【摘 要】
：
为了加快多边形填充算法的运算速度 ,在深入挖掘顶点与相邻边关系对填充算法影响的基础上 ,提出了一种基于顶点与邻边相关性的多边形填充算法。该算法首先归纳了多边形顶点与邻边相关性的 5种典型类型 ,然后依据顶点与邻边的相关性 ,对原有多边形进行了分割与重新组合 ,使其完全由简单的三角形和梯形这样的单元区域组成 ,这样就将复杂的多边形填充问题转化为这些单元区域的填充问题 ,并由此将扫描线与多边形边求交的
【机 构】
：
浙江大学CAD&,CG国家重点实验室,BrownUniversity
【基金项目】
：
国家创新研究群体科学基金，高等学校博士学科点专项科研项目
论文部分内容阅读
为了加快多边形填充算法的运算速度 ,在深入挖掘顶点与相邻边关系对填充算法影响的基础上 ,提出了一种基于顶点与邻边相关性的多边形填充算法。该算法首先归纳了多边形顶点与邻边相关性的 5种典型类型 ,然后依据顶点与邻边的相关性 ,对原有多边形进行了分割与重新组合 ,使其完全由简单的三角形和梯形这样的单元区域组成 ,这样就将复杂的多边形填充问题转化为这些单元区域的填充问题 ,并由此将扫描线与多边形边求交的乘除计算转化为加减运算。通过实验分析 ,新算法大大减少了运算的时间和复杂度 ,从而为多边形填充创造了一种
其他文献
目的 探讨善得定对食道静脉曲张破裂出血的临床疗效。方法 采用临床对照的设计方案，对108例肝硬化合并食道静脉曲张破裂出血病人进行研究，治疗组接受善得定治疗，对照组接受垂
胆石性胰腺炎在我国发病率较高,而对其手术时机的选择仍有争议.本院采用延期手术治疗32例胆石性胰腺炎,疗效满意,现将治疗体会报告如下.1 临床资料1.1 一般资料本组32例中,男
为了实现电站锅炉炉膛火焰的可视化和对炉膛燃烧状况进行在线智能诊断 ,以便为电站运行人员提供有效的运行指导信息 ,研制开发了一套基于 Web的火焰图象处理和燃烧诊断系统 ,并提出了一种采用 Java技术、基于 Web应用的浏览器 /服务器 (B/ S) 3层结构模型 ,同时分析了 B/ S 3层结构的优点 ,并将此结构应用于电站锅炉火焰图象处理和燃烧诊断系统中 .该系统首先通过光学镜头组、CCD摄像
目前的图象序列特征点对应方法是建立在相邻图象间的特征点在运动形式上变化不大 ,即相邻两帧图象间的时间间隔较小这样的一个假设之上的 ,但当相邻图象间的时间间隔较大时 ,则这些方法很难找到对应的特征点 .为此 ,提出了一个由粗到细解决图象序列特征点对应的新方法 ,该方法首先进行粗定位 ,即利用极指数栅格方法来得到运动后目标特征点的大致范围 ;然后通过细定位来得到对应的特征点 .为了使人们对该方法有一全
为实现遥感图象的高保真压缩 ,在借鉴 JPEG- L S近无损压缩思想的基础上 ,提出了 3项改进措施 ,设计与实现了比 JPEG- L S压缩倍数高、图象恢复质量更好的视觉无失真压缩算法——“控制图象灰度失真的高保真压缩算法 (L IGE)”.实验结果表明 ,该算法既可限制图象最大灰度误差 ,又能控制恢复图象的峰值信噪比 ,从而有效地控制图象失真度 ,压缩倍数为 4时 ,数据处理速度与图象恢复质
有限元网格质量的好坏对金属成形模拟的精度和效率有很大影响。提出了一种复杂曲面混合网格自动生成算法 ,该算法根据所要划分的网格密度形成初始化边界节点 ,逐步向内铺砌混合网格 ,直至布满整个区域。应用实践表明 ,该算法具有稳定、准确和速度快的特点 ,生成的网格在相邻曲面边界处不会产生裂缝与覆盖 ,很好地满足了金属成形模拟分析软件对网格划分的要求
目的 探讨胆道梗阻后心脏损害及损害机制。方法 分动物及临床实验 ;胆道结扎并离断 ,大鼠行颈动脉插管测心率、血压、心输出量 ,动态观测心肌组织丙二醛 (MDA )和超氧化物
基于隐马尔可夫模型 (HMM)的手写字符识别方法是近年来的一个研究热点 ,针对 HMM编码稳定性和建模过程复杂的问题 ,提出了一种新方法 ,即采用统计不相关最佳鉴别变换对模式进行特征抽取和降维 ,获得最佳鉴别特征向量 ,并在此基础上对各最佳鉴别方向的投影结果进行编码 ,作为 HMM的观测值序列 ,由于统计不相关最佳鉴别变换保证了变换特征向量集类内散布最小 ,类间散布最大的条件 ,使 HMM编码的稳
两步纹理映射和环境映射一般都采用球面作为中介曲面 ,由于球面映射算法是这两种纹理映射技术的重要组成部分 ,且球面映射算法还可应用于自由曲面的识别和视景生成等方面 ,因此 ,对球面映射算法进行研究具有重要的意义 ,为了进一步减少球面映射算法产生的纹理形变 ,从纹理不变形准则出发 ,分析了传统球面纹理映射算法及其不足之处 ,并在此基础上提出了一种适用于局部球面的纹理映射新算法 ,由于该算法考虑了面积等
隐式曲线与曲面是当前计算机图形学研究的热点之一。通过把 BP神经网络与隐式曲线构造原理相结合 ,提出了一种构造隐式曲线的新方法 ,即首先由约束点构造神经网络的输入与输出 ,把描述物体边界曲线的隐式函数转化为显式函数 ;然后用 BP神经网络对此显式函数进行逼近 ;最后由仿真曲面得到物体边界的拟合曲线。该新方法不同于传统的对显式函数的逼近方法 ,因为传统方法无法描述封闭的曲线 ;也不同于基于优化的拟合