一种快速精确的反走样直线算法及其嵌入式实现

针对嵌入式应用中快速绘制反走样直线的问题,分析了各种反走样直线绘制方法的特点,给出了一种快速精确的反走样直线绘制算法,该算法指出了图像边缘像素点的灰度值与边缘点到直线中心的距离、直线的斜率和直线的灰度值的关系.该算法可用于绘制任意宽度、任意灰度的直线,有详细的实现过程,并对算法进行了优化,提高了算法的执行速度.     

基于着色器的LOD纹理混合与反走样平滑过渡关键技术研究

针对场景切换时产生的LOD(level of detail)纹理突变和走样问题,提出一种基于着色器的LOD纹理混合与反走样平滑过渡算法.该算法根据三维模型和视点的距离,运用基于Alpha测试的不透明蒙版算法和加权邻帧反走样算法,在LOD间生成过渡材质,实现三维模型LOD切换的平滑过渡,不仅能够改善纹理质量,而且能够保证...     

在Vega中实现基于PCF算法的反走样阴影

为了解决基于Vega平台进行虚拟现实开发时的阴影绘制和阴影优化难题,通过剖析阴影生成技术,利用Vega的回调机制,调用OpenGL实现了Vega环境中的实时阴影绘制。由于深度纹理的分辨率不够,造成了阴影边缘的锯齿状走样,通过PCF算法来增加阴影边缘的采样率,可以得到边缘模糊的反走样阴影。在Vega中通过GLSL语言,编写顶点处理和着色片元程序。利用GPU阴影映射硬件的加速性能,实现了边缘优化的实时反走样阴影。实践证明,基于PCF算法的反走样阴影满足基于Vega平台进行虚拟现实开发的要求,能大大提升虚拟现实应用的沉浸感和真实感。     

改进的直线DDA算法

本文在传统的直线DDA生成算法的基础上,提出了一种改进的DDA算法,该算法利用直线上相邻各点纵坐标小数部分的变化规律,将直线分为多段,每次可以输出每段上的所有点;该算法克服了DDA算法每次只能输出一个点的缺陷,从而提高整条直线扫描转换的速度。     

计算机图形学反走样技术及实现

介绍了在计算机图形学中存在的走样问题，从频域的角度剖析了基们生的机理，阐明了反走样技术实现的基本原理和常见的实现方法，并对二维滤波的的反走样攉作了细致的分析。通过对取样体积数值积分的数学推导，提出了二维圆锥形滤波器的关键参数的提取方法，并将此参数运用于消除显示直线时产生的锯齿现象，结合直线的中点画线法，在微机上用程序实现了直线的反走样图形算法，结果表明，此算法取得了令人满意的效果。     

利用GPU实时处理反走样的新方法

反走样算法在计算机图形学中有重要的作用,如何避免出现图形走样现象,对生成高质量和较好实时性的图像滤波算法提出了更高的要求。结合GPU渲染流程原理,对比分析双线性插值运算与双三次插值运算后,在GPU上进行插值编程,对仿真结果出现的走样现象进行改进,并取得了较好效果。     

基于克里金模型的多采样点序列全局优化方法

针对有效全局优化(EGO)方法计算时间长、收敛速度慢且易陷入局部最优区域的缺点,提出一种基于克里金模型的多采样点序列全局优化算法.在序列优化过程中,该算法主要引入中点距离最小舍弃方法来获取多个采样点,并以广义EGO方法作为填充采样准则,对多个采样点进行并行优化,以提高算法效率,同时有效平衡局部和全局的搜索行为.两个数值测试算例和一个工程仿真实例验证了该方法的有效性和实用性.     

