optimization, Learning, and Natural Algorithms, PhD Thesis, Dip. Elettronica e Informazione, Politecnico di Milano, Italia, 1992.
  4. Dorigo M., G. Di Caro & L. M. Gambardella. Ant Algorithms for Discrete Optimization. Artificial Life, 1999. Vol. 5(2). P.137-172.
  5. Leu J.G., Chen L., Polygonal approximation of 2d shapes through boundary merging, Pattern Recognition Letters, 1988. Vol.7(4). P.231-238.
  6. Latecki L.J., Lakamper R., Convexity rule for shape decomposition based on discrete contour evolution, Computer Vision and Image Understanding, 1999. Vol. 73. P.441-454.
  7. Ku K.M., Chiu K.M., Polygonal approximation of digital curve by graduate iterative merging, Electronics Letters, 1995. Vol. 31. P. 444-446.
  8. Fahn C.-S., Wang J.-F., Lee J.-Y., An adaptive reduction procedure for the piecewise linear approximation of digitized curves, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1989. Vol. 11. P. 967-973.
  9. Wu J.-S., Leou J.-J., New polygonal approximation schemes for object shape representation, Pattern Recognition, 1993. Vol. 26. P. 471-484.
  10. Boxer L., Chang C.-S., Miller R., Rau-Chaplin A., Polygonal approximation by boundary reduction, Pattern Recognition Letters, 1993. Vol.14. P.111-119.
  11. Visvalingam M., Whyatt J., Line generalization by repeated elimination of points, Cartographic Journal, 1993. Vol. 30(1). P. 46-51.
  12. Pikaz A., Dinstein I., An algorithm for polygonal approximation based on iterative point elimination, Pattern Recognition Letters, 1995. Vol. 16(6). P. 557-563.
  13. Horst J.A., Beichl I., A simple algorithm for efficient piecewise linear approximation of space curves, Proc. Int. Conf. Image Processing-ICIP'97, 1997. Vol. 2. P. 744-747.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20