JS 绘制 Cardinal 样条曲线
Cardinal 曲线
根据定义,给定点集 \(\{ \mathbf {P}_{k-1}, \mathbf {P}_k, \mathbf {P}_{k+1}, \mathbf {P}_{k+2} \}\) , 则 \(\mathbf {P}_k\) 到 \(\mathbf {P}_{k+1}\) 之间的 Cardinal 曲线可以由如下方程生成:
\mathbf{P}(u) & = \mathbf{a}u^3 + \mathbf{b}u^2 + \mathbf{c}u + \mathbf{d}\\
\mathbf{d} & =\mathbf {P}_k\\
\mathbf{c} & =s(\mathbf {P}_{k+1}-\mathbf {P}_{k-1})\\
\mathbf{b} & =3(\mathbf {P}_{k+1}-\mathbf {P}_k)-s(\mathbf {P}_{k+2}-\mathbf {P}_k)-2\mathbf{c}\\
\mathbf{a} & =(\mathbf {P}_{k+1}-\mathbf {P}_k) - \mathbf{c} - \mathbf{b}
\end {aligned}
\]
其中,\(s\) 用于控制曲线的松紧,取值范围为 [0, 1]。 0 表示最紧绷 (无平滑转角);1 表示最松弛。
绘制思路
根据公式,则只需将 \(u\) 从 0 到 1 采样并依据公式计算坐标即可。不过,由于不好把握 \(u\) 的采样间隔,这里并不打算采用这种方案。
我的思路是:
- 先计算两点之间 x, y 方向的差值
- 取差值绝对值较大的那个值,按预设精度进行细分,计算出 \(u\) 的步长
- 根据 \(u\) 的步长,计算方程的增量 \(\Delta \mathbf{P}\)
- 采用前向差分法,依次计算中间点坐标
a. 如果中间点到上一线段的距离小于预设精度,抛弃该点
前向差分
设有一个三次样条曲线,其表达式如下:
\]
如果将 \(u\) 的取值范围细分为具有固定大小 \(h\) 的子区间,则相邻两点 \(x\) 坐标为:
x_k &= x(u_k) \\
x_{k+1} &= x(u_k + h)
\end{aligned}
\]
可计算出前向差分为:
\Delta_1 x_k &= x_{k+1} - x_k \\
& = 3\mathbf {a} hu^2_k + (3\mathbf{a}h^2 + 2\mathbf{b}h)u_k + (\mathbf{a}h^3 + \mathbf{b}h^2 + \mathbf{c}h)
\end{aligned}
\]
由于 \(\Delta_1 x_k\) 是关于 \(u\) 的多项式,计算复杂,所以也可以计算出 \(\Delta_1 x_k\) 的增量 \(\Delta_2 x_k\),这样即可用加法计算出 \(\Delta_1 x_k\) 的值。不断重复计算增量的过程,直到增量为常数。最终可以得到:
\Delta_1 x_k &= 3\mathbf {a} hu^2_k + (3\mathbf{a}h^2 + 2\mathbf{b}h)u_k + (\mathbf{a}h^3 + \mathbf{b}h^2 + \mathbf{c}h) \\
\Delta_2 x_k &= 6\mathbf {a} h^2u_k +6\mathbf{a}h^3 + 2\mathbf{b}h^2\\
\Delta_3 x_k &= 6\mathbf{a}h^3
\end{aligned}
\]
根据以上公式,从 \(u_0=0\) 开始,步长为 \(h\),\(x\) 坐标的迭代过程为:
| \(k\) | \(\Delta_3 x_k\) | \(\Delta_2 x_k\) | \(\Delta_1 x_k\) | \(x_k\) |
|---|---|---|---|---|
| 0 | \(6\mathbf{a}h^3\) | \(6\mathbf{a}h^3 + 2\mathbf{b}h^2\) | \(\mathbf {a}h^3 + \mathbf {b}h^2 + \mathbf {c}h\) | \(\mathbf {d}\) |
| 1 | \(6\mathbf{a}h^3\) | \(\Delta_2 x_0 + \Delta_3 x_0\) | \(\Delta_1 x_0 + \Delta_2 x_0\) | \(x_0+\Delta_1 x_0\) |
| \(\vdots\) | ||||
| \(k\) | \(6\mathbf{a}h^3\) | \(\Delta_2 x_{k-1} + \Delta_3 x_{k-1}\) | \(\Delta_1 x_{k-1} + \Delta_2 x_{k-1}\) | \(x_{k-1} + \Delta x_{k-1}\) |
| 可以看到,每次迭代只需计算 3 次加法。 |
成果
最终效果如下图,也可以点击此处查看演示效果及源代码。

看起来效果还是不错的。不过,根据算法描述可以发现,如果两个点相距很近,就会因为中间点不够多而走样。
其它生成方法
当然还其它方法也可以绘制。比如,二分迭代法。每次计算出曲线的中点,将曲线按中点分为两部分,然后迭代这个过程。还可以先把曲线转换为 Bezier 曲线,然后进行绘制。
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