对Cohen-Sutherland裁剪算法的分析与改进

在矩形窗口的二维裁减中,Cohen-Sutherland线段裁剪算法既不能有效地判断出线段是否完全在窗口外又可能求解出无效交点,因此本文提出一种基于Cohen-Sutherland线段裁剪算法的改进算法,给定一个线段,由计算剪裁窗口顶点到线段的有向距离符号来判断线段与窗口相对位置关系,避免求取无效交点的操作。改进算法可以迅建判断哪些线段与裁剪窗口有真正的交点,再通过距离大小的比较,确定直线与窗口的哪条边相交,最终将被裁剪线段快速、准确输出。实验表明,改进的Cohen-Sutherland算法比原算法有更高的执行效率。

对Cohen-Sutherland裁剪算法的改进

Cohen-Sutherland裁剪算法对不与边框相交的线段进行裁剪时效率较高,而对与窗口边界有交点的线段裁剪效率低。而且很多的时候,被裁剪线段仅与窗口边界延长线相交,求交点到最后是无效的操作,因为线段可能完全被丢弃;并且被裁剪线段与窗口边界相交时交点的取得比较复杂。本文就这两个问题,利用点与直线位置的关系性质,提出基于Cohen-Sutherland算法的图形裁剪新思路。

皮革数控裁剪路径优化算法研究综述

裁剪路径优化是皮革数控裁剪加工的关键,是确保加工高效率与皮革高利用率的主要途径。为提高皮革数控裁剪加工效率,缩短裁剪空行程路径,减少皮革边角料浪费,各研究领域分别着手于裁剪路径全局性与算法高效性,提出皮革数控裁剪路径优化算法。本文通过对比分析皮革数控裁剪与人工裁剪,综述了皮革数控裁剪路径优化遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法,以及改进算法、混合优化算法等相关研究现状与成果,并在此基础上对皮革数控裁剪路径优化算法研究的不足进行了总结。

基于动态规划的Seam Carving裁剪算法

随着科技的发展,图像应用和分享越来越普遍。图像尺寸调整在不同设备和屏幕上的显示非常重要。传统的方法只是简单地复制或计算像素值,而不考虑图像内容的重要性。然而,基于动态规划的Seam Carving裁剪算法提出了一种更优化的方法。该算法采用多尺度处理,对不同尺度的图像进行Seam Carving操作,并将处理结果整合起来,以实现更全面、更精细的图像调整。

一类自适应梯度裁剪的差分隐私随机梯度下降算法

梯度裁剪是一种防止梯度爆炸的有效方法,但梯度裁剪参数的选取通常对训练模型的性能有较大的影响。为此,本文针对标准的差分隐私随机梯度下降算法进行改进。首先,提出一种自适应的梯度裁剪方法,即在传统裁剪方法基础上利用分位数和指数平均策略对梯度裁剪参数进行自适应动态调整,进而提出一类自适应梯度裁剪的差分隐私随机梯度下降算法。其次,在非凸目标函数的情况下对提出的自适应算法给出收敛性分析和隐私性分析。最后,在MNIST、Fasion-MNIST和IMDB数据集上进行数值仿真。其结果表明,与传统梯度裁剪算法相比,本文提出的自适应梯度裁剪算法显著提高了模型精度。

对 Cohen-Sutherland线段裁剪算法的改进

针对Cohen-Sutherland线段编码裁剪算法仅是孤立地处理被裁减线段两端点这一弊端,提出一种基于Cohen-Sutherland线段裁剪算法的改进算法,它充分利用线段的整体信息,构造出合理分割窗口的辅助线以对线段与窗口相对位置关系进行更精确的判断,避免无效交点的计算,使线段与窗口交点的计算量降到最低水平,提高裁剪的整体效率.该改进处理思路同样适用于其他的裁剪算法.

对Cohen-sutherland线段裁剪算法的分析及改进

研究分析了cohen-sutherland线段裁剪算法,针对cohen-sutherland线段裁剪算法不能有效地判断出所有完全位于窗口之外线段的情况,通过添加判断条件,能够判断出所有完全位于裁剪窗口之外的线段,从而减少了求交点的次数,提高了算法的运算效率.

