动态曲线的打印研究

用Visual Basic6．0实现动态曲线的打印，提出两种方法。方法一利用抓屏技术，把显示在屏幕上的曲线拷贝到内存，然后在打印机上输出。方法二用Cohen-Sutherland裁剪算法，以显示曲线的图片框对象为裁剪矩形对曲线进行裁剪，在打印机上输出裁剪部分。     

基于Bezier曲线求交的曲线裁剪算法

本文研究了三次Ｂｅｚｉｅｒ曲线的裁剪问题。在给出了三次Ｂｅｚｉｅｒ曲线的一种求交算法后，讨论了Ｂｅｚｉｅｒ曲线在一点处的局部性质，给出了三次Ｂｅｚｉｅｒ曲线的裁剪算法。这些算法已被应用到我们自己开发的软件中，取得了良好的效果。     

图形裁剪算法研究

本文介绍和研究直线、曲线和多边形的最新裁剪算法,包括作者近期的研究成果。首先对于矩形窗口,介绍了直线裁剪算法,圆和椭圆裁剪算法以及参数曲线的裁剪算法。然后,介绍了多边形窗口的直线裁剪算法和多边形窗口的多边形裁剪算法以及区域间的“交”、“差”和“并”操作。最后,介绍了圆形和椭圆形窗口的直线裁剪算法。     

矩形窗口的曲线裁剪算法

本文研究了矩形窗口的曲线裁剪问题，对现有的文献资料作了一个简单介绍后，提出了一个新的矩形窗口的圆和椭圆的裁剪算法。该算法与原有算法相比，在计算量和算法复杂度方面均有较大的改进。     

一种基于显示空间的圆窗口的图形裁剪算法

通过对现有的图形裁剪算法进行深入的研究后，认为现有的图形裁剪算法只能单纯的对简单的图形元素(如直线)进行裁剪，对复杂图形(如自由曲线、不规则图形)现有算法则不适用．本文提出了一种新颖而实用的在圆窗口下的对任意图形特别是图象进行裁剪的有效方法，越复杂的图形或图象越能体现出本算法的优势，此算法的提出解决了对复杂图形的裁剪问题，本算法适用面广，并且裁剪过程简单．     

基于象素的圆窗口的图形裁剪算法

通过对现有的图形裁剪算法进行深入的研究后，认为现有的图形裁剪算法只能单纯的对简单的图形元素(如直线)进行裁剪，对复杂图形(如自由曲线、不规则图形)则不适用。本文提出了一种新颖而实用的在圆窗口下的对任意图形特别是图像讲行裁剪的有效之法，越复杂的图形或图像越能体现本算法的优势，此算法的提出解决了对复杂图形的裁剪问题。本算法适用面广，并且裁剪过程简单。     

检索矩形结构化网格中裁剪单元的数值算法

裁剪等几何分析的首要任务就是检索出裁剪曲面中的裁剪单元,为此提出一种快速检索矩形结构化网格中裁剪单元的数值算法.首先将网格中每个单元的边界划分为12段区间;然后在剪裁曲线上选取适当的参数点,并将得到的离散曲线代替原剪裁曲线,对矩形结构化网格进行剪裁;根据离散剪裁曲线与单元边界交点位置的不同,将裁剪单元划分为156种不同的类型.该算法还可以根据不同情况来获取剪裁曲线上的点,当采用闭合逆时针矩形剪裁曲线对裁剪NURBS曲面参数网格进行剪裁时,该算法能够快速、有效地检索到裁剪单元,并得到剪裁曲线曲率变化大的点以及裁剪单元在物理空间中的像;悬臂梁的最优拓扑结构算例证明了该算法能够快速、有效地检索出任意矩形结构化网格中的裁剪单元.     

