多段DDA直线扫描转换算法

在传统DDA直线扫描转换算法的基础上,提出了一种新的加速算法,该算法通过寻找直线的最小生成段,利用最小生成段的平移复制,从而提高了整条直线扫描转换的速度。     

五步直线扫描转换生成算法

直线生成算法,尤其是直线扫描转换算法,是计算机图形学和计算机辅助设计等领域最基本、最重要的算法之一。本文提出了一种改进的直线生成算法——直线扫描转换的五步生成算法。该算法过给定的直线的始点和终点,可以一次计算得到并且点亮五个象素点,从而较传统的直线扫描转换算法成倍地提高了直线的生成速度,与著名的“四步法”相比,几乎没有增加复杂性,而速度则提高约20%,同时仍然保持传统直线扫描转换算法的精度。     

直线的多段扫描转换及其反走样

介绍了直线扫描转换的Bresenham算法,研究了直线扫描转换中存在的多段相似性,根据多段相似性提出多段直线扫描转换算法,并在此基础上提出反走样算法,最后使用定量分析的方法对各种算法的效率进行比较表明大多数情况下算法效率会有不同程度的提高。     

多段扫描转换直线算法

在探讨直线扫描转换的对称性和多段性的基础上，提出一种基于多段扫描转换的直线扫描转换算法。该算法用简单的像素段复制或并行填充各段像素替代逐点计算，有效地降低了计算花费,加快了扫描转换速度。     

交通选线优化算法的设计与实现

将交通选线问题求解转化为最小生成树（Minimun Spanning Tree,MST）的求解,对比了经典MST求解算法,以图论为基础,采取一种求最小生成树的改进遗传算法．该算法以二进制编码表示最小树问题,用深度优先搜索算法进行图的连通性判断,并采用相应的适应度函数、单亲换位算子和单亲逆转算子及多种控制进化策略,能在一次遗传进化过程中获得一批最小生成树,可供决策部门综合评价与决策．     

基于点到直线距离的直线扫描转换算法

直线扫描转换算法是计算机图形学和计算机辅助设计等领域最基本、最重要的算法之一,直线反走样算法也是光栅化图形算法中的重要内容。文中提出了一种基于点到直线距离的直线扫描转换算法,给出了算法的推导过程及代码表示,并介绍了算法在直线反走样中的具体应用。该算法基于增量技术,采用点到直线的距离作为判别式,在扫描转换过程中,可方便地根据点到直线的距离,采用加权区域采样的方法进行直线的反走样,提高了反走样的效率;具有只使用整型变量、不涉及乘除运算的特点,适合硬件实现。     

求解度约束最小生成树问题的新算法

针对网络设计和组合优化中的度约束最小生成树问题,基于第k最小生成树的求解算法,提出了一种求解网络G关于指定节点的最小k度生成树的新算法。该算法通过对网络G的最小生成树作最优可行变换,逐步构造出指定节点的度数越来越接近度约束k的最小i度生成树,最终得到了网络G关于指定节点的最小k度生成树。给出了算法实施的具体步骤,并证明了算法的正确性。最后通过仿真结果和一个运输实例,表明了该算法在解决度约束最小生成树问题中的有效性。     

基于最小生成树的图像融合算法

研究遥感图像融合精度问题。图像融合存在含有冗余和互补信息,造成清晰度降低。针对传统的图像配准算法精度较低,为了提高遥感图像融合的准确度,提出了一种最小生成树遥感图像配准算法,将最小生成树算法应用到图像融合的优化过程中,算法首先提取均匀子采样点集,并在此基础上构造最小生成树,然后使用最小生成树来估计熵,对遥感图像进行配准,最后将图像间的边缘梯度信息融入到融合框架中。算法有效地克服了传统图像融合算法的缺点,仿真结果表明,改进算法有效地提高了图像融合的精确度,并为遥感图像融合提出了有效依据。     

基于Prim算法和Kruskal算法的最小生成树优化研究

文章从目前最常见的两种在图最小生成树算法,即Prim和Kruskal算法,展开了阐述和分析,运用了大量的数据和实例对这两种计算方法进行了分析和研究。通过试验并对Prim算法进行改进,从图中每个顶点的度数入手,采取删除某些无用边的思想方法,给出了一个寻找最小生成树的算法,使其能动态调整自身的性能,既适合于稠密图,又适合于稀疏图。     

一种线段和圆弧的逼近方法及其在工程图纸矢量化中的应用

本文给出了一种通过数据点逼近生成直线段和圆弧的算法及其证明．此方法的优点是生成的直线段和圆弧显式给出，方便应用．本文还讨论了此算法在图纸矢量化中的应用．     

基于最小区域的快速CT图像重建

由于工业CT重建目标的形状差异较大,针对传统CT图像重建算法均选取矩形重建区域,提出一种基于最小区域的图像重建方法.首先由扫描到的投影数据通过直线生成算法构建重建目标的最小区域包络图;然后提出一种快速区域填充算法,生成图像重建的最小区域.该方法将重建区域限定在最小区域内,减少了不必要的计算,提高了重建速度.最后通过仿真实验与传统的重建方法进行比较,表明了文中方法的有效性.     

