一种基于统计方法寻找等值线的槽脊点技术

本发明专利技术一种基于统计方法寻找等值线的槽脊点，曲线函数的极值点处一阶导数为0，拐点处二阶导数为0；极值点即为槽脊点，但实际中的曲线很难确定函数关系，比如等值线；对于随机、不确定的问题，基于概率统计理论的方法是目前比较理想的选择，使得其测试结果更加理想。使得其测试结果更加理想。使得其测试结果更加理想。

【技术实现步骤摘要】
一种基于统计方法寻找等值线的槽脊点


[0001]本专利技术涉及自动识别槽线、脊线领域，特别涉及一种基于统计方法寻找等值线的槽脊点。

技术介绍

[0002]基于DP算法的槽线自动判识：Douglas-Peucker算法是将曲线近似表示为一系列点，并减少点数量的一种算法，主要应用于轮廓提取，曲线简化等领域。本文参考DP算法提出了一种槽点提取方法。方法首先将等压线分为闭合和非闭合两类，再从单条等压线角度考虑，通过垂距阈值判断的方法得到等压线关键点，根据上述思想提取出的槽点可以保证等压线变形在规定的限差之内。
[0003]现有技术中曲线由拐点分割为曲线段，槽脊点应该是曲线段的曲率最大点。但测试结果并不理想。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于统计方法寻找等值线的槽脊点，曲线函数的极值点处一阶导数为0，拐点处二阶导数为0；极值点即为槽脊点，但实际中的曲线很难确定函数关系，比如等值线；对于随机、不确定的问题，基于概率统计理论的方法是目前比较理想的选择。
[0006]进一步的，首先寻找曲线拐点，假设一条曲线为一辆汽车的运行轨迹，如果汽车左拐，相邻运动向量的叉积>0，右拐，叉积<0；如果持续左拐或右拐，叉积和必然持续增大或减小；否则，当左拐变为右拐时，叉积和开始减小；同理，当右拐变为左拐时，叉积和开始增大；因此，拐点即为叉积和的极大点或极小点。
>[0007]进一步的，拐点将曲线分割为若干条曲线段，每条曲线段持续左拐或右拐；但依然可能包含多个极值点；按叉积绝对值降序排列曲线段顶点，根据顶点的相邻关系，确定极值点，即槽脊点，
[0008]进一步的，具体算法流程如下：
[0009]S1：循环遍历每一条等值线，计算相邻顶点构成的向量并归一化，生成向量数组；
[0010]S2：计算相邻向量的叉积，生成叉积数组；
[0011]S3：第0到i(i>＝0&&i<叉积个数)叉积求和，生成叉积和数组；
[0012]S4：递归寻找拐点，假设叉积和数组尺寸为n，b＝0，e＝n
-ꢀ
1；
[0013]S5：升序排列拐点索引；
[0014]S6：拐点将曲线分割为若干段，循环遍历每一段，寻找极值点，即为槽脊点。
[0015]进一步的，所述步骤S4中，
[0016]第一步：寻找b到e的叉积和绝对值最大点h；
[0017]第二步：如果h＝＝b或者h＝＝e-1，递归结束；
[0018]第三步：递归寻找b到h的叉积和绝对值最小点；
[0019]第四步：递归寻找h到e的叉积和绝对值最小点。
[0020]进一步的，所述步骤S6中：
[0021]第一步：按叉积绝对值降序排列该段顶点索引；
[0022]第二步：定义曲线段链表；
[0023]第三步：循环遍历该段顶点索引。
[0024]进一步的，所述第三步中在曲线段链表中寻找该顶点的相邻顶点；如果寻找成功，该顶点非极值点，将该顶点添加到相邻顶点所在曲线段；否则，该顶点为极值点，创建新的曲线段，添加该顶点。
[0025]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：曲线由拐点分割为曲线段，槽脊点应该是曲线段的曲率最大点，是的测试结果更加理想。
附图说明
[0026]图1为本专利技术一种基于统计方法寻找等值线的槽脊点的现有技术图示；
[0027]图2为本专利技术一种基于统计方法寻找等值线的槽脊点的改善后图示。
具体实施方式
