SRA(S=Side-effect R=Resampling A=Algorithm)

＜新たに考案したアルゴリズム＞

　SRA(Side effect　resampling Algorithm)は、線図形において特徴点ではない部分を削除するための技法である。この方法は、注目点が削除された場合、隣接した2つの点に与える影響を評価量として再標本を行うものである。また、点を一括して削除するため、スケールを固定した再標本化アルゴリズムの一つであるといえる。以下にSRAによる特徴点抽出法を説明する。

＜SRAによる特徴点抽出手順＞

標本点数をN、再標本点数Mとし、順序付けられているエッジ点集合をP(N)={pi|i=1,2,3,...,N}とする。ただし、この集合が閉曲線となるようにpN+j⇔pj　(j=1,2,3...) として扱う。
① pi-2とpiを仮想的に結んだ線分とpiとの距離を求め、それをdist1iとする。同様に、 piとpi+2を仮想的に結んだ線分とpi+1との距離をdist2iとする。
② pi-2とpi+1を仮想的に結んだ線分とpiとの距離をもとめ、それをdist1'iとする。同様に、 piとpi+2を仮想的に結んだ線分とpi+1との距離をdist2'iとする。
|dist1I- dist1'i|-| dist2I-dist2'i|を全ての標本点pi(i=1,2,3...)について求め、値の小さなものからN-M個を一括して削除し、P(M)を求める。

DRAでは注目点と、その両隣の点の合計3点のみから注目点の重要さを判断していたのに対し、SRAでは注目点の周りの5点の情報を用いて重要さを判断する事ができるという特徴がある。そのため、スケールを固定した場合の利点である、処理時間が速いという特徴を持ちながらも、SFiRAよりも図形の細かい凹凸部分の影響を受け難いと考えられる。