基于包围盒技术的圆弧裁剪算法

现有的二维裁剪算法大部分是针对直线与多边形进行的，很少有人对圆弧的裁剪算法进行研究，因此，该文研究了圆弧的裁剪算法，其基本思想是应用包围盒技术将圆弧包裹起来再对圆弧进行快速判断和裁剪。     

基于凸包裁剪的行人视频检测算法

为了解决行人群体视频检测的难题,提出一种基于凸包裁剪的行人视频检测算法。该算法采用局部凸包技术搜索行人外部轮廓,利用凹点挖掘技术裁剪轮廓曲线,建立相应规则排除非头部线段,通过最小二乘拟合法对头部曲线进行快速椭圆检测。实验结果表明,该算法能准确地检测出重叠或连通的头部,排除非头部物体,且处理速度快,实际应用价值高。     

基于层次细节模型的遮挡裁剪算法

遮挡裁剪和应用层次细节模型是两种有效的三维复杂场景渲染加速算法，为了快速地进行三维复杂场景的渲染，提出了一种结合层次细节模型与遮挡裁剪技术的算法框架，该算法首先在预处理阶段，将场景划分成不同空间层次结构；然后在运行时刻，对较高的空间层次，可应用遮挡裁剪技术判别场景的可见性，并裁剪掉不可见场景部分，而在局部的较低层次上，则应用网格简化方法来选择适当的模型层次细节，实验结果显示，该算法取得了较好的加速性能。     

基于虚拟现实的渲染优化算法

随着虚拟现实技术的不断发展，对虚拟场景的真实度要求也越来越提高.然而在虚拟场景中，复杂的地形、大量的植被和建筑使需要渲染的数据量大得惊人，故渲染速度成为了虚拟现实技术的一大瓶颈.现有的研究并不能很好的提升虚幻引擎中的渲染速度，还会出现“突越”和对视野外模型剔除效果差的问题.本文提出一种游戏线程与渲染线程并行和双层裁剪算法.首先在虚幻引擎中将游戏线程与渲染线程并行以提升渲染速度，然后使用淡入淡出细节层次算法进行第一层裁剪，最后使用缓慢剔除算法进行第二层裁剪，提升剔除效果.实验证明，该方法与串行线程相比渲染速度提升了40%，与传统单层裁剪算法相比，帧率也达到了55.     

基于重叠裁剪盒的环境漫游技术

裁剪盒技术用图像式绘制表示远景，能明显提高漫游系统的性能。文中提出了重叠裁剪盒漫游技术。作者在场景中重叠布置相同大小的裁剪盒，它们相互分割成为子裁剪盒。作者按子裁剪盒保存几何数据，使几何数据的组织及访问得到优化。提出了按视线长度及夹角优化选择裁剪盒。使用分别位于视点前后的两个裁剪盒绘制远景，能较好地消除遮挡空白。提出了简单、高效的深度图像近似裁剪算法。适当限制观察视角，可以极大减少深度图像绘制量。用原型系统进行了验证。     

基于变窗口过滤技术的线段裁剪中点分割算法

提出变窗口裁剪的新概念，通过改变线段与变窗口的相对位置，从而快速滤去冗余线段，避免没有必要的求交运算。变窗口由变化斜率的窗口边构成，窗口对边保持平行。单层过渡技术的窗口边斜率分别为 1和-1，适合于软件和硬件实现；在此基础上，多层过渡技术的窗口边斜率分别以2的负整数次幂改变，以充分发挥硬件实现的特点，不断地快速舍弃冗余线段。算法既保持了传统中点分割算法的特有优点：无需乘除、硬件实现简单，又大大降低了冗余顷段的裁剪计算量。软件实现清楚地表明该算法能量提高线段裁剪效率。可以推断，若用硬件并行结构实现该算法，裁剪效率的提高将更为显著。     

圆形及椭圆形裁剪窗口

在计算机图形学及ＣＡＤ中，到目前为止所研究的裁剪窗口都是矩形或多边形的，而在实际应用中经常要用到圆形或椭圆形裁剪窗口。本文提出了圆形及椭圆形窗口的图形裁剪算法，其中除了包括在通常意义下的直线裁剪算法之外，还包括了在光栅显示器上基于象素操作的图形裁剪算法。所提出的这些算法都有很快的执行速度。     

