道格拉斯-普克抽稀算法附javascript实现

CNZPH 发布于2019-08-20 10:13 / 1460人阅读

摘要：道格拉斯普克抽稀算法，是用来对大量冗余的图形数据点进行压缩以提取必要的数据点。经道格拉斯普克法压缩后得到的图形如图所示。但道格拉斯普克法较垂距法复杂且通常编程实现时需要采用递归方有一定的难度。

道格拉斯-普克抽稀算法，是用来对大量冗余的图形数据点进行压缩以提取必要的数据点。该算法实现抽稀的过程是：先将一条曲线首尾点虚连一条直线，求其余各点到该直线的距离，取其最大者与规定的临界值相比较，若小于临界值，则将直线两端间各点全部舍去，否则将离该直线距离最大的点保留，并将原线条分成两部分，对每部分线条再实施该抽稀过程，直到结束。抽稀结果点数随选取限差临界值的增大而减少，应用时应根据精度来选取限差临界值，以获得最好的效果。

以下转载自：垂距法与道格拉斯-普克法删除冗余顶点效率的比较

道格拉斯- 普克法可描述为:将一条曲线首末顶点虚连一条直线 ,求出其余各顶点到该直线的距离 ,选其最大者与规定的限差相比较 ,若小于等于限差 ,则将直线两端间各点全部删去;若大于限差 ,则离该直线距离最大的顶点保留 ,并以此为界 ,把曲线分为两部分 ,对这两部分重复使用上述方法 ,直至最终无法作进一步的压缩为止 (见图 3)。

道格拉斯 2 普克法有一个十分突出的优点 ,即它是一个整体算法 ,在一般情况下可保留较大弯曲形态上的特征点。经道格拉斯-普克法压缩后得到的图形如图 4所示。由于该算法可准确删除小弯曲上的定点 ,故能从体上有效地保持线要素的形态特征。正是因为道格拉斯-普克法具有这样突出的优点 ,所以已经在线要素地自动制图中得到了较广泛的应用。但道格拉斯- 普克法较垂距法复杂 ,且通常编程实现时需要采用递归方 ,有一定的难度。

转载end

以下是javascript版本的实现




   
   DouglasPeucker

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