C语言实现二维泊松碟随机均匀采样算法
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更新于2024-09-09
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二维泊松碟采样是一种在计算机图形学和信号处理领域广泛应用的高级采样技术,它结合了随机性和均匀性的优点。该技术尤其适合于未压缩感知数据的高效采集,因为它能够在保持图像或信号细节的同时,有效地降低数据量。C语言实现的这段代码展示了如何通过编程手段来生成二维泊松碟采样。
首先,程序的入口点是`main`函数,输入参数`n`定义了采样点的数量,而`d`则是泊松盘的半径。`srand((unsigned)time(NULL))`用于初始化随机数生成器,确保每次运行程序时都会得到不同的随机序列,从而增加样本的随机性。
接下来的`while`循环用于生成二维坐标对`(a[i], b[i])`,它们表示采样点的位置。在每次迭代中,使用`rand()`函数生成0到1之间的伪随机数,然后乘以`n`并向下取整,将结果赋值给`a[i]`和`b[i]`。为了保证泊松碟的特性,对于每一个新生成的点,会检查它与之前已生成点的距离是否小于半径`d`,如果满足条件,则回溯并将当前点删除,以避免重复和密集区域。
`c[0][i]`和`c[1][i]`数组用来存储最终的采样点坐标,循环结束后,通过`printf`函数将所有采样点以`(x, y)`的形式打印出来,显示在屏幕上。
这个C语言实现的核心思想是利用随机性生成初始点,然后通过泊松分布的特性进行筛选,确保采样点均匀分布在整个二维空间中,从而达到既随机又均匀的采样效果。这种技术在图像压缩、信号处理中的应用广泛,例如在遥感图像、纹理压缩、图像重建等场景下,可以显著减少数据传输和处理所需的时间和存储空间。
2021-05-08 上传
2021-10-03 上传
2021-05-30 上传
2021-05-30 上传
2021-05-29 上传
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