[0028]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例,基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0029]为了便于理解本专利技术，下面将参照相关附图对本专利技术进行更全面的描述。附图中给出了本专利技术的若干实施例。但是，本专利技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本专利技术的公开内容更加透彻全面。
[0030]需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
[0031]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
[0032]请参阅图1-2，一种基于统计方法寻找等值线的槽脊点，曲线函数的极值点处一阶导数为0，拐点处二阶导数为0；极值点即为槽脊点，但实际中的曲线很难确定函数关系，比如等值线；对于随机、不确定的问题，基于概率统计理论的方法是目前比较理想的选择。
[0033]进一步的，首先寻找曲线拐点，假设一条曲线为一辆汽车的运行轨迹，如果汽车左拐，相邻运动向量的叉积>0，右拐，叉积<0；如果持续左拐或右拐，叉积和必然持续增大或减小；否则，当左拐变为右拐时，叉积和开始减小；同理，当右拐变为左拐时，叉积和开始增大；因此，拐点即为叉积和的极大点或极小点。
[0034]进一步的，拐点将曲线分割为若干条曲线段，每条曲线段持续左拐或右拐；但依然可能包含多个极值点；按叉积绝对值降序排列曲线段顶点，根据顶点的相邻关系，确定极值点，即槽脊点，
[0035]进一步的，具体算法流程如下：
[0036]S1：循环遍历每一条等值线，计算相邻顶点构成的向量并归一化，生成向量数组；
[0037]S2：计算相邻向量的叉积，生成叉积数组；
[0038]S3：第0到i(i>＝0&&i<叉积个数)叉积求和，生成叉积和数组；
[0039]S4：递归寻找拐点，假设叉积和数组尺寸为n，b＝0，e＝n
-ꢀ
1；
[0040]S5：升序排列拐点索引；
[0041]S6：拐点将曲线分割为若干段，循环遍历每一段，寻找极值点，即为槽脊点。
[0042]进一步的，所述步骤S4中，
[0043]第一步：寻找b到e的叉积和绝对值最大点h；
[0044]第二步：如果h＝＝b或者h＝＝e-1，递归结束；
[0045]第三步：递归寻找b到h的叉积和绝对值最小点；
[0046]第四步：递归寻找h到e的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于统计方法寻找等值线的槽脊点，其特征在于：曲线函数的极值点处一阶导数为0，拐点处二阶导数为0；极值点即为槽脊点，但实际中的曲线很难确定函数关系，比如等值线；对于随机、不确定的问题，基于概率统计理论的方法是目前比较理想的选择。2.根据权利要求1所述的一种基于统计方法寻找等值线的槽脊点，其特征在于：首先寻找曲线拐点，假设一条曲线为一辆汽车的运行轨迹，如果汽车左拐，相邻运动向量的叉积>0，右拐，叉积<0；如果持续左拐或右拐，叉积和必然持续增大或减小；否则，当左拐变为右拐时，叉积和开始减小；同理，当右拐变为左拐时，叉积和开始增大；因此，拐点即为叉积和的极大点或极小点。3.根据权利要求2所述的一种基于统计方法寻找等值线的槽脊点，其特征在于：拐点将曲线分割为若干条曲线段，每条曲线段持续左拐或右拐；但依然可能包含多个极值点；按叉积绝对值降序排列曲线段顶点，根据顶点的相邻关系，确定极值点，即槽脊点。4.根据权利要求3所述的一种基于统计方法寻找等值线的槽脊点，其特征在于，具体算法流程如下：S1：循环遍历每一条等值线，计算相邻顶点构成的向量并归一化，生成向量数组；S2：计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：王庆飞，方亚华，
申请(专利权)人：北京思湃德信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：