基于直线特性和投影原理的三维直线生成算法

为了提高三维图形系统中直线生成的效率，提出了一种基于直线特性和投影原理的三维直线生成算法.该方法运用直线投影原理，判断出水平方向、垂直方向、±45°方向以及±135°方向等特殊位置的直线.利用三维直线的对称性和方向性，根据特殊位置直线在投影平面上的方向，计算出离直线最近的下一个像素的坐标值，直至生成整条直线.绘制过程中仅判断一次直线方向，避免了Bresenham算法中计算和判断决策参数的运算操作.对于三维空间其余一般位置直线，算法利用三维直线在2个平面上的投影，在Bresenham算法的基础上，分别求出决策参数，计算出直线上各点的坐标值，从而生成直线.实验表明，该算法速度快，效果好.     

基于象素主轴方向灰度变化特征的特征点检测算法

针对当前大多数特征点检测算子定位不够精确的问题,提出了基于象素主轴方向灰度 变化特征的特征点检测算法.与多数特征点检测算法采用x、y方向梯度作为特征不同 ,该算法设计了新的特征提取方法作为检测核心:首先计算象素的主轴方向,在主轴和副轴上, 分别提取各自正负半轴共4个方向的局部灰度变化特征;再根据4个特征的组合情况,参考象 素类别分类表判断象素所属类别.不仅如此,该方法还可以进一步扩展到边缘、峰、谷等其 它图像特征检测的应用中.对人工合成图像和复杂自然图像的实验结果表明,该算法能够实 现各种类型特征点的准确检测和精确定位.该方法具有旋转和尺度不变性,为计算机视觉领域特征点检测提供了一种新的检测方法.     

基于直线链码的预测矢量化算法

结合直线链码的特征和机械图纸图象的特点，将Ｆｒｅｅｍａｎ准则具体化，提出了并证明了直线链码矢量化具体应用的三原则，提出了基本方向码，错位方向码和基本方向链码段的概念，最后提出了直线链码段开始与约束的预测理论判据及基于直线链码的矢量化算法和迭代过程。     

一种可参数化的快速直线提取算法

综合运用全局分析和参数控制两种思想，提出了在灰度图像上的边缘直线提取算法，解决了图像理解过程中高效地提取边缘直线这一困难的问题，算法首先把梯度方向接近的象素组成直线支持区域，从每个区域上计算直线方程和两个端点坐标，最后计算直线的精度，该算法有以下特点：1)梯度方向，而不是梯度强度，作为决定因素参与到预处理过程中；2)在提取直线的过程中，全局分析优于局部分析；3)给出了判断提取直线精度的标准；4)使用多种阈值参数控制计算过程、减少计算时间，实验结果表明，算法速度快、精度高，可以作为多种应用系统的预处理部分。     

平面图形的构形算法

本文描述对由直线段和园弧段构成的平面图形进行并、交,差运算而构成新图的二维几何构形算法,参与运算的两个图形均可以是由直线段和园弧段组成的任意形状,并可带有多个任意形状的内孔。     

EH实时计算机图像生成系统设计

描述了EH实时计算机图像生成系统的体系结构、算法和工作流程．硬件由主机、几何处理器和象素处理器组成．主机支持操作系统和实时控制应用程序．几何处理器由两只CPU流水工作．几何处理速度为每秒一百万个四边形．象素处理峰值速度为每秒2．6亿个象素．系统具有多通道、多视点功能,可控运动目标128个,可产生白天、黄昏、霞光、黑夜和云雾大气效应．     

基于直线特性和投影原理的三维直线生成算法

为了提高三维图形系统中直线生成的效率，提出了一种基于直线特性和投影原理的三维直线生成算法．该方法运用直线投影原理，判断出水平方向、垂直方向、±45°方向以及±135°方向等特殊位置的直线．利用三维直线的对称性和方向性，根据特殊位置直线在投影平面上的方向，计算出离直线最近的下一个像素的坐标值，直至生成整条直线．绘制过程中仅判断一次直线方向，避免了Bresenham算法中计算和判断决策参数的运算操作．对于三维空间其余一般位置直线，算法利用三维直线在两个平面上的投影，在Bresenham算法的基础上，分别求出决策参数，计算出直线上各点的坐标值，从而生成直线．实验表明，该算法速度快，效果好．     

快速随机Hough变换多直线检测算法

直线检测是计算机视觉和模式识别领域内的一项重要任务.针对现有随机Hough变换直线检测算法的无效采样量大、计算速度慢等缺点,在随机采样过程中提出了一种新的采样策略.我们先根据所有边缘点梯度方向的统计分布特征确定潜在直线的主方向,再通过设定的阈值消除K个分组边缘点集中对直线检测毫无贡献的点集.这样,不仅约束了随机Hough变换的采样范围,也减少了在随机采样过程中大量的无效采样,还使得算法速度得到提高、存储减少.最后通过仿真从检测单条和多条直线两方面出发对本文算法性能进行了分析.实验结果表明:算法能在实际噪声图像中快速提取出所有目标直线,对离散误差、局部断裂等缺陷不敏感,直线检测准确率也得到提高.     

一种图像中检测直线的快速算法

该文基于Hough变换检测直线的基本思想,提出了一种在边缘图像中检测直线的快速算法.该算法首先根据边缘图像中的边缘点统计出可能在直线上的点,再由这些在直线上的候选点和边缘点统计出候选点对应的斜率,由满足条件的候选点与其对应的斜率构成的直线就是从图像中检测出的直线.该算法是根据边缘点分步而不是同时计算统计出直线的两个参数,减少了检测时的计算量.由实验结果,该算法可以快速有效的检测出边缘图像中的直线.     

一种医学图像的边缘检测算法

针对医学CT图像特点,提出了一种医学图像边缘检测算法,该算法利用SUSAN边缘检测算法,对整幅图像中的所有象素,用圆形模板进行扫描.通过比较模板内每一象素与中心象素的灰度值,并与给定的阀值比较,判别该象素是否属于USAN区域,确定边缘点.实验结果表明:对于相同的一幅图像,该算法直接利用图像灰度相似性的比较,是使用3×3模板的Sobel算子的运缘检测算法的50%.对于相同的配置,运算速度可提高一倍以上.与其他算子相比,该算法运算量更小,运算速度更快,并具有较强的抗噪声能力,适于医学CT图像这种含噪低对比度灰度图像的边缘检测.