一种基于整数坐标的亚像素精度区域采样反走样算法

为了快速有效地消除图形显示中的边界锯齿,提出了一种基于整数坐标的亚像素精度区域采样反走样算法.该算法将坐标点的亚像素部分保存于整数的低位,整数部分存于高位,根据亚像素部分与整数部分的差值,利用位运算快速计算像素的覆盖面积,像素亮度等级可达到2~n(n为亚像素位数,通常情况n取8).与基于中点算法的区域采样算法相比,图像精度高,计算速度快;与过采样算法(采用3×3或4×4的过采样网格)相比,采样精度高,计算量不会随着采样精度的提高而变大,也不存在图像重建过程中由高分辨率数据向低分辨率转变时的信息丢失问题.实验结果表明,新算法生成的图像比较细腻,实时性比较高,优于一般的反走样算法.     

基于FPGA的直线反走样算法研究

反走样是计算机图形学的基本问题.为了提高直线反走样的效率,针对FPGA硬件实现的特点,结合经典的Wu反走样算法,提出一种新的直线反走样算法.该算法根据像素点中心到理想直线的距离来计算灰度值,在生成直线时预测直线相邻像素点之间的灰度值变化,并建立递推公式,使用整数移位,加法和比较来完成直线反走样,计箅简单,便于硬件实现.经计算机和FPGA分别实现验证,新算法的反走样效果较好,运算速度快于Wu反走样算法并能通过FPGA进一步提高速度.     

子像素形态学反走样算法的改进

针对子像素形态学反走样（SMAA）算法提取图像轮廓信息少和存储空间较大的问题,提出一种改进的形态学反走样算法。该算法用一个像素的亮度与调整因子的乘积作为动态阈值,来判定该像素是否为轮廓条件。与SMAA利用固定阈值判定轮廓相比,动态阈值严格限制了轮廓的判断条件,因此改进算法可以提取出更多的轮廓信息。同时,在分析SMAA存储形态模式的基础上,合并了不同模式但是面积计算和混合方式相同的存储,能有效地减少面积纹理的存储面积。在Windows 7操作系统下,用Microsoft DirectX SDK和HLSL着色语言实现了所改进的算法。实验结果表明：相对于SMAA算法,改进后算法可以提取更多更清晰的轮廓线,存储减少了51.93%。     

基于FPGA的直线反走样算法研究

反走样是计算机图形学的基本问题。为了提高直线反走样的效率,针对FPGA硬件实现的特点,结合经典的Wu反走样算法,提出一种新的直线反走样算法。该算法根据像素点中心到理想直线的距离来计算灰度值,在生成直线时预测直线相邻像素点之间的灰度值变化,并建立递推公式,使用整数移位、加法和比较来完成直线反走样,计算简单,便于硬件实现。经计算机和FPGA分别实现验证,新算法的反走样效果较好,运算速度快于Wu反走样算法并能通过FPGA进一步提高速度。     

一个快速有效的直线反走样算法

直线f(x)=mx b，0≤m≤1；传统的生成算法是取样点(x，f(x))，其中x为整型，并将f(x)约束成整型，其实现过程有著名的DDA、Bresenham及Wu算法，本文针对直线的生成，分析了反走样技术，提出了直线的反走样生成算法，其取样点的光强由与之相邻的四个象素决定，且x和f(x)不必约束为整型，同时推导出点的光强与取样点数量无关而与直线的斜率有着直接的关系．并给出了具体的公式，实践证明，该算法具有更强的反走样效果．     

一种快速高效的反走样算法*

快速近似反走样是一种后处理式反走样技术,其效果好、效率高,但由于是根据亮度值检测边缘,导致模型纹理贴图上的条纹和高光部分也会被检测出来,从而造成不必要的反走样。针对这一问题,该算法提出了一种改进的反走样方法:根据物理和阴影信息检测出模型与阴影边缘,再以边缘周围状况计算确定混合朝向,最后结合亚像素覆盖率进行反走样运算。实验表明,该算法在保留了原快速近似反走样效率的同时,有效地消除了不必要的反走样。     

