曲线的像素级双步绘制算法

计算机工程与应用 ›› 2015, Vol. 51 ›› Issue (2): 171-176.

曲线的像素级双步绘制算法

叶庆国，刘勇奎

大连民族学院计算机科学与工程学院，辽宁大连 116600

出版日期:2015-01-15 发布日期:2015-01-12

Double-step pixel-level algorithm for rendering curves

YE Qingguo, LIU Yongkui

School of Computer Science and Engineering, Dalian Nationalities University, Dalian, Liaoning 116600, China

Online:2015-01-15 Published:2015-01-12

摘要/Abstract

摘要： 现有的绘制曲线的算法都是单步的。提出了一个双步绘制曲线的通用算法，算法的每一步可以绘制两个像素点。以三次Bezier曲线的绘制为例给出了具体实现过程。给出了算法的伪代码过程。给出了算法的计算量比较结果。结果表明提出的双步算法与单步算法相比，计算量有了较大幅度的减少。

关键词: 像素, 曲线, 区域, 递推, 双步

Abstract: The existing curve-drawing algorithms are single step. A double-step commonly used algorithm for drawing curves is presented in this paper. In each step of the algorithm two pixels are drawn. As an example, the realization process for cubic Bezier curve is given. A pseudo code of the algrithm is given. The results of the calculation comparison between the algrithms are given. The results show that the calculation of the proposed double-step algorithm is much less than that of the single-step algorithm.

Key words: pixels, curve, region, recursive, double-step

叶庆国，刘勇奎. 曲线的像素级双步绘制算法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(2): 171-176.

YE Qingguo, LIU Yongkui. Double-step pixel-level algorithm for rendering curves[J]. Computer Engineering and Applications, 2015, 51(2): 171-176.

[1]	董旭彬，赵清华. 改进Mask R-CNN在航空影像目标检测的研究应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 133-144.
[2]	雍玖，王阳萍，党建武，雷晓妹. 改进TLD与ORB的AR系统长时跟踪注册方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(7): 178-184.
[3]	王翀，韩振奇，徐浩煜，祝永新，徐胜，陈夏. 基于改进显著图的高效裂纹检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 219-224.
[4]	韩晓微，韩震，岳高峰，崔建江. 救灾无人机的优化A*航迹规划算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(6): 232-238.
[5]	张忠民，刘金鑫，席志红. 熵率超像素分割一致性检验视差细化算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(5): 204-209.
[6]	徐志京，汪毅. 青光眼眼底图像的迁移学习分类方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 144-149.
[7]	马庆禄，唐小垚. 融合时域和分水岭信息的车辆检测算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 227-233.
[8]	邱守猛，谷宇章，袁泽强. 基于双分支孪生网络的目标跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 135-143.
[9]	杨锶齐，易尧华，汤梓伟，王新宇. 嵌入注意力机制的自然场景文本检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(24): 185-191.
[10]	齐小祥，李敏，朱颖，宋雨，杜卫东. 基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 232-240.
[11]	聂永琦，曹慧，杨锋，刘静. 深度学习在糖尿病视网膜病灶检测中的应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 25-41.
[12]	王一凡，鲁慧民，高若然，李阳. 手指静脉图像感兴趣区域提取研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 34-42.
[13]	刘桂枝. 维度变化的不完备混合型数据增量式属性约简[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 161-169.
[14]	王德鑫，常发亮. 六足机器人动态目标检测与跟踪系统研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 180-185.
[15]	王杨，郁振鑫，卢嘉，向秀梅. 多区域差异化的图像风格迁移算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 211-215.