移动最小二乘增量式多视点云数据融合算法

在散乱数据点移动最小二乘曲面拟合的基础上,提出了一种增量式多视点云数据融合算法.将算法中多视点云数据作为对同一物体表面二维流形的一次采样,采样数据中包含匹配误差、冗余和畸变,把多视点云数据融合问题转换为由包含误差的散乱数据点恢复二维流形的过程.对每一幅当前处理的点云,寻找当前点云与已增量式融合的点云数据的重叠部分,在重叠部分数据集上构造移动最小二乘曲面,将重叠部分的每一个在移动最小二乘曲面上的对应点合并到当前已增量式融合的点云数据集中,从而实现了增量式多视点云数据的融合.实验证明,该算法是一种有效的多视点云数据融合算法,并且可从较大匹配误差、噪声、畸变的多视点云数据中获得较好的融合效果.     

基于多优化快速扩展随机树算法的足球机器人路径规划

研究RoboCup比赛未知环境中足球机器人的路径规划问题。提出一种多优化设计快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的足球机器人路径规划算法,解决了足球机器人在路径规划中存在的速度慢、效果差的问题。依据基本RRT算法原理,针对其随机性强、收敛速度慢以及路径平滑效果差的缺点,提出了随机采样点处增加引力分量、多步扩展逼近目标点以及冗余节点的剪裁与路径平滑等优化方式。在不同障碍物地图中的仿真实验表明,优化的规划路径长度比基本快速扩展随机树算法所得路径缩短约20%～30%,采样点数量减少45%～65%。最终将优化算法移植到SimRobot仿真平台,结果表明多优化设计RRT算法在未知环境中具备良好的实时性和鲁棒性,能够满足机器人在赛场上的路径规划要求。     

基于ε-支配的昂贵超多目标黑箱问题代理优化算法

针对求解昂贵超多目标黑箱优化问题的算法进行研究。基于SOCEMO算法，将ε-支配用于目标值采样策略，提出ε-SOCEMO算法。在42个超多目标测试问题上对ε-SOCEMO算法和SOCEMO算法进行了数值实验，结果显示ε-SOCEMO算法在性能评价指标上具有较好的表现。数值实验表明这种改进的目标值采样策略可以提升SOCEMO算法在昂贵超多目标黑箱优化问题上的计算效果。     

基于反走样算法的地图可视化研究

本论述针对地图可视化图形中出现的折线、接口部位和曲线出现的走样问题,分别应用不同的软件算法进行处理,在地图可视化显示中提高了地图的显示质量。本文最重要的应用在于探索了对折线、接口部位、曲线等常见图形的高效反走样算法。     

基于є-支配的昂贵超多目标黑箱问题代理优化算法

【目的】本文研究昂贵超多目标黑箱优化问题的算法。【方法】基于SOCEMO算法，将?-支配用于目标值采样策略，提出?-SOCEMO算法。【结果】在42个超多目标测试问题上对算法?-SOCEMO和SOCEMO进行了数值实验，结果显示?-SOCEMO在算法性能评价指标上具有较好的表现。【结论】数值实验表明这种改进的目标值采样策略可以提升SOCEMO算法在昂贵超多目标黑箱优化问题上的计算效果。     

建筑造型的真实感图形生成

介绍一个用于建筑ＣＡＤ计算机辅助设计的真实感图形生成系统。真实感图形生成过程分为不透明面片消隐、透明面消隐、阴影测试、纹理映射、颜色亮度计算、显示输出等步骤，是一个综合性的真实感图形生成算法。在消隐中使用了Ａ－ｂｕｆｅｒ（缓冲区）算法以进行反走样，透明处理也基于Ａ－ｂｕｆｅｒ算法之上。阴影测试采用了光线跟踪算法的光线求交思想，并且采用深度排序的方法以加速求交。该系统已经在建筑设计中得到应用。     

链码描述边界区域的扫描转换算法

给出了以链码为基础描述不规则区域边界的方法,对以链码为基础描述边界区域的特点进行了分析,给出了相应的扫描转换算法。所给出的算法通用性好,扫描转换速度快,特别适合于不规则封闭区域的扫描转换。     