基于对称的反走样直线生成算法

在对常用直线生成算法Bresenham及直线反走样算法Wu的深入研究后,在这两种算法的基础上提出一种适用于嵌入式环境下的快速直线绘制算法。该算法根据直线段的对称性特点,使上述两种算法的执行效率有了较大的提高,并能支持多像素宽度及反走样。     

基于灰度递推的反走样圆生成算法

随着图形显示技术的特殊应用,对图形的显示效果提出了较高的要求。为了提高圆的反走样效率,建立了像素灰度与坐标之间的递推关系实现圆的反走样算法。该算法将每次循环中离理想圆弧最近的像素灰度作为判断依据,通过省略二次项带来简化计算,再对省略二次项带来的灰度误差进行修正,每次像素灰度结果可以直接输出,不需要再进行计算或转换,比其他算法的执行速度更快。经过验证,该算法的反走样效果和执行效率都比较好。     

基于屏幕背景色的彩色直线反走样算法

在真实感图形的绘制中,常需要在相机拍摄的自然背景上,对彩色直线进行反走样处理。彩色直线的反走样效果,不仅与前景色有关,而且受到背景色的影响。彩色直线上每一个像素点的反走样过程是由前景色向背景色的渐变融合,相邻像素的颜色分量的计算公式包含了背景色颜色分量。提出了彩色直线反走样算法将Wu反走样算法扩展到前景色和背景色的层面上去研究,深化了反走样理论。     

双步圆的反走样生成算法

首先介绍了圆生成算法的发展及现状,接着对绘制圆的Bresenham算法及Kuzmin单点生成算法进行了实验分析及总结,并指出了其存在的优缺点。基于Wu和Rokne双步圆算法提出了新的双步反走样生成算法,使其成为一种反走样效果更佳的方法。该算法的灰度级数是原来Wu和Rokne算法的3倍,且最大灰度误差也比原来的减少了1/4;另外该算法由于只用整数运算,避免了除法,因此便于硬件实现。     

一种支持多线宽直线反走样算法

直线绘制中出现的锯齿现象称为走样,消除走样的方法称为反走样。文中通过对直线走样产生的原因进行理论上的分析,总结了现有的反走样技术。通过对经典的DDA直线绘制算法和Wu直线反走样绘制算法的研究,在二者结合的基础上,给出了一种任意宽度和复杂背景色下的直线反走样快速绘制算法：对于直线f（x）=mx＋b,0≤m≤1,x轴上每移动一个像素单位,根据直线所需绘制的宽度,在y轴上进行跨度像素着色,填充的色深值取决于该像素到对应直线边缘线的距离、原有背景色深和当前直线绘制色深。对算法进行了去浮点优化,给出了复杂度分析和实验结果,实践证明,该算法有很好的执行效率和反走样效果。     

Bresenham画线反走样算法

介绍并分析了Bresenham画线方法的的特点,并以此为基础,构造出利用灰度变化使直线反走样的算法,得到了较好的效果。     

一种后处理式的改进抗锯齿算法

FXAA算法是一种后处理式的抗锯齿算法,由于它是基于图像像素的边缘检测算法,在很多情况下边缘检测的不准确会造成许多不必要的抗锯齿计算,导致图像过度模糊。为了提高抗锯齿的性能,提出了一种基于FXAA算法的改进抗锯齿算法(IAAFXAA)。该算法将相对视点的深度和法线保存到纹理中,当使用 深度和法线信息 时从G-buffer中提取。该算法能利用深度、法线信息进行较为精确的边缘检测。大量的实验结果与分析表明,该算法在保证抗锯齿效果的同时,能更加精确地确定抗锯齿区域,生成高质量的边界,避免图像的过度模糊,提升图像质量。     

