基于边界斜率预测的形态学反走样方法

摘要：

　　图形走样问题是伴随着计算机图形学的产生长期存在的一个问题，它是指由于数据采样不足而引起的图形与原始图形不一致。寻求速度快、效果好的反走样算法是研究人员一直以来的目标。形态学反走样算法在处理直线边界的时候直线边界出现比较明显的起伏，针对这一问题，本文通过对图像边界斜率的分析，对该边界直线形成的像素阶跃形态进行预测，快速地确定下一个阶跃边界可能出现的位置，并重建出与全局中实际边界更加相符的边界信息。同当前最好的形态学反走样算法”1”相比，本文提出的方法基于全局形态学边界，在只增加较少计算量的情况下，能更加准确地重建直线边界，使倾斜直线边界具有更高的连续性，从而获得更好的反走样效果。

关键词： 边界斜率预测 形态学 反走样算法 阶跃边界 计算机图形学

作者: 钟宇琛 张锐

作者单位: 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室 浙江杭州 310058

会议类型: 国内会议

会议名称: 第九届中国计算机图形学大会(Chinagraph‘2012)

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 181

在线出版日期: 2012-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）