最小二乘法在直线矢量化技术中的应用

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最小二乘法在直线矢量化技术中的应用
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作者:
                        郭世刚郭世刚

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Application of the Least Square Method on Linear Vectorizational Techniques

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Guo Shigang
Guo Shigang

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摘要:

由于在计算机中图象的存储和显示常常都是以离散的点阵方式进行的，因而给直线的识别带来了很大的困难。本文采用最小二乘法进行参数估计，以提取模式的特征，得到了比较简单的直线矢量化算法，该算法较好的克服了矢量化算法中存在的短线和畸变的缺陷。

关键词:最小二乘法;参数估计;矢量化;模式识别;特征提取

Abstract:

As the image of computer memories and diSplays is in discrete dots,so it is very diffie nit to recognize a straight line. Parameter estimation is made by using the lend square method for extracting the model feature,so that a simple line vectorizational a

Key words:the least square method,parameter estimation,vectoral,pattern recognition,extracting feature,

引用本文

郭世刚.最小二乘法在直线矢量化技术中的应用[J].重庆工商大学学报（自然科学版）,1996,(2):
Guo Shigang. Application of the Least Square Method on Linear Vectorizational Techniques[J]. Journal of Chongqing Technology and Business University(Natural Science Edition）,1996,(2):

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