有共线边的多边形窗口的线裁剪算法

采用参考坐标系B、顶点类型、重合段、处理单位Unit等概念,有效地处理了交点的计算以及裁剪线通过顶点或边的情况．由于利用了多边形窗口结构上的有序性和完整性的特点,文中算法不仅适用于凹多边形窗口,而且适用于相邻边共线等特殊情况的多边形窗口。     

基于CCD亚像元细分原理的点目标自动采样算法

该文首先从短焦距镜头和给定CCD成像阵列的成像特性出发，分析了实现亚像元成像与定位的必要性。在对比提高像素分辨率和提高测量分辨率这两种亚像元动态成像技术之后，研究了如何在保持现有硬件系统不变的情况下，通过软件插值细分实现亚像元定位的方法。针对点目标图像可能存在的“方块效应”与“细节退化”现象，结合点目标灰度特性处理技术，改进并完善了邻域线性插值细分方法。从而，提出该基于CCD亚像元细分原理的点目标自动采样算法。实验结果证明：该算法简单、可靠、稳定、快速，并具有一定适用性，为相关领域内的应用提供了宝贵的参考价值。     

着色噪声的LIC算法

LIC方法是用于矢量数据可视化的一种纹理合成方法，该文中提出着色噪声的LIC方法CLIC，按照速度矢量的方向对传统LIC方法中使用的白色噪声进行着色，生成的图象中可以区分不同的运动方向，这一方法应用在爆炸场数值模拟，可以清晰地展示爆炸场的复杂的流场特征。     

改进的等权值抗混淆算法

针对等权值算法的不足,将电路板结构信息应用到等权值算法中,提出了一种基于有限制短路故障关系的改进算法。通过测试相似组的概念对测试向量进行分组,将不发生混淆的测试向量分在一组。利用电路板结构信息建立网络间的有限制短路故障关系图,利用启发式分组算法将容易发生短路的网络分在同一组内。将不发生混淆的测试向量组分配给发生短路概率大的网络组,最后对测试向量集的完备性和紧凑性指标进行折中增加补偿向量。结果表明：改进的算法能够减小算法发生征兆混淆的概率,提高了算法的测试能力。     

基于网格与R-树空间索引的矢量线图任意简单多边形窗口裁剪算法

针对大规模矢量线与大量裁剪窗口同时出现的线裁剪算法存在的三个主要问题,减少线段求交次数、简化交点出入属性计算以及无交点矢量线的取舍,本文提出了一种基于双空间索引的大规模线图任意多边形裁剪算法。算法根据裁剪多边形的边分别建立R-树索引和均匀Cell索引,应用两种索引各自的优点大幅减少被裁剪线段与裁剪多边形上线段的求交次数。在此基础上,基于均匀网格索引,提出局部射线法,简化交点出入属性计算和无交点矢量线的取舍。本文在传统算法基础上提出三点改进:首先提出基于两种空间索引模型进行线段求交计算,保证算法在理论上具有较低的时间复杂度;其次,在射线法和网格索引基础上提出局部射线法,使得判断每个交点出入属性的时间复杂度为O(1)～ O(n~(1/2)),与参考文献中的算法相比,此方法的优点是避免判断多边形上顶点的方向;最后,算法中裁剪多边形可以是包含任意多个洞的任意简单多边形,克服传统算法中对裁剪多边形的特定约束条件。     

基于亚像素块匹配和字典学习的超分辨率算法

针对基于字典学习算法的计算效率低,且大多局限于处理单帧图像的问题,提出了一种基于亚像素块匹配和字典学习的超分辨算法,以实现对多帧图像的重构。采用亚像素块匹配方法对图像进行配准,依据配准结果构造低分辨率字典,并通过计算辅助图像块与目标图像块的相似度来选择用于重构的图像块。在Matlab平台上,将该算法用于静态图像和视频图像处理,获得了较好的重构效果。