6步直线生成算法

山东大学学报(工学版)

6步直线生成算法

贾银亮¹，张焕春¹，经亚枝¹，刘　晶²

1. 南京航空航天大学自动化学院，江苏南京 210016；2. 金陵科技学院，江苏南京 210001

收稿日期:2006-09-15 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-02-24 发布日期:2007-02-24
通讯作者: 贾银亮

A sixstep algorithm for line drawing

JIA Yin-liang¹, ZHANG Huan-chun¹, JING Ya-zhi¹, LIU Jing²

1. College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, Nanjing 210016, China; 2. Jinling Institute of Technology, Nanjing 210001, China

Received:2006-09-15 Revised:1900-01-01 Online:2007-02-24 Published:2007-02-24
Contact: JIA Yin-Liang

摘要/Abstract

摘要： 直线是图形的基本元素，研究其生成算法具有重要意义.经典的双步直线生成算法一次能生成两个像素点，对其进行改进，提出一种6步直线生成算法，一次预测3个像素点，再通过直线的对称性生成6个像素点，从而提高了直线生成效率，并使运算量只与直线的长度相关.

关键词: 计算机图形学, 六步算法, 判定变量

Abstract: The algorithm of the generating line is an important basic theory of the computer graphics． A sixstep algorithm for generating a straight line is presented．Three pixel points can be forecasted with one time count and six pixel points can be drawn while a doublestep algorithm can only draw two pixel points. A straight line can be made efficiently using the new algorithm.

Key words: sixstep algorithm, determinant variable , computer graphics

中图分类号:

TP301.6

贾银亮,张焕春,经亚枝,刘　晶 . 6步直线生成算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2007, 37(1): 61-64 .

JIA Yin-liang,ZHANG Huan-chun,JING Ya-zhi,LIU Jing . A sixstep algorithm for line drawing[J]. JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY (ENGINEERING SCIENCE), 2007, 37(1): 61-64 .

参考文献

相关文章 12

[1]	吴红岩,冀俊忠. 基于花授粉算法的蛋白质网络功能模块检测方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2018, 48(1): 21-30.
[2]	周志杰,赵福均,胡昌华,王力,冯志超,刘涛源. 基于证据推理的航天继电器故障预测方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(5): 22-29.
[3]	任永峰,董学育. 基于自适应流形相似性的图像显著性区域提取算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(3): 56-62.
[4]	翟继友,周静波,任永峰,王志坚. 基于背景和前景交互传播的图像显著性检测[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(2): 80-85.
[5]	邬慧敏,吴璟莉. 重建二倍体个体单体型的改进环基算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(4): 9-14.
[6]	王立宏,李强. 旅行商问题的一种选择性集成求解方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(1): 42-48.
[7]	任永峰, 周静波. 基于信息弥散机制的图像显著性区域提取算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2015, 45(6): 1-6.
[8]	文志强,朱文球,胡永祥. 半调图像的分类方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2013, 43(4): 7-12.
[9]	徐姗姗,刘应安*,徐昇. 立体匹配中边界信息的强化算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(6): 43-49.
[10]	陈明志1,2, 陈健3, 许春耀3, 余轮3, 林柏钢1,2. 一种新的基于网络虚拟环境的用户访问模式聚类算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(6): 43-49.
[11]	吴天柱 . 基于RBF神经网络的彩色图像盲水印算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(2): 51-55 .
[12]	张劲松,李歧强,王朝霞 . 基于混沌搜索的混和粒子群优化算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2007, 37(1): 47-50 .

多维度评价

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed