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直线和圆弧的生成算法

第3章直线和圆弧的生成算法

3.1 直线图形的生成算法

    数学上的直线是没有宽度、由无数个点构成的集合,显然,光栅显示器只能近地似显示直线。

当我们对直线进行光栅化时,需要在显示器有限个像素中,确定最佳逼近该直线的一组像素,并且按扫描线顺序,对这些像素进行写操作,这个过程称为用显示器绘制直线或直线的扫描转换。

   由于在一个图形中,可能包含成千上万条直线,所以要求绘制算法应尽可能地快。

本节我们介绍一个像素宽直线绘制的三个常用算法:

数值微分法(DDA)、中点画线法和Bresenham算法。

3.1.1逐点比较法

3.1.2数值微分(DDA)法

设过端点P0(x0 ,y0)、P1(x1 ,y1)的直线段为L(P0 ,P1),则直线段L的斜率 

L的起点P0的横坐标x0向L的终点P1的横坐标x1步进,取步长=1(个像素),用L的直线方程y=kx+b计算相应的y坐标,并取像素点(x,round(y))作为当前点的坐标。

因为:

    yi+1 = kxi+1+b

        = k1xi+b+k∆x

        = yi+k∆x

 所以,当∆x=1; yi+1 = yi+k。

也就是说,当x每递增1,y递增k(即直线斜率)。

根据这个原理,我们可以写出DDA(DigitalDifferentialAnalyzer)画线算法程序。

 DDA画线算法程序:

voidDDALine(intx0,inty0,intx1,inty1,intcolor)

{intx;

 floatdx,dy,y,k;

 dx=x1-x0;dy=y1-y0;

 k=dy/dx,;y=y0;

 for(x=x0;x

 {drawpixel(x,int(y+0.5),color);

     y=y+k;

 }

}

注意:

我们这里用整型变量color表示像素的颜色和灰度。

 举例:

用DDA方法扫描转换连接两点P0(0,0)和P1(5,2)的直线段。

x

int(y+0.5)

y+0.5

0

0

0

1

0

0.4+0.5

2

1

0.8+0.5

3

1

1.2+0.5

4

2

1.6+0.5

图3.1.1直线段的扫描转换

    注意:

上述分析的算法仅适用于|k| ≤1的情形。

在这种情况下,x每增加1,y最多增加1。

当 |k| > 1时,必须把x,y地位互换,y每增加1,x相应增加1/k。

在这个算法中,y与k必须用浮点数表示,而且每一步都要对y进行四舍五入后取整,这使得它不利于硬件实现。

动画演示:

数值微分画线算法(DDA)

 3.1.3中点画线法

    假定直线斜率k在0~1之间,当前像素点为(xp,yp),则下一个像素点有两种可选择点P1(xp+1,yp)或P2(xp+1,yp+1)。

若P1与P2的中点(xp+1,yp+0.5)称为M,Q为理想直线与x=xp+1垂线的交点。

当M在Q的下方时,则取P2应为下一个像素点;当M在Q的上方时,则取P1为下一个像素点。

这就是中点画线法的基本原理。

  图3.1.2中点画线法每步迭代涉及的像素和中点示意图

     下面讨论中点画线法的实现。

过点(x0,y0)、(x1, y1)的直线段L的方程式为F(x, y)=ax+by+c=0,其中,a=y0-y1, b=x1-x0, c=x0y1-x1y0,欲判断中点M在Q点的上方还是下方,只要把M代入F(x,y),并判断它的符号即可。

为此,我们构造判别式:

d=F(M)=F(xp+1, yp+0.5)=a(xp+1)+b(yp+0.5)+c

    当d<0时,M在L(Q点)下方,取P2为下一个像素;

    当d>0时,M在L(Q点)上方,取P1为下一个像素;

    当d=0时,选P1或P2均可,约定取P1为下一个像素;

注意到d是xp, yp的线性函数,可采用增量计算,提高运算效率。

   若当前像素处于d≥0情况,则取正右方像素P1(xp+1,yp),要判下一个像素位置,应计算 d1=F(xp+2, yp+0.5)=a(xp+2)+b(yp+0.5)=d+a,增量为a。

   若d<0时,则取右上方像素P2(xp+1, yp+1)。

要判断再下一像素,则要计算d2= F(xp+2, yp+1.5)=a(xp+2)+b(yp+1.5)+c=d+a+b ,增量为a+b。

画线从(x0, y0)开始,d的初值 d0=F(x0+1, y0+0.5)=F(x0, y0)+a+0.5b,因 F(x0, y0)=0,所以d0=a+0.5b。

   由于我们使用的只是d的符号,而且d的增量都是整数,只是初始值包含小数。

因此,我们可以用2d代替d来摆脱小数,写出仅包含整数运算的算法程序。

 中点画线算法程序:

voidMidpointLine(intx0,inty0,intx1,inty1,intcolor)

{inta,b,d1,d2,d,x,y;

 a=y0-y1;b=x1-x0;d=2*a+b;

 d1=2*a;d2=2*(a+b);

 x=x0;y=y0;

 drawpixel(x,y,color);

 while(x

 {if(d<0)  {x++;y++;d+=d2;}

   else     {x++;d+=d1;}

   drawpixel(x,y,color);

 }/*while*/

}/*midPointLine*/

 举例:

用中点画线方法扫描转换连接两点P0(0,0)和P1(5,2)的直线段。

a=y0-y1=-2;b=x1-x0=5;d0=2*a+b=1;d1=2*a=-4;d2=2*(a+b)=6,

x

y

d

0

0

1

1

0

-3

2

1

3

3

1

-1

4

2

5

5

2

15

图3.1.3中点画线法

问题1:

若上述算法往下取二步(i=2),则算法和像素的取法将变成怎样?

问题2:

与DDA法相比,中点法的优点是什么?

动画演示:

中点画线算法

3.1.4Bresenham算法

   Bresenham算法是计算机图形学领域使用最广泛的直线扫描转换算法。

仍然假定直线斜率在0~1之间,该方法类似于中点法,由一个误差项符号决定下一个像素点。

   算法原理如下:

过各行各列像素中心构造一组虚拟网格线。

按直线从起点到终点的顺序计算直线与各垂直网格线的交点,然后确定该列像素中与此交点最近的像素。

该算法的巧妙之处在于采用增量计算,使得对于每一列,只要检查一个误差项的符号,就可以确定该列的所求像素。

   如图2.1.4所示,设直线方程为yi+1=yi+k(xi+1-xi)+k。

假设列坐标像素已经确定为xi,其行坐标为yi。

那么下一个像素的列坐标为xi+1,而行坐标要么为yi,要么递增1为yi+1。

是否增1取决于误差项d的值。

误差项d的初值d0=0,x坐标每增加1,d的值相应递增直线的斜率值k,即d=d+k。

一旦 d≥1,就把它减去1,这样保证d在0、1之间。

当d≥0.5时,直线与垂线x=xi+1交点最接近于当前像素(xi,yi)的右上方像素(xi+1,yi+1);而当d<0.5时,更接近于右方像素(xi+1,yi)。

为方便计算,令e=d-0.5,e的初值为-0.5,增量为k。

当e≥0时,取当前像素(xi,yi)的右上方像素(xi+1,yi+1);而当e<0时,取(xi,yi)右方像素(xi+1,yi)。

图3.1.4Bresenham算法所用误差项的几何含义

○Bresenham画线算法程序:

voidBresenhamline(intx0,inty0,intx1,inty1,intcolor)

{intx,y,dx,dy;

 floatk,e;

 dx=x1-x0;dy=y1-y0;k=dy/dx;

 e=-0.5;x=x0,;y=y0;

 for(i=0;i

 {drawpixel(x,y,color);

   x=x+1;e=e+k;

   if(e0)

   {y++;e=e-1;}

 }

}

 举例:

用Bresenham方法扫描转换连接两点P0(0,0)和P1(5,2)的直线段。

x

y

e

0

0

-0.5

1

0

-0.1

2

1

-0.7

3

1

-0.3

4

2

-0.9

5

2

-0.5

图3.1.5Bresenham算法

    上述Bresenham算法在计算直线斜率与误差项时用到小数与除法。

可以改用整数以避免除法。

由于算法中只用到误差项的符号,因此可作如下替换:

2*e*dx。

  

 改进的Bresenham画线算法程序:

voidInterBresenhamline(intx0,inty0,intx1,inty1,intcolor)

{dx=x1-x0,;dy=y1-y0,;e=-dx;

 x=x0;y=y0;

 for(i=0;i

 {drawpixel(x,y,color);

  x++;e=e+2*dy;

  if(e0){y++;e=e-2*dx;}

  }

}

动画演示:

Bresenham画线算法:

3.2 圆弧的扫描转换算法

  这一节我们来讨论圆弧的扫描转换算法。

3.2.1圆的特征

    圆被定义为到给定中心位置(xc,yc)距离为r的点集。

圆心位于原点的圆有四条对称轴x=0,y=0,x=y和x=-y。

若已知圆弧上一点(x,y),可以得到其关于四条对称轴的其它7个点,这种性质称为圆的八对称性。

因此,只要扫描转换八分之一圆弧,就可以求出整个圆弧的像素集。

 显示圆弧上的八个对称点的算法:

voidCirclePoints(intx,inty,intcolor)

{drawpixel(x,y,color);drawpixel(y,x,color);

 drawpixel(-x,y,color);drawpixel(y,-x,color);

 drawpixel(x,-y,color);drawpixel(-y,x,color);

 drawpixel(-x,-y,color);drawpixel(-y,-x,color);

}

3.2.2中点画圆法

   如果我们构造函数 F(x,y)=x2+y2-R2,则对于圆上的点有F(x,y)=0,对于圆外的点有F(x,y)>0,对于圆内的点F(x,y)<0。

与中点画线法一样,构造判别式:

d=F(M)=F(xp+1,yp-0.5)=(xp+1)2+(yp-0.5)2-R2

若 d<0,则应取P1为下一像素,而且再下一像素的判别式为:

d=F(xp+2,yp-0.5)=(xp+2)2+(yp-0.5)2-R2=d+2xp+3

若d≥0,则应取P2为下一像素,而且下一像素的判别式为:

d=F(xp+2,yp-1.5)=(xp+2)2+(yp-1.5)2-R2=d+2(xp-yp)+5

我们这里讨论的第一个像素是(0,R),判别式d的初始值为:

d0=F(1,R-0.5)=1.25-R

图3.2.1当前像素与下一像素的候选者

 中点画圆算法:

MidPointCircle(in

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