反走样技术的研究与实现

3.2.2算法的实现

    算法首先分析圆的特殊性，也就是圆具有八对称性，在画圆的同时进行反走样。

    总之，算法充分利用圆的八对称性，以加权过取样算法基础，具体实现如下：

1）  显示圆的八个对称点函数

   void CirclePoints(int x,int y,TColor color)

{

PutPixel(x,y,color);

PutPixel(y,x,color);

PutPixel(-y,x,color);

PutPixel(-x,y,color);

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

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

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

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

}

2）  以加权过取样算法为基础实现反走样圆

   for(int i=1,ty=r->Value;i<=pts[0]-1;i++,ty--) {

        x1= (Form1->Image1->Width/2)+pts[i];

        x2= (Form1->Image1->Width/2)+pts[i+1];

        fx1= (Form1->Image1->Width/2)-pts[i];

        fx2= (Form1->Image1->Width/2)-pts[i+1];

        y=(Form1->Image1->Height/2)-ty;

        fy=(Form1->Image1->Height/2)+ty;

        SuperSamplingLine(x1,y,x2,y,true);

        SuperSamplingLine(y,x1,y,x2,true);

        SuperSamplingLine(fy,x1,fy,x2,true);

        SuperSamplingLine(fx2,y,fx1,y,true);

        SuperSamplingLine(y,fx2,y,fx1,true);

        SuperSamplingLine(x1,fy,x2,fy,true);

        SuperSamplingLine(fx2,fy,fx1,fy,true);

        SuperSamplingLine(fy,fx2,fy,fx1,true);

}   

下图3.3是圆反走样算法的部分效果实现图：

图3.3圆反走样效果

3.3 位图反走样

3.3.1实现原理

对位图进行反走样，原理很简单，就是将原图放大三倍以后进行像素点间的平均操作，也就是目标像素点周围的8个像素点加上自己这个像素点共9个像素点的红色分量的总和，然后取平均值，在赋给目标像素中的红色分量。同理，绿色分量和蓝色分量也类似处理。在这里用了两种方法可以实现此操作，一个就是直接用像素点进行操作，另一个就是Scanline方法。虽然这两种方法的实现原理是一样的，但是在速度上改进的Scanline方法明显要比直接用像素点进行操作的方法快。下面是这两个方法的具体实现。

3.3.2 程序实现

1）利用Pixels[]方法的实现技术

    这是直接通过像素点的操作，对像素点逐个进行处理，分别得到红色、绿色、蓝色分量来反走样图形。这个方法虽然实现十分简单，但是处理的速度十分的慢，需要相当长的一段时间。算法的实现如下：

  （1）从一种颜色中求得R、G、B分量的过程

procedure TAntiAliasForm.SeparateColor(color: TColor; var r, g, b: Integer);

begin

              r := Byte(color);

              g := Byte(color shr 8);

              b := Byte(color shr 16);

end;

  （2）Pixels[]方法

   procedure TAntiAliasForm.AntiAliasPicture;

var

             x, y: integer;

             totr, totg, totb, r, g, b: integer;

             i, j: integer;

begin

             for y := 0 to orig_bmp.Height - 1 do

    begin

             for x := 0 to orig_bmp.Width - 1 do

        begin

           //初始化为0

            totr := 0;

            totg := 0;

               totb := 0;

               for i := 0 to 2 do

                  begin

                //处理3*3矩阵中的像素点

                for j := 0 to 2 do

                begin

                    SeparateColor(big_bmp.Canvas.Pixels[(x*3)+j,(y*3)+I,r,g,b]                      

                    totr := totr + r;//9个像素点的R分量总和

                    totg := totg + g; //9个像素点的G分量总和

                    totb := totb + b; //9个像素点的B分量总和

                end;

            end;

            out_bmp.Canvas.Pixels[x, y] := RGB(totr div 9,totg div 9,totb div 9);//取平均值

        end;

    end;

end;

本文选自计算机毕业设计http://myeducs.cn
论文文章部分只是部分简介，如需了解更多详情请咨询本站客服！QQ3710167