31、自适应像素调整与二维区域轮廓重建技术解析

自适应像素调整与二维区域轮廓重建技术解析

自适应像素调整重建方法的应用

自适应像素调整重建方法有两个典型应用，分别是离散曲线去噪和欧几里得曲线简化。

• 离散曲线去噪 ：这是一种离散 - 欧几里得变换。从离散曲线出发，利用自适应像素调整重建方法对其进行重建，得到欧几里得曲线，再将该曲线离散化，从而获得更平滑的离散曲线。这种方法还能替换缺失信息或位置错误的像素，前提是这些像素在离散曲线上按顺序排列。
• 欧几里得曲线简化 ：原始对象是欧几里得曲线，对其离散化结果应用自适应像素大小重建。这是一种欧几里得 - 离散变换，能将欧几里得曲线转换为顶点更少的另一条欧几里得曲线，具体取决于像素调整函数。

以下是这两种应用的流程表格：
| 应用类型 | 原始对象 | 处理步骤 | 结果 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 离散曲线去噪 | 离散曲线 | 自适应像素调整重建 -> 离散化 | 更平滑的离散曲线 |
| 欧几里得曲线简化 | 欧几里得曲线 | 离散化 -> 自适应像素大小重建 | 顶点更少的欧几里得曲线 |

下面是这两种应用的流程 mermaid 图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A[离散曲线]:::process --> B[自适应像素调整重