空间直线生成的双步算法

将二维直线生成的双步算法推广到三维空间,得到三维直线生成的双步算法。该算法与传统的三维直线生成算法相比,效率更高,精度较好,可用于三维图形图像的处理以及数控加工的空间直线插补。     

直线Bresenham生成算法的三维推广

直线Bresenham生成算法仅适用于二维直线的生成,文中巧妙地利用直线在两个坐标平面的投影,将二维直线Bresenham算法推广到三维,用于空间直线的生成,给出了一个具体实例,并分析了计算误差和算法效率,结果表明,三维直线Bresenham生成算法具有高效和高精度的特点,可用于数空机床和快速成型机的空间直线插补。     

中点画线算法的三维推广

以往的中点画线算法仅适用于二维直线的生成一该文巧妙地利用直线在两个坐标平面内的投影，将二维中点画线算法推广到三维，用于空间直线的生成，给出了一个具体实例，并分析了计算误差和算法效率。结果表明，三维中点画线算法具有高效和高精度的特点，可在实际工作中用于空间直线生成、空间直线插补和运动控制等方面。     

三维面心立方网格下的直线生成算法

以菱形十二面体为体素构成的三维面心立方(Face-Centered Cubic,FCC)网格是六角网格在三维的一种推广,直线生成算法在三维图形和图像应用中是一个非常重要和基础的算法.文中首先研究了二维六角网格下基于附属菱形空间的直线生成算法,然后将其推广至三维FCC网格,得到了一种FCC网格下的直线生成算法,该算法在三维方形网格下的Bresenham算法的基础上,利用附属平行六面体空间的平行六面体与FCC网格空间的体素之间的一一对应关系生成直线.该算法应用简单的判断公式,一步最多可生成3个体素,且只涉及到整数运算,因而没有累计误差.     

三维Bresenham直线算法

本文将Ｂｒｅｓｅｎｈａｍ直线算法扩展到三维情况，即将算法从绘制平面直线扩展到能生成空间直线。这一扩展对计算机图形学中的真实感显示，光线追踪，消除隐藏线（面），医学应用中的计算机断层扫描及三维重建技术都有直接的应用价值。     

三维场景仿真过程中底层算法的优化研究

三维场景是所有三维仿真的基础,为三维形体提供一个活动场所或背景空间,在模拟、虚拟现实、游戏等众多领域中有着广泛应用。目前大量的研究侧重于不同地形生成理论与算法的优化研究,在底层算法方面侧偏爱于列表算法实现。结合三维场景生成实践,在运用常见地形算法基础上,立足OpenGL本身算法的优化,提出运用顶点数组算法来优化三维场景的快速生成,与列表算法比较,进一步简化了算法实现,提高了算法效率。     

并行的Bresenham直线生成算法

直线生成算法是计算机图形学基础理论的重要内容,文章对现有的国内外优秀的直线生成算法进行了深入研究后,提出了一个新的直线生成算法。该算法充分利用已知信息(待生成线段的起点和终点坐标)及线段自身的对称性,使Bresenham直线生成算法的执行效率有很大提高。     

基于像素链排序的直线绘制算法*

针对直线生成算法在直线斜率大于0.5时的低效率问题,提出一种基于像素链排序的直线绘制算法。将直线看做是由许多条平行像素链或对角像素链拼接而成,利用逆向生成直线的类Bresenham算法求得各像素链的长度,通过Bresenham算法生成相应直线的位移码对各像素链进行排序,一次判断生成一条像素链。仿真实验表明,基于像素链排序的直线绘制算法生成的直线与Bresenham算法生成的直线精度一致,且计算量显著减少。该算法只有加法和乘法两种整数运算,适合硬件实现,其绘制速度是Bresenham算法的4倍。     

嵌入半球形滤波快速反走样画线方法

直线生成算法的优劣对计算机绘图及应用至关重要。Bresenham算法是最有效的直线生成算法,利用直线的两侧对称性可以进一步加快生成速度。但由于受到光栅扫描显示器的限制,用离散像素绘制的直线存在走样问题,实际应用中经常需要进行反走样处理。基于Bresenham算法,并依据直线的对称生成原理,与Hemisphere-filter反走样技术相结合,提出了一种新的快速反走样直线的生成算法。     

五轴联动激光切割机数控系统空间直线和圆弧插补算法的研究

在示教生成零件加工程序的基础上,讨论了空间直线和圆弧的插补算法以及空间绝对坐 标到机床运动坐标的变换,并对插补算法的误差进行了分析.这种插补算法通过控制五个联 动的运动轴,可实现空间任意直线和圆弧的插补,从而在理论上使激光切割机能完成对空间 曲面的切割加工.     

沿三维直线的非单位体素遍历的多步整数算法

提出一种只用整数运算的沿三维直线的体素遍历算法,适用的体素空间可以分割成非单位的和非正方体的.首先研究了二维平面中的体素直线遍历算法,然后提出一种以二维平面中的遍历算法为基础的沿三维直线的体素遍历算法.该算法是一个多步整数遍历算法,每一步可以遍历最多3个体素,且所用的判断公式非常精炼,不仅计算量很小而且没有累计误差.与现有的体素遍历算法进行比较的结果表明,该算法不仅没有累计误差,而且执行速度也是最快的.     

