轮廓线平滑使用二维样条拟合改善轮廓线质量

该方法能够在给定的轮廓值上，无需插值，直接跟随图像边缘绘制矩阵的轮廓线。虽然与轮廓功能有所区别，但其语法相似，为用户提供了一种简便的轮廓绘制选择。

基于局部回归线的二维轮廓平滑算法 此方法针对由一系列有序点集定义的二维区域轮廓进行平滑处理。算法的核心思想是将每个轮廓点投影到其邻近点的局部回归线上。 算法步骤： 确定邻域范围： 对于每个点，选取其左右两侧N个相邻点，形成包含2N+1个点的邻域。 计算局部回归线： 利用线性回归方法，基于选取的邻域点计算出局部回归线。 投影点： 将当前点投影到计算出的局部回归线上。 遍历所有点： 对轮廓上的所有点重复步骤1-3，实现轮廓的平滑处理。 参数选择： N值决定了平滑程度，N越大，曲线越平滑。然而，过大的N值可能导致细节信息的丢失，尤其在拐角处。 为了避免过度平滑带来的问题，可以采用高斯加权最小二乘拟合方法，赋予邻近点不同的权重。 算法优势： 简单易实现 能够有效平滑轮廓 算法局限： 参数选择对结果影响较大 过度平滑可能导致细节丢失 替代方法： 高斯加权最小二乘拟合 样条曲线拟合 参考资料： Andrey Sokolov 的线条拟合方法：http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/19846-total-least-squares-line-fitting

LineCurvature2D函数专注于二维线段的曲率分析。它通过多边形拟合点集，并基于拟合结果计算出曲率值。对于每条线段，函数计算并输出曲率值。LineNormals2D函数用于计算每条线段的法线方向。它通过对每个点的相邻点进行差分计算，以确保法线方向的准确性。这两个函数的组合提供了一种精确分析二维线轮廓的方法。

B样条曲线具备强大的曲线拟合能力，能够平滑地穿过给定的数据点，并在保持曲线形状的同时，避免出现不必要的波动或振荡。

Matlab开发中，探索如何在线条的一侧绘制带有图案填充的阴影线和轮廓。

CONTOURDATA是用于从轮廓矩阵C中提取轮廓数据的函数。CONTOUR、CONTOURF、CONTOUR3和CONTOURC生成的轮廓矩阵CLABEL，传统上用于创建轮廓标签。S = CONTOURDATA(C)用于提取等高线矩阵中每个轮廓的(x,y)数据对。返回的结构体数组S具有多个字段：S(k).level包含第k条轮廓的高度级别，S(k).numel包含描述第k条线的点数，S(k).isopen表示第k个轮廓是否是开放的，S(k).xdata包含第k条轮廓的x轴数据，S(k).ydata包含第k条轮廓的y轴数据。

该程序根据散点数据估算二维网格上的曲面，允许重复数据点。所有方法都外推到网格边界。Gridfit 使用改进的岭估计器生成曲面，其偏差倾向于平滑。

轮廓机制： 轮廓在轮廓表中存储执行计划提示。在执行 SQL 时，Oracle 会将 SQL 与轮廓中的 SQL 进行比较。如果该 SQL 有已保存的轮廓，则会通过已保存的提示生成执行计划。 使用轮廓的步骤： 为新旧 SQL 生成轮廓（两个轮廓） 交换两个 SQL 的提示信息 通过 ON LOGON 触发器设置会话的类别（自定义类别） SQL 命令行为： SQL> alter session set use_stored_outlines=special;

介绍了利用二维小波分析和图像的中值滤波对含噪图像进行平滑处理的方法。通过结合Matlab代码，展示了该方法在图像处理中的实际应用。