平面阴影算法研究与实现

阴影对提升图形的真实感具有重要意义。探讨了平面阴影生成算法，针对平面阴影算法在实际应用中的缺点，利用OpenGL的模板缓冲技术实现阴影裁剪，利用基于截锥体的裁剪矩阵消除假影和反影现象，并利用OpenGL累积缓冲技术实现软阴影。较好解决了平面阴影算法的缺点，程序计算量小、效率高，图形的真实感和场景的可视化效果得以提升，达到良好的效果。     

影像库的裁剪

简单介绍了地理信息系统（GIS）中海量影像库的组织和管理，详细介绍了基于这种设计的影像库的裁剪算法。该算法把多边形的Weiler_Atherton裁剪算法和多边形区域的有序边表充算法巧妙结合，实现海量影像库的快速裁剪，体现了图形图像的综合应用。     

Bézier曲线/曲面间最近距离的几何裁剪算法

曲线、曲面间距离的计算问题在CAD/CAM、计算机图形学中有着广泛的应用.为了精确计算Bézier曲线/曲面间的最近距离,结合稳定的曲线、曲面分裂技术提出一种基于offset滚动球裁剪的几何算法.首先给出判定条件来裁剪去落在曲面的滚动球外的曲线段,或者落在曲线的滚动球外的曲面片,以摒弃大部分不包含最近点的曲线段或曲面片,为后续可能的Newton方法提供较好的初始点;然后给出判定最近点是否落在曲线的端点或曲面的边界曲线上的条件,将曲线/曲面间的距离计算问题转化为点/曲面或曲线/曲线间的距离计算问题,简化了问题的复杂度,提高了计算效率.实例结果表明,文中算法具有较好的稳定性和较高的效率.     

多裁剪自由曲面的修补缝合功能的实现

将初始的多个裁剪曲面粘合在一起,是从初始CAD模型转化生成为“不漏水”的网格化模型的子算法之一．首先叙述了初始多裁剪曲面的结构,然后阐述了该算法的数据结构,并给出了算法的具体实现．该算法可缝合多裁剪自由曲面,并对初始CAD模型中出现的裂缝、重叠等现象,以及不良的参数化边界曲线(如退化、折叠等现象)进行了相应的修补．程序测试表明,该算法稳定、快速．最后给出两个实例及相关数据．     

一种基于线裁剪的图像适配改进算法

线裁剪算法已被广泛应用于图像缩放中,但原始图像经线裁剪缩放后易出现失真、过度删除等畸变。为此,提出一种改进的图像适配算法。利用低通滤波器合并相邻裁剪线,应用门限技术标注不可删除点,避免下次迭代中新的裁剪线穿过高能量点,使用停止准则使得线裁剪操作进行到一定程度时,阻止其进一步迭代而产生穿过主体目标的裁剪线。实验结果表明,与前向、后向线裁剪算法相比,改进算法在不增加时间和空间复杂度的情况下,防止了线裁剪算法失真、过度删除的问题,产生较少的畸变,得到了更好的缩放效果。     

动态梯度阈值裁剪的差分隐私生成对抗网络算法

现有的生成对抗网络（GAN）和差分隐私相结合的方法大多采用梯度扰动的方法实现隐私保护，即在优化过程中利用梯度裁剪技术来约束优化器对单个数据的敏感性，并对裁剪后的梯度添加随机噪声以达到保护模型的目的。然而大多数方法在训练时裁剪阈值固定，而阈值过大或过小均会影响模型的性能。针对该问题，提出动态梯度阈值裁剪的DGC＿DPGAN(Dynamic Gradient Clipping Differential Privacy Generative Adversarial Network)算法以兼顾隐私保护和模型的性能。该算法结合预训练技术，在优化过程中先求取每批次隐私数据的梯度F-范数均值作为动态梯度裁剪阈值，再对梯度进行扰动。考虑不同的裁剪顺序，提出先裁剪再加噪的CLIP＿DGC＿DPGAN(Clip Dynamic Gradient Clipping Differential Privacy Generative Adversarial Network)算法和先加噪再裁剪的DGC＿DPGAN算法，并采用Rényi Accountant求取隐私损失。实验结果表明，在相同的隐私预算下，所提出的两种...