改进的Cohen-Sutherland线段裁剪算法

针对目前Conhen-Sutherland线段裁剪算法不能有效地判断出线段是否完全在窗口外的问题,提出了一种改进算法,通过添加一个判断条件,使得所有完全位于窗口外的线段都能快速地过滤出来,从而减少了求交点的次数,提高了运算效率。

基于模型质量评分的联邦学习聚合算法优化

在联邦学习环境中,客户端数据的质量是决定模型性能的关键因素。传统的评估方法依赖于在中心节点的验证集上衡量客户端模型的损失,从而对数据质量进行评估。在缺乏有效验证集的情况下,数据质量的评估是困难的。为了解决上述问题,提出了一种根据同伴信息进行模型质量评分的方法。通过对客户端上传的模型参数进行裁剪处理,基于正确评分规则的相关理论设计模型质量评分机制,并在此基础上优化聚合算法,降低低质量客户端对全局模型的影响。在MNIST、Fashion-MNIST和CIFAR-10等数据集上的实验表明,提出的评分机制无须复杂的算法,且能有效辨别搭便车、噪声、错误标签三类低质量数据客户端,提高联邦学习性能的鲁棒性。

对Cohen-Sutherland线段裁剪算法的一点改进

针对Conhen-Sutherland线段裁剪算法不能有效地判断出线段是否完全在窗口外及可能求解出无效交点的问题提出改进,通过添加判断条件使得所有完全位于窗口外的线段都能快速的过滤出来,并明确直线与窗口的哪条边相交,从而避免无效交点的求交运算,提高了裁剪运算效率。

改进型CLAHE图像增强算法及其FPGA实现

为解决CLAHE算法硬件资源消耗量大的问题,从硬件实现的角度对算法进行两方面改进。针对裁剪阈值,提出了一种普适性裁剪阈值确定方法,基于信息熵和结构相似性构造了品质因数,以品质因数最佳作为评判标准确定硬件实现中的裁剪阈值,在平衡图像增强对比度和失真度的同时,避免消耗硬件资源对图像数据本身进行大量计算。针对超阈值像素再分配,提出了一种改进型分配方法,将超阈值像素仅均分给未超阈值的灰度级,且若其再次超阈值则停止分配,在降低图像失真度的同时,避免反复像素分配带来的硬件开销。在改进型CLAHE算法的基础上,完成基于FPGA的低照度图像增强系统实现,实验结果表明,在普适性裁剪阈值下,增强后的图像能够普遍获得更高的品质因数,具有更佳的综合效果;改进型像素再分配方法对比常规方法,图像在信息熵平均损失3.28%的代价下结构相似性可平均提升8.88%;低照度图像增强系统可实现640×480@60 fps的图像采集与处理。本设计可为图像增强算法的硬件实现提供一种新的参考。

数学算法优化控制下的皮革裁剪加工空行程路径研究

国内皮革企业所采用的皮革裁剪设备普遍采用通用型裁剪路径,在裁剪过程中往往会产生大量的空行程路径,极大地浪费皮革边角料。为此,尝试构建以空行程距离最短为目标的裁剪优化数学模型,并采用改进蚁群数学算法对空行程路径进行优化。测试结果显示,相比优化之前的路径,改进蚁群算法优化控制下的皮革裁剪加工空行程路径距离缩短了超过三分之一,有效提升了皮革裁剪加工过程的效率,对实现皮革裁剪最优路径规划具有一定的参考价值。

基于数学优化算法的皮革裁剪空行程路径优化研究

为缩短皮革裁剪加工空行程路径长度、提升裁剪算法的有效性,介绍了空行程路径优化预处理,建立了空行程路径数学优化算法模型;引进蚁群算法对样片裁剪路径进行优化,并进行了皮革面料裁剪加工试验,结果表明改进后的蚁群算法可计算出最优的空行程路径,显著提升了皮革裁剪加工效率。