Three-parameter sequential minimal optimization for support vector machines

The well-known sequential minimal optimization (SMO) algorithm is the most commonly used algorithm for numerical solutions of the support vector learning problems. At each iteration in the traditional SMO algorithm, also called 2PSMO algorithm in this paper, it jointly optimizes only two chosen parameters. The two parameters are selected either heuristically or randomly, whilst the optimization with respect to the two chosen parameters is performed analytically. The 2PSMO algorithm is naturally generalized to the three-parameter sequential minimal optimization (3PSMO) algorithm in this paper. At each iteration of this new algorithm, it jointly optimizes three chosen parameters. As in 2PSMO algorithm, the three parameters are selected either heuristically or randomly, whilst the optimization with respect to the three chosen parameters is performed analytically. Consequently, the main difference between these two algorithms is that the optimization is performed at each iteration of the 2PSMO algorithm on a line segment, whilst that of the 3PSMO algorithm on a two-dimensional region consisting of infinitely many line segments. This implies that the maximum can be attained more efficiently by 3PSMO algorithm. Main updating formulae of both algorithms for each support vector learning problem are presented. To assess the efficiency of the 3PSMO algorithm compared with the 2PSMO algorithm, 14 benchmark datasets, 7 for classification and 7 for regression, will be tested and numerical performances are compared. Simulation results demonstrate that the 3PSMO outperforms the 2PSMO algorithm significantly in both executing time and computation complexity.     

一种改进的鱼眼图像轮廓提取算法

对鱼眼图像进行轮廓提取是利用鱼眼图像生成球面全景图的前提,鱼眼图像轮廓提取的扫描线逼进算法具有计算量小、速度快的优点,应用较广。针对其存在对噪点抑制能力不足的缺点,提出建立新的扫描线、控制阈值的选取以及对半径进行修正等方法对扫描线逼进算法进行改进,以提高算法对噪点的抑制能力,增强校正畸变能力。实验证明,算法能准确地提取鱼眼图像轮廓,计算量小,实时性好,获得了良好的校正效果。     

一种新的快速复杂连通区域扫描线填充算法

提出一种快速求取扫描线与轮廓线交点的算法,只需遍历2次轮廓线即可求得所有交点,显著降低了算法复杂度。基于该求交算法得到的扫描线填充算法,可以填充任意的复杂连通区域。与同类算法犤2,4,5犦相比,该文算法流程简单,填充速度快。     

基于顶点的多边形扫描转换

基于新边表出现在有顶点的扫描线上这一特性,提出由顶点y坐标划分扫描线范围和确定活性边表更新的多边形扫描转换算法,该算法避免了对每条扫描线都进行判别。提出确定前后顶点序号的通用算法和通过顶点坐标建立新边表并将新边表与顶点y坐标进行关联的算法。列表比较两种算法的运算步骤,实例运行结果说明新算法具有结构简洁、阅读方便、运行稳定和执行速度快等优点。     

基于动态跟踪步长的直线快速矢量化算法

工程图纸扫描识别一直是模式识别中的难点问题。为了克服细化算法逐像素处理的局部特性,已提出了一些非细化算法。这些算法在不同程度上突破了细化算法在像素层次做局部操作的局限,力图抓住图像的宏观特征进行整体识别,但在处理小线素、曲线图像方面有较大局限性。文章采用动态扫描的概念,不对图像编码,利用随机稀疏扫描抽取跟踪头,利用跟踪头信息指导后续跟踪。跟踪时采用动态调节步长,得到了更精确的、完备的低级矢量化结果,为后续矢量处理提供了良好的基础。文章提出的算法可适用于各种不同工程图纸的处理,地理信息数据的提取。     

基于区域取样的直线扫描转换算法

区域取样是最简单的反走样方法,将其应用于直线的扫描转换中,通过计算像素与直线重叠面积改变像素的颜色,以达到直线反走样的目的。针对区域取样中的重叠面积计算,提出基于扫描线的重叠面积计算方法,利用扫描线的连续性和直线图元的连续性,将重叠面积转换为扫描线被直线所截线段长度的叠加,克服了传统重叠面积计算方法效率低的问题。该方法为区域取样的重叠面积计算开辟了新的思路。     

一个基于扫描转换的图像格网处理通用算法

利用多边形格网上的拓扑关系,可以将对单个多边形的扫描转换扩展到多边形格网上,使扫描过程同时对格网中的多个多边形进行,减少了转换过程中的求交和扫描线转换次数。基于上述思想,文中对多边形格网上的图像分块处理提出了一种通用的快速算法,分析了该算法与逐多边形扫描转换在效率上的差异。最后,介绍了该算法在高精度图像纠正中的一个应用实例。