《表3 三个案例参数提取结果与相对误差统计结果Tab.3 Parameter extraction results and relative error statistics of three cas

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于点云数据的雀替轮廓线参数信息自动化提取方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

在曲线拟合点提取的过程中拟合点个数n是关键参数，本文在此通过大量参数分析建议n的取值。如上文所述，基于上文建议的r取值，在给定的不同的n下，逐步提高多项式的阶次（最高阶次为n+1）进行拟合，当相关性系数首次达到0.95时，认为取得较好的轮廓线表达效果。为了进一步保证该方法的可靠性，本研究在进行参数分析时从每段曲线中均匀提取100个点，将拟合曲线预测的点坐标与实际坐标进行对比分析。3个案例均表明，当n超出2后，随着n的增大，多段曲线轮廓线的表达精度逐渐趋于稳定。因此针对于该类雀替，本文建议将曲线拟合点数量n取为3，3个案例参数提取结果与相对误差统计结果见表3，n取为3时拟合曲线与点云曲线的对比如图5所示，从图中可以看出两者吻合良好。