基于改进蚁群算法的三维航迹规划

针对蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中存在的收敛速度慢、空间复杂度高的缺点,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机（UAV）三维航迹规划方法。该方法改进了局部搜索策略、初始信息素调整因子并在启发函数中加入了路径偏移因子,从而降低了航迹搜索空间的复杂度,提高了算法的搜索效率和收敛速度。在利用DEM数字高程数据建立的搜索空间中,该算法与现有算法相比,规划航迹缩短约24.08%,运行时间减少约11.56%,表明改进蚁群算法在无人机（UAV）三维航迹规划中的可行性和有效性。     

基于交点和区域特征的线段裁剪算法

由Weiler-Atherton和Cohen-Sutherland算法思想,提出一种基于交点和区域特征的线段裁剪算法。算法将矩形窗口按水平方向和竖直方向各划分成三个区域,并从线段的有向性出发,根据起点和终点的不同给出-1、0和1的编码值,从而简化了“弃之”情况的判断。在求交中,为了避免直线段与裁剪边的多次求交,充分利用直线段“入点”和“出点”的唯一性和成对存在的性质,使得该算法具有较强的稳定性和较高的裁剪效率。     

一种改进的高效Delaunay三角网的生成算法

Delaunay三角网在GIS／VR中具有很广泛的用途，而分而治之算法和逐点插入法是目前普遍用于生成Delaunay三角网的两种算法。本在研究了基于这两种算法的合成算法后，对其进行了修改和优化，形成了高效合成算法。高效合成算法中提出了通过确定点线关系来解决点的定位问题，优化了其LOP的算法，提高了算法的稳定性，使其执行效率得到很明显地提高，本算法的设计思想还可推广到三维空间。     

基于动态感兴趣区域车道线分段拟合算法

提出实时视频中基于动态感兴趣区域及分段拟合的车道线的检测算法,动态调整感兴趣区域(ROI),缩小处理空间。采用大津算法(OTSU)动态提取感兴趣区域灰度阈值,并将该值作为多梯度Sobel边缘检测中的灰度阈值以提高边缘检测精度,利用改进的并行快速细化算法骨架化边缘图像,利用基于广度优先最短路径算法去除毛刺,最后再将图像划分近景和远景区域。在不同区域,采用直线或者曲线分段拟合,提高拟合精度。模拟实验结果表明,背景不太复杂时,一帧图像处理时间约为15ms;而背景较复杂时,处理时间约为35ms,能满足实时性。     

一种改进的MC算法

为了对等值面与子等值面进行提取和分组,在MC算法原理的基础上,提出了一种改进的等值面提取与子等值面分组算法。该算法首先将数据场分解为点、棱边、面与体元的拓扑结构;然后在整个数据场范围内求所有棱边与等值面的交点,并在面内连接交点形成面与等值面的交线,交线在体元内连接生成空间多边形;接着通过三角化各个体元内的空间多边形得到由顶点表与三角形表组成的等值面数据;最后根据三角形在顶点处的连接关系,采用种子算法对属于同一子等值面的三角形与顶点进行标记,属于同一子等值面的顶点与三角形将被存放在独立的顶点表与三角形表中。实验结果表明,该算法可以高效地实现等值面提取与子等值面的分组。     

基于动态感兴趣区域车道线分段拟合算法

提出实时视频中基于动态感兴趣区域及分段拟合的车道线的检测算法,动态调整感兴趣区域（ROI）,缩小处理空间。采用大津算法（OTSU）动态提取感兴趣区域灰度阈值,并将该值作为多梯度Sobel边缘检测中的灰度阈值以提高边缘检测精度,利用改进的并行快速细化算法骨架化边缘图像,利用基于广度优先最短路径算法去除毛刺,最后再将图像划分近景和远景区域。在不同区域,采用直线或者曲线分段拟合,提高拟合精度。模拟实验结果表明,背景不太复杂时,一帧图像处理时间约为15ms;而背景较复杂时,处理时间约为35ms,能满足实时性。     

An Integer One-Pass Algorithm for Voxel Traversal

Voxel traversing along a line in a uniformly divided voxel space is frequently needed in different applications of computer graphics. The paper presents a new integer one‐pass algorithm for this problem. In 2D, the proposed approach is based on a modification of the well‐known Bresenham algorithm. The algorithm is then extended in 3D where a special case may occur. It is characterized by a simple discriminator. A derivation for this discriminator given in the paper confirms that all calculations can be realized using only integer arithmetic. In this way, the accumulation of rounding errors is completely eliminated, and a robust and compact implementation can be easily achieved. One of the main advantages of the proposed algorithm is that it visits 1–3 voxels during each iteration thus assuring its efficiency. The algorithm has been compared with other algorithms for voxel traversing by measuring spent CPU time. For comparison, Cleary & Wyvill's, Amanatides & Woo's, and Code‐based algorithm have been used. The proposed algorithm is faster than the referenced algorithms.     

一种自适应权重的并行PSO快速装箱算法

随着智能制造时代的到来,生产线后期产品的智能装箱已成为工业生产的重要环节,如何更快速地得到装箱结果对于提高生产效率尤为重要。以快速装箱为目标,文中提出了一种适用于工业生产线的智能化装箱算法。该算法采用自适应权重法改进了粒子群优化算法,相较于标准粒子群优化及遗传等传统启发式算法有更快的收敛速度;并采用GPU加速,实现了高性能的并行计算,大幅加快了计算速度。实验表明,所提算法同样能得到很好的空间利用率, 同时其收敛速度也显著优于传统算法。     

基于分块处理的三维非局部均值降噪算法

现有二维非局部均值降噪算法仅能抑制三维图像的层内噪声,无法利用层间信息对图像进一步降噪。针对该问题,分析印刷电路板在锥形束CT系统中所成图像的自相似性,将现有二维算法扩展到三维空间,提出基于分块处理的三维非局部均值降噪算法。实验结果表明,该算法可进一步抑制噪声,具有较高的计算效率。