一、             算法原理简介:

算法原理的详细描述及部分实现可参考:

http://www.cs.helsinki.fi/group/goa/mallinnus/lines/bresenh.html

Fig.1

假设以(x, y)为绘制起点,一般情况下的直观想法是先求m = dy /dx(即x每增加1, y的增量),然后逐步递增x, 设新的点为x1 = x + j, 则y1 = round(y + j * m)。可以看到,这个过程涉及大量的浮点运算,效率上是比较低的(特别是在嵌入式应用中,DSP可以一周期内完成2次乘法,一次浮点却要上百个周期)。

下面,我们来看一下Bresenham算法,如Fig. 1,(x, y +ε)的下一个点为(x, y + ε + m),这里ε为累加误差。可以看出,当ε+m < 0.5时,绘制(x + 1, y)点,否则绘制(x + 1, y + 1)点。每次绘制后,ε将更新为新值:

ε = ε + m ,如果(ε + m) <0.5 (或表示为2*(ε + m) < 1)

ε = ε + m – 1, 其他情况

将上述公式都乘以dx, 并将ε*dx用新符号ξ表示,可得

ξ = ξ + dy, 如果2*(ξ + dy) < dx

ξ = ξ + dy – dx, 其他情况

可以看到,此时运算已经全变为整数了。以下为算法的伪代码:

ξ ← 0, y ← y1

For x ← x1 to x2 do

Plot Point at (x, y)

If (2(ξ + dy) < dx)

ξ ←ξ + dy

Else

y ← y + 1,ξ ←ξ + dy – dx

End If

End For

二、             算法的注意点:

Fig. 2

在实际应用中,我们会发现,当dy > dx或出现Fig.2 右图情况时时,便得不到想要的结果,这是由于我们只考虑dx > dy, 且x, y的增量均为正的情况所致。经过分析,需要考虑8种不同的情况,如Fig. 3所示:

当然,如果直接在算法中对8种情况分别枚举, 那重复代码便会显得十分臃肿,因此在设计算法时必须充分考虑上述各种情况的共性,后面将给出考虑了所有情况的实现代码。

三、             算法的实现

以下代码的测试是利用Opencv 2.0进行的,根据需要,只要稍微修改代码便能适应不同环境

//Code highlighting produced by Actipro CodeHighlighter (freeware)http://www.CodeHighlighter.com/
void DrawLine(IplImage *img, int x1, int y1, int x2, int y2)
{
int dx = x2 - x1;
int dy = y2 - y1;
int ux = ((dx > ) << ) - ;//x的增量方向,取或-1
int uy = ((dy > ) << ) - ;//y的增量方向,取或-1
int x = x1, y = y1, eps;//eps为累加误差 eps = ;dx = abs(dx); dy = abs(dy);
if (dx > dy)
{
for (x = x1; x != x2; x += ux)
{
SetPixel(img, x, y);
eps += dy;
if ((eps << ) >= dx)
{
y += uy; eps -= dx;
}
}
}
else
{
for (y = y1; y != y2; y += uy)
{
SetPixel(img, x, y);
eps += dx;
if ((eps << ) >= dy)
{
x += ux; eps -= dy;
}
}
}
}

四、             测试结果

五、             进一步可能的改进

设(x1, y1)为起点,(x2, y2)为终点,取中点(x1 + x2)/2, (y1 +y2)/2,然后从两个端点同时向中点生长,这种并行运算可以提高一定的效率。

原文地址:http://www.cnblogs.com/pheye/archive/2010/08/14/1799803.html

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