逐点生成参数曲线的双步算法

首先介绍参数曲线逐点绘制的现有算法；然后提出一个最佳的步长值并验证了其优于现有算法的步长值，且证明了其最佳性，减轻了取点过密现象。由于已找到了取点数的最佳值，因此对于传统的单步曲线生成算法来说，取点过密问题也只能解决到此程度。为了进一步解决此问题，又提出一个只用整数运算的逐点生成参数曲线的双步算法。该算法的一次循环允许沿曲线向前走两步，使算法所生成的点数减少了一半，最后所绘制的有效点则与单步算法完全相同。加快了算法的速度。实验结果表明，新算法的有效点率几乎达到1，较好地解决了取点过密问题。实验结果还表明，新算法的运行时间也远远少于现有算法。该法对于任何参数曲线都是适用的。     

基于UT变换的单步滞后无序量测算法

针对滞后无序量测((OOSM)的单步滞后滤波问题,在现有算法的基础上,推导非线性单步滞后无序量测更新方程.提出用UT变换来计算其中涉及到的状态向量以及相关量测之间的协方差,从而有效解决了状态转移方程为线性而量测方程为非线性的非线性Gauss系统的单步滞后OOSM问题.然后,针对多传感器单步滞后OOSM情况,给出了基于U...     

基于局部性原理的可变步长Bezier曲线生成算法

随着数据信息时代的到来,人们对信息的立体化表现提出了更高的要求,以图形和数据、计算机的结合的信息输出方式成为直观的表现形式,Bezier曲线是基于图形学、逻辑数学、现代信息技术三者结合而形成的曲线生成算法,因其具有简便的操作性、稳定性得到了广泛的应用.随着信息技术的发展,Bezier曲线生成算法呈多元化发展的趋势,具有代表性的算法有以下三种,包括逐点绘制参数曲线的双步算法,基于插值的Bernsrein多项式复合算法,离散分割算法,本文就这几种算法出发,构建新的Bezier曲线算法,该算法立足于局部性原理的可变步长曲线生成算法,通过参数步长的相对修整,以期在保持该曲线传统优点的同时降低在逐点生成算法上的重复计算率.     

基于二次B样条曲线拟合的新算法

针对由四点拟合成一条三次B样条曲线过程中计算量大的缺点,提出了一种简单的二次B样条曲线拟合算法。即用两条二次B样条曲线近似一条三次B样条曲线,以期达到计算量小,光滑度也达到要求,提高B样条曲线的绘制速度。     

一种简单的二次B样条曲线拟合算法

针对双圆弧拟合算法绘制一条B样条曲线,需要反复多次计算各坐标分量的3次多项式,计算量大,绘制拟合速度极慢,难以满足实际需要等情况,该算法提出了一种简单的二次B样条曲线拟合算法,该算法提高了B样条曲线的绘制速度,有效地解决了4个点以上控制点的拟合问题。     

分布式预测控制算法的性能分析

分布式求解策略是为了降低大规模预测控制系统实施的计算量和计算复杂性而提出的一种有效算法，在算法收敛的条件下，分析了分布式求解和集中求解两种方法在单步时域上的性能偏差，给出了标称情况下分布式预测控制系统名义稳定的充分条件，为更好地理解所提出的分布式预测控制算法和算法的实施提供了理论依据。     

一种优化绘制顺序的光线投射算法

针对光线投射算法难以满足实时性需求的问题,提出一种光线投射改进算法。该算法把梯度估计、分类与着色、明暗计算过程放置体绘制预处理阶段,减少绘制过程计算任务;简化光照模型,从前向后进行融合运算提前终止融合,避免不必要的计算量。实验结果表明该算法能有效提高光线投射算法的绘制速度。     

自适应多基元直线绘制算法

将直线离散轨迹看成是由一系列水平位移或对角位移构成,给出了计算水平位移和对角位移长度的迭代公式;在此基础上提出了单基元和多基元直线绘制算法．实验和理论分析表明,该算法能够大大地减少生成直线的计算量,提高直线的绘制速度．     

自适应多步位移码直线绘制算法

直线绘制是光栅图形学中一个最为基本的任务,加速传统直线绘制算法有着重要的实际意义.提出了一种新的直线绘制算法.与传统的直线绘制算法不同的是,该算法将直线直接表达成一串由0或1组成的位移码,并给出一个直线位移码的快速计算公式;在此基础上,通过对直线位移码周期性的分析,提出了一种新的自适应多步绘制算法.实验和理论分析表明,该算法能够大大减少生成直线的计算量,提高直线的绘制速度.     

基于曲率圆的平面参数曲线求交算法

主要讨论了平面参数曲线求交的迭代算法,提出了迭代过程中迭代可信度的概念,并给出了计算方法.在此基础上,改进了MAF求交算法,给出了曲率圆迭代算法,即使用二次曲线对参数曲线的局部形状进行近似,进行迭代交点和迭代步长的计算.     