一种改进的Sutherland-Cohen裁剪算法

Cohen-Sutherland裁剪算法因直线与窗口边界求交点次数多而降低算法效率。提出了一种改进Sutherland-Cohen裁剪算法,将完全在窗口内和窗口外的直线判断出来,根据直线端点编码确定辅助线,利用平面上三点的关系判断直线与窗口的哪条边相交。改进的算法使得求交点次数降为最多两次,且避免计算斜率与距离,大大提高算法的效率。算法思想简单,操作方便,有利于硬件实现,对图形学的应用具有重要的实用价值。

基于改进近端策略优化算法控制的应急无人机飞行控制系统研究

为进一步提高应急无人机在执行任务时的飞行控制的效果,提出利用维度裁剪技术,优化解决近端策略优化算法(PPO)的零梯度问题,在保持良好采样效率的同时,加快收敛速率,从而提高控制性能。仿真试验结果表明,改进PPO算法在不同迭代次数的准确率均大于90%,最高准确率为92%,而k-NN算法的准确率在不同迭代次数上存在一定波动,最高准确率为90%,最低准确率仅为80%。且改进PPO算法和PPO算法的总计算时间成本基本相同,均为1 932.4 s,但改进PPO算法在训练过程中能使损失值收敛得更快。

圆形窗口裁剪算法的研究与实践

本文在对图形开窗-裁剪算法深入研究的基础上,提出了两种新颖而又实用的圆形窗口“裁剪”算法.算法(1)以图形坐标变换及采用正、负区域法原理为判别手段,使直线与窗口快速求交,程序设计简单易行。算法(2)用直线与圆形窗口交点处的t作参数,推导出简单易行的数学判别模式,经判别后,确定是否可求出参数t及其对应的交点坐标。

一种基于几何变换的高效的线裁剪新算法

线裁剪是计算机图形学的重要基础问题之一．在对现有的两种优秀算法作了分析之后提出一种利用简单几何变换，将裁剪问题简化为对两种基本情况的处理，并先后对被裁剪线段的首末端点作变换处理的新算法，有效地克服了上述两种方法中存在的调用函数多、基本情况处理复杂等弱点．理论分析和实例测试均表明，该算法优于当前国际最快的几种裁剪方法．

一个有效的多边形裁剪算法

多边形裁剪与线剪裁相比具有更广泛的实用意义,因此它是目前裁剪研究的主要课题.提出了一个多边形裁剪多边形的有效算法.其中的多边形都可以是一般多边形,既可以是凹多边形,也可以是有内孔的多边形.该算法不仅可以求多边形的交(多边形裁剪),而且可以求多边形的并和差.它是以所提出的一系列新方法和新技术为基础而形成的.首先,该算法使用单线性链表数据结构,与其他使用双链表或树结构的算法相比,具有 占用空间少及处理速度快的特点;其次,找到了两个多边形之间进、出点之间的关系.再通过合理的数据结构处理,减少了算法对多边形链表的遍历次数,而且允许多边形既可以按顺时针方向也可以按逆时针方向输入.最后,判断和计算交点是裁剪算法的主要工作.提出了一个具有最少计算量的交点判断和计算方法,进一步加快了算法的运行速度.与其他同类算法进行了比较,结果表明,新算法具有最简单的结构和最快的执行速度.

一种有效的任意多边形裁剪算法

介绍了一种基于改进的Weiler算法的任意多边形裁剪算法,该算法通过引入图形部件和合理的数据结构来组织裁剪后的多边形,减少了遍历多边形顶点链表的次数,并有效减少求交点的时间,具有占用存储空间少和处理速度快的特点。经过实例测试,算法对同时处理单个和多个任意多边形裁剪具有良好的稳定性、可靠性和较高的效率。

基于包围盒编码的三维线段裁剪新算法

提出一种新型包围盒 ,该包围盒由 12个 4 5°面组成 ,且包容原裁剪窗体 ,则落在包围盒外的线段必然在裁剪窗体之外 ;同时引入三维到二维投影 ,进行二次编码舍弃窗外线段 ;最后通过基于包围盒编码分区的几何变换完成裁剪过程 常规包围盒一次编码、新型包围盒二次编码、基于编码分区的几何变换求交这三个步骤构成了基于包围盒编码的三维线段裁剪新算法 实验结果表明 。