《表1 逼近的多边形顶点数目》

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《改进的轮廓多边形分段逼近算法》

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图片背景杂乱以及受噪声的影响，物体很难得到完美的边界，但是轮廓的突出的点信息是相对鲁棒的。图5中的（a），（d），（g）三个轮廓是同一目标轮廓通过缩放60%和顺时针旋转90°得到。用两种算法在不同阈值下对三个不同尺度与旋转的轮廓进行逼近，图5是Ramer等人提出的分裂合并算法与本文算法得到的逼近结果示意图。近似多边形的顶点数在表1中给出，可以看出，轮廓1与轮廓2通过常规的分裂合并算法得到的多边形顶点数目差异较大，表明常规算法对尺度变化的鲁棒性较差。三个轮廓通过本文算法在不同阈值下得到的近似多边形边数都大致相同，表明本文算法不仅对旋转有较好的鲁棒性，并且对于尺度缩放也有较好的鲁棒性。