二维数据的douglas-peucker算法及实例

资 源 简 介

二维数据的douglas-peucker算法及实例

详 情 说 明

Douglas-Peucker算法是一种经典的二维数据简化方法，主要用于减少构成曲线的点数，同时保留原始曲线的整体形状特征。该算法由David Douglas和Thomas Peucker于1973年提出，广泛应用于地理信息系统、计算机图形学等领域。

算法核心思想：递归地判断点到线段的最大垂直距离是否超过阈值。若超过，则保留该点作为关键点并分段处理；否则舍弃中间所有点。

典型步骤： 连接曲线起点和终点形成一条直线段 2.计算所有中间点到该线段的垂直距离 找到最大距离点，若距离超过容差则保留该点 以该点为界将曲线分为两段递归处理

Matlab实现特点： 通常利用向量运算高效计算点线距离 递归或栈结构实现分段处理 可视化功能可对比原始/简化后的曲线

该算法在保持几何精度的前提下，能显著降低数据存储量，尤其适用于GPS轨迹、地图轮廓等二维数据的压缩场景。容差参数的设定直接影响简化程度，需根据实际需求调整。