圆的像素级生成及反走样算法

介绍了圆的逐点生成算法的研究现状,指出被忽视了的Kuzmin逐点生成圆弧算法具有最小计算量,指出并纠正其存在的严重错误;然后,提出了一种双点生成圆弧算法．该算法只用整数运算来选择距离圆弧最近的像素点,比较结果表明,该算法比现有其他算法具有更快的执行速度;最后,在文中算法的基础上提出了一个生成反走样圆弧的算法且没有增加算法的计算量．该算法与惟一可比的双点生成反走样圆弧的Wu—Rokne算法进行比较的结果表明,该算法比后者多产生了4个中间灰度级,并且所生成的反走样圆弧的最大光强误差比后者减少了40％．文中算法便于硬件实现．     

改进优先级的分步匹配图像修复算法

首先对Criminisi 算法的优先级进行了改进,将图像的局部亮度方差作为优先级的 一个度量因子,使图像的修复顺序更加合理;然后对Criminisi 算法最佳匹配块的获取过程进行 了改进,先后使用1 范数和最小二乘法,改进了相似性度量函数,进行分步筛选,获取最佳匹 配块,使得匹配更为准确,修复效果更加理想。     

Quadruple-step line generation

A new double-step line generation algorithm was proposed in [35]. This algorithm decreased the cost of scan-conversion of lines by a factor of roughly . In this paper a quadruple-step strategy is proposed that results in further time savings with an increase in space requirements.     

Automated variable weighting in k-means type clustering

This paper proposes a k-means type clustering algorithm that can automatically calculate variable weights. A new step is introduced to the k-means clustering process to iteratively update variable weights based on the current partition of data and a formula for weight calculation is proposed. The convergency theorem of the new clustering process is given. The variable weights produced by the algorithm measure the importance of variables in clustering and can be used in variable selection in data mining applications where large and complex real data are often involved. Experimental results on both synthetic and real data have shown that the new algorithm outperformed the standard k-means type algorithms in recovering clusters in data.     

Double-step generation of ellipses

The principle of double-step incremental generation of nonparametric curves on a discrete plane is used to develop a double-step algorithm for scan converting ellipses in sixteen separate segments. The algorithm iterates only half as many times as current algorithms, while each iteration demands the same number of operations or slightly fewer operations than M. Pitteway's (1967, 1985) algorithm (previously the fastest one). This marked gain in the speed of scan conversion is due to the fact that the middle pixel in a two-step increment is obtained without computation     

基于最佳逼近的以段为步长的直线算法

证明了直线在最佳逼近中的与下逼近不同的一些性质。然后利用这些性质,提出了基于最佳逼近的以段为步长的直线算法。该算法和基于下逼近的以段为步长的算法相比,既保持了计算效率,又提高了计算精度。理论分析表明该算法效率优于Brensenham、双步、三步、四步等直线算法。图形设备的硬件层实现该算法将更加有效。     

非定常Monte Carlo输运问题的并行算法

文中给出了非定常MonteCarlo(下文简写为MC)输运问题的并行算法 ,对并行程序的加载运行模式进行了讨论和优化设计 .针对MC并行计算设计了一种理想情况下无通信的并行随机数发生器算法 .动态MC输运问题有大量的I/O操作 ,特别是读取剩余粒子数据文件需要大量的I/O时间 ,文中针对I/O问题 ,提出了三种并行I/O算法 .最后给出了并行算法的性能测试结果 ,对比串行计算时间 ,使用 6 4台处理机时的并行计算时间缩短了 30倍     

均质雾天下摄像机动态标定的车速估计

在均质雾天下,利用光线传输模型中的距离信息和摄像机线性模型动态标定摄像机来计算不同天气条件下的车速,与以往研究不同的是将均质雾天加入到交通模型.该模型只包含路面以及运动前景,不需提取交通常见的先验信息或交通特征.首先,在活动图的基础上利用区域搜索算法(ASA)提取感兴趣区域,如果所选区域内像素以刃边函数的形式变化则当前天气为均质雾天;然后,根据暗原色先验原理计算场景透射率,选取路面区域具有特定透射率差的8个点标定摄像机,通过多帧取平均获得摄像机参数的准确值;最后,将行驶车辆的图像坐标变换为世界坐标得到实际速度.通过在3种不同天气条件下的车速计算实验结果,验证了本文算法的有效性.     

卫星时间窗口计算的动态步长快速算法

针对卫星轨道连续跟踪采样的时间窗口传统计算方法计算量大、效率低的问题,提出了一种新的快速算法。为减少参与计算的采样点数量,算法通过预测参与计算对象之间距离动态调整采样步长;为使算法适于解决各类时间窗口计算问题,提出广义可视概念进行时间窗口判定。分别研究了卫星与地面点目标可见时间窗口、星间可见时间窗口、卫星对地面目标覆盖时间窗口、地面大范围区域卫星过境时间窗口的广义可视判断方法和预测距离计算模型。实验结果表明,算法与传统算法精度完全一致,效率提升约99.7%。     

计算p^n-周期二元序列的最小错线性复杂度新算法

传统的计算序列k-错线性复杂度的算法,每一步都要计算和存储序列改变的代价,基于节省计算量和存储空间的考虑,提出了一种计算周期为pn的二元序列的最小错线性复杂度的新算法,其中p为素数,2为模p2的一个本原根。新算法省去了序列代价的存储和计算,主要研究在k为最小错,即使得序列线性复杂度第一次下降的k值时,序列线性复杂度的计算方法,给出了理论证明,并用穷举法与传统算法对序列的计算结果进行了比对。结果完全一致且比传统算法节省了一半以上的存储空间和计算时间,是一种有效的研究特殊周期序列稳定性的计算方法。