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為了使 NURBS曲線更精確地?cái)M合散亂數(shù)據(jù)點(diǎn)，提出了一種基于乘漸進(jìn)迭代逼近（ least square pro-gressive and iterative approximation， LSPIA）的 NURBS曲線擬合優(yōu)化算法。首先，確定一條初始 NURBS曲線，利用SPIA算法優(yōu)化控制頂點(diǎn);然后，分別優(yōu)化數(shù)據(jù)點(diǎn)參數(shù)，擬合曲線的節(jié)點(diǎn)和權(quán)因子，每?jī)?yōu)化好一個(gè)變量，重新優(yōu)化控制頂點(diǎn);最后，經(jīng)多次優(yōu)化迭代得到高精度的擬合曲線。在優(yōu)化每類變量時(shí)，為了避免被其他變量影響，保持其他變量不變?；?LSPIA的 NURBS曲線擬合優(yōu)化算法充分利用了 LSPIA算法的優(yōu)點(diǎn)，在迭代過(guò)程中，可以重復(fù)使用前一迭代步驟得到的控制頂點(diǎn)等數(shù)據(jù)，從而節(jié)省了運(yùn)算時(shí)間。算法實(shí)例表明，該算法能獲得一定保形效果。
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