【摘 要】
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复杂曲线逼近是CAGD中的基本问题,传统de Casteljau算法通常固定细分参数为0.5.本文考虑平面Bézier曲线的凸包最小和扁平度最小两种情况,分别给出凸包最优和扁平度最优
【基金项目】
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北京市科技新星计划（Z121104002512065）资助
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复杂曲线逼近是CAGD中的基本问题,传统de Casteljau算法通常固定细分参数为0.5.本文考虑平面Bézier曲线的凸包最小和扁平度最小两种情况,分别给出凸包最优和扁平度最优的细分参数的定义和计算方法,使每次细分后得到的新控制多边形更好地逼近原曲线.通过分析不同类型曲线的最优参数发现,对于较小的曲线段,细分参数选为0.5具有一定的合理性.比较扁平最小方法与de Casteljau定参数方法发现：对于形状复杂的曲线,前者细分效率提高50%以上;对于简单曲线,二者相当.
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