一种改进的实时软阴影算法的设计与实现

在解决实时渲染时的阴影边界走样时,常用的(Percentage Closer Filter，PCF)方法不仅效率低下,而且边界处的平滑效果也很有限。改进了PCF算法,使算法的执行效率更高,且有更好的反走样效果。首先分别以相机和光源为基准来构造裁剪坐标系,通过2次绘制来锁定产生阴影的像素区域,然后用改进的高精度滤波模板对阴影进行适应性反走样处理,使平滑操作集中在对视觉效果有重要影响的边界区域上,有选择地优化了数据,从而大幅提高了全局计算效率。实验结果证明,文中算法比常规的PCF算法在执行速度上有明显提高,效果上也得到一定程度的改善,达到了效率与效果的优化折中。     

基于径向基函数的自适应序列分块采样算法

以自适应序列采样方法为基础,提出了一种分块算法来加速径向基函数响应面的构建过程.通过在每次加入新采样点后对当前的采样点集按区域进行划分,然后定位新增点所在的区域,在迭代过程中只计算该区域附近内的新增采样点与已有采样点集之间的最小距离,而忽略其他区域内的点.将该方法用于标准模型测试,加快了响应面的构建过程,测试结果证明了该方法具有实用性和有效性.     

反走样技术及其应用

反走样技术是提高光栅图形显示质量的重要技术之一。研究如何消除或减缓走样现象,给人视觉上产生更舒适光滑的图形,在图形界面已成为人机交互主流方式的今天,具有一定的应用价值。在查阅了大量文献资料的基础上,论文从现有的反走样技术(如普通区域取样、普通过取样、加权过取样)入手,对反走样的理论基础和实现技术进行了分析研究,本文重点对直线段反走样进行了研究和改进。     

基于冗余信息的虚假点消除算法

复杂环境下多站多目标无源交叉定位存在虚假定位点问题,随着测向站数目和目标数目的增加,虚假点数量急剧增加,正确关联的难度增大.针对这一难题,提出了2种基于冗余信息的虚假点消除算法.通过有选择性地利用方位角或时差冗余信息进行数据关联,从而保证了在一定测向数据正确关联率的基础上,能够有效避免完全采用所有测向站的方位数据直接进行关联带来运算量大的问题.仿真证明了2种算法的有效性.基于时差冗余信息的虚假点消除算法由于利用了额外的时差冗余信息,在时差测量误差小于0.5 ms的情况下,其正确关联率均高于基于角度冗余信息的虚假点消除算法,更适用于时差测量精度较高、目标间距较小,而测向误差较大的场合.     

O-OFDM系统中基于采样点位置分组优化的PTS算法

针对光正交频分复用(OFDM)系统峰均功率比(PAPR)过高的问题,提出了基于采样点位置分组优化的部分传输序列(SG-PTS)算法.将采样位置按交织分割的方式进行分组,分别对不同位置上的数据单独优化,削弱了不同位置的备选采样点数据使用相同的相位因子序列的限制,有效改善了光正交频分复用系统的峰均功率比性能.仿真结果表明,所提出的算法相比于传统部分传输序列算法,在计算复杂度和误码率性能基本相同的情况下,峰均功率比性能随着采样点位置分组数的增加而改善明显.当子载波数N=256,相位因子数W=2,子块数M=4和M=8,采样点位置分为2组时,峰均功率比性能分别提升0.1dB和0.2dB左右;采样点位置分为4组时,峰均功率比性能可分别改善0.4dB和0.7dB左右.     

基于局部采样模式的无线传感器节点定位

提出一种局部采样模式的无线传感器节点定位算法,首先在与锚节点进行通信的交叠区域采样,然后利用距离比例因子计算平均跳距权值,最后采用颜色差值序列对样本点进行滤波,得到节点的位置.采用仿真实验对算法的性能进行了测试,结果表明,相对其他无线传感器节点定位算法,该算法可以满足多目标的实时定位要求,定位误差大幅度降低,定位效果更佳.