扫描线种子填充算法的改进

指出扫描线种子填充算法程序对一类连通区域不能进行正确填充,通过分析其原因提出修改入栈数据结构的方法对原算法进行改进,提出了一种扫描线种子填充算法的改进算法,使其填充速度得到很大提高。     

扫描线种子填充算法的改进

提出了一种扫描线种子填充算法的改进算法,其填充速度得到很大提高。     

一种改进的扫描线种子填充算法

区域填充一直是计算机图形学一个基本但又非常重要的环节。本文在传统的种子填充算法基础上,提出了一个新的种子填充方法,即用扫描线种子填充算法,和增加一个标志组来区分当前扫描的像素是否需要填充两者相结合方法来进行种子填充。一方面,它大大地节省了栈空间;另一方面有提高了种子填充的性能。     

一种改进的种子填充算法

对种子填充算法进行了分析和讨论,并提出一种改进的种子填充算法。由于只记录搜索的路径,并且增加一个空间很小的辅栈,改进的种子填充算法无论是时间还是空间效率都优于传统算法。     

区域填充扫描线算法的改进

对经典区域填充扫描线算法进行了改进，改进算法不但消除了经典算法中象素点颜色判读的重复操作，而且利用相邻扫描线填充次序上的连贯性，消除了不必要的回溯处理，并减少了回溯扫描区间。最后，给出了算法之间的效率比较，由比较结果可以看出本文的算法较大幅度地提高了算法的效率。     

压入区段端点的区域填充扫描线算法

本文对通常的区域填充扫描线算法进行改进，用区段端点入栈替代种子点入栈。改进后的算法不增加入栈出栈操作的次数，却免除了原算法中为获取众多象颜色值所需要的大量重复操作，对矩形区域这样减少操作的次数等于该区域中含象素的数目。     

一种新的区域种子填充算法

在未知边界的区域种子填充算法中,改进扫描线算法犤1犦具有非常高的填充效率,但它只适用于四连通区域,为此,文章提出了一种新的基于边界跟踪的填充算法,该算法弥补了文献犤1犦算法的不足,可以填充任意的四连通或八连通区域,而在填充效率上仅比其略低几个百分点,因此更具有实际应用性。     

极大树及其区域填充算法

分析了经典扫描线种子算法及其各种改进算法的发展规律,指出这些算法因只在相邻两条区段间进行比较而存在不必要重复判读.通过建立极大树的概念,将相邻多条区段作为一个有机整体来处理以减少判读次数,把相邻3条区段的长度关系分成九类,并引入确定的有限自动机来减少比较次数,给出了极大树区域填充算法和实验对比,结果表明此算法可较大提高填充效率.     

浅析区域填充算法

区域填充算法广泛应用于各个领域,经典的区域填充算法存在若干问题,在分析了两种传统区域填充算法的原理的基础上,阐述了两种改进的区域填充算法。     

压入新、旧区段的区域填充扫描线算法

指出压入区段端点的区域填充扫描线算法对一类特殊4-连通区域有可能产生漏填,利用像素间的相关性和区域在扫描线上的连贯性提出了采用“重写区段左端点”的4向填充方法进行改进;通过分析原算法中仍然存在的像素点颜色判读的重复操作,提出了压入新、旧区段的区域填充扫描线算法并给出算法的描述;典型的填充测试证明了本算法的正确性和高效性。     

链表式区域填充算法在三维油藏模型中的应用

分析不同填充方法的特点,针对传统种子填充算法需要静态分配存储空间而造成空间利用率低和不断进出栈操作浪费时间的问题,对种子填充算法进行改进,提出了采用链表存储且对像素点先着色再入链的新方法。该方法根据实际需求动态的分配空间,减少了空间浪费,避免了一些不必要的操作,解决了计算机对大数据处理时由于内存不足而造成死机或处理时间过长的的问题。此方法应用于大模型油藏模型的高速显示系统,提高了空间利用率,实现了三维油藏模型的快速显示。     

使用线段表实现线段编码与种子填充快速算法

在图像处理中常用水平线段集表示区域,提出了一种采用线段表结构来表示区域,并给出使用线段表改进传统像素标记与种子填充算法的快速算法。该算法中,线段表的每个表项对应一条水平线段,它包含L、xL、xR、y和F 5个参数,即表示上下线段连通关系的标记,左、右端点的x坐标,线段的y坐标与表示线段特征或类型的标志。具有相同标记的线段表表项构成连通区域。以线段表为基础,水平与垂直方向的连通检测可分别进行,水平方向可通过行程编码实现,垂直方向则通过比较上下线段的端点坐标来确定。线段编码是像素标记的改进,由行程编码、线段标记、统一标记与标记排序4个步骤组成。采用线段表结构后,线段编码中利用桶排序,种子填充新算法中,利用队列结构并避免重复扫描来提高效率,与轮廓填充算法相比较效率都可提高近一倍。     

一种基于种子填充的图像二值化方法

本文提出了一种基于种子填充的图像二值化的算法,并将此算法应用于高速公路路面破损智能识别系统中,用来去除采集图像中的检测车影。实验表明此算法能改善目标与背景的分割效果,提高高速公路路面破损识别的正确率。     

基于孔洞填充的残缺三维模型检索

残缺的三维模型和完整的三维模型在拓扑结构上存在差异,为提高检索方法的鲁棒性,提出基于孔洞填充的残缺三维模型检索方法。通过基于径向基函数的孔洞填充方法对残缺三维模型进行孔洞填充,构造残缺模型对应的完整填充模型;构建填充模型中每个数据点的近邻矩阵,通过求解矩阵获得该点的曲率值;以聚类中心对每个数据点的影响为聚类标准改进[K]-menas算法,对填充模型的数据点进行聚类,引入C_DIS相似度量模型,对不同模型按类别进行匹配检索。实验结果表明,能有效检索出与待检索模型相似的三维模型。     

基于种子算法的三维导航图自动生成算法

导航图为人群模拟提供了对应的环境信息,为智能体的移动提供了导航基础。其准确与否对模拟结果的正确性至关重要,是反应智能体自主特征与智能行为的关键技术之一。而目前工作主要针对平坦的地面进行导航图的创建,对实际应用有很大的局限性。文中利用种子填充算法蔓延特性和碰撞检测技术,并根据场景的几何属性自动生成复杂地形的三维导航图,解决了起伏地形、复杂场景导航图自动生成困难的问题。所得结果可以利用到实际人群三维模拟或三维游戏开发中。     

基于重新检测过程的三维细化算法的改进

现有的基于简单点判断的三维细化算法不能保证提取骨架的连续性,容易产生断裂。针对该问题,提出了一组各向同性模板,该模板能够使得算法具有90°旋转不变性;在此基础上,进一步提出了一种新的重新检测的方法,通过判断被删除的目标点的26邻域的连通性,来决定该目标点是否应该被还原,从而逐点检测3D物体的连通性,达到 保持整体连通性的目的。该方法可以应用于大多数基于模板的三维细化算法,能够修复断裂,保证其拓扑结构,避免产生空洞;同时,与同类算法相比,本算法由于利用了各向同性模板,在物体旋转的情况下亦能得到最佳的细化结果。