1615队 B题
1615队 B题这篇论文不错！算法有新意！顶起！ 论文中依照位图矢量化的要求，分别通过非极大值抑制和二值化方法，识别位图边界点，进而分段拟合。
另外，文中提到了三次样条差值、图论等方法或思想进行改进的可能性，对解决B题有较大的研究价值。 论文思路很清晰！ 写得不错呀这几个小伙 这篇论文是我见过最好的。摘要不错。寻找图边界点的算法很有新意，还有分段拟合的思想，挺有深度。 我有一个疑问，因为我们队伍也采用了用Canny算子提取题目中给出的图案的边界线条，提取了效果不是很好，后面也加了很多复杂的算法才达到准确的效果。文章中的原图图案边界很光滑，但是题目给的图案周围是很多锯齿状的。能否解疑一下？ 梦里的TA 发表于 2014-4-22 21:48 static/image/common/back.gif
我有一个疑问，因为我们队伍也采用了用Canny算子提取题目中给出的图案的边界线条，提取了效果不是很好，后面 ...
你好，首先我们的图片选取是随机的，包括大小和像素。我们的论文也是从这个随机的位图中着手。在论文中，我们分别针对低边缘线条精度要求的条件，建立了基于二值化处理的模型（1），针对高边缘线条精度要求的条件，建立了基于改良非极大值抑制方法的模型（2）。
模型（1）适用于急于缩短图片处理时间、对边缘准确度要求不高且图像足够清晰的情况，因此使用的位图，其分辨率应当相对较高。
模型（2）才适用于对图形的边界准确度有着较高要求的情况。在模型（2）中，虽然本文使用的是模型（1）中位图，但我们的本意是为了便于对比两种模型的结果，以便分析。如果换用分辨率较低的位图，模型（2）仍能很好的完成矢量化工作，这是由模型中对边界点提取的算法决定的。算子首先找寻潜在边界点的范围，然后在非极大值抑制的思想下，扫描像素点相对其邻接点的灰度差，以此为依据确定边界点的具体坐标，而这一点与人眼的亮度分辨作用近似。因此，如果在某个像素条件下，人眼能够分辨出该位图的边界线特征，那么模型（2）也能较好地对其作出较为准确地刻画。
不知我的回答你是否满意？ zwq1489 发表于 2014-4-22 22:39 static/image/common/back.gif
你好，首先我们的图片选取是随机的，包括大小和像素。我们的论文也是从这个随机的位图中着手。在论文中， ...
好的，懂了。谢谢解疑 这篇论文真是不错呀，很值得大家仔细品味一番！