申请/专利权人：河南大学

申请日：2023-08-11

公开（公告）日：2023-11-24

公开（公告）号：CN117112963A

主分类号：G06F17/10

分类号：G06F17/10;G06F16/29

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.12#实质审查的生效;2023.11.24#公开

摘要：本发明公开一种基于最大纵深的道格拉斯‑普克算法的改进方法，基于0.1mm可分辨细节这一最小尺度作为算法简化的距离阈值选取指标，从“算法效率”和“算法精度”两方面，同时对经典方法进行优化改进，其不但继承了经典道格拉斯‑普克算法的所有优点，还通过引入“最大纵深”这一取舍指标，考虑了中间点之间的相互影响，以较小的压缩比性能损失为代价，弥补了经典算法损失较多可分辨细节、算法运行速度较慢的缺陷，显著提升曲线整体的简化精度。通过对河流曲线的简化处理，本发明的改进方法不仅能普遍提高道格拉斯‑普克算法近16％的运行速度，而且还能在原有基础上普遍多保留近15％的特征点，从而显著提升了简化精度。

主权项：1.一种基于最大纵深的道格拉斯-普克算法的改进方法，其特征在于，包括：步骤1：连接待简化曲线的首末端点作为趋势线Ax+By+C＝0，用公式求其所有中间点xi，yi的di值，获取di值中的最大值dmax和最小值dmin；其中A、B、C为趋势线方程的参数，xi，yi为待简化曲线中间点的横、纵坐标；步骤2：若dmaxd且dmin-d，则保留dmaa对应的中间点作为分界点，将曲线划分为两部分，对这两部分分别进行步骤1的处理，再进行条件判断，否则，进行步骤3判断；其中d为距离阈值；步骤3：若dimxd且dmin-d，则保留dmin对应的中间点作为分界点，将曲线划分为两部分，对这两部分分别进行步骤1的处理，再进行条件判断，否则，进行步骤4判断；步骤4：若dmax-dmind，则保留dmax和dmin对应的两个中间点作为分界点，将曲线划分为三部分，对这三部分分别进行步骤1的处理，再进行条件判断，否则，停止对应曲线的简化处理；其中dmax-dmin为最大纵深；步骤5：最终处理完曲线后，依次按照顺序连接所有保留的点，得到待简化曲线简化后的趋势线。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河南大学 一种基于最大纵深的道格拉斯-普克算法的改进方法

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