DDA এবং Bresenham এর অ্যালগরিদম মধ্যে পার্থক্য

এটি একটি ডিজিটাল লাইন অঙ্কন আলগোরিদিম এবং 193২ সালে ব্রেসেনহাম দ্বারা উদ্ভাবিত হয় এবং একই কারণে এটি একই নামে পেয়েছে। এই অ্যালগরিদম আরো সঠিক এবং লাইন অঙ্কন করার সময় এটি পিক্সেল মান কম্পিউটিং এবং বিয়োগ এবং ছাড়াও ব্যবহৃত। বক্রেনহ্যামের অ্যালগরিদমের সঠিকতা নির্ভর করে কার্ভ এবং বৃত্তগুলিও আঁকড়ে ধরে। এই অ্যালগরিদম কিভাবে কাজ করে দেখা যাক।

ধাপ -1:

ব্রেসেনহামের অ্যালগরিদম প্রাথমিক পিক্সেল সমন্বয়কে (x a + 1 _{, y} a _{) হিসাবে ধরে নেয়।} ধাপ ২:

এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরবর্তী পিক্সেল মানকে (x a + 1 _{, y} a + 1 _{) হিসাবে গণনা করে, এখানে 'a' হল ক্রমবর্ধমান মান এবং অ্যালগরিদম এটি গঠিত হয়েছিল যে সমীকরণ যোগ বা বিয়োগ করে এটি computes।} এই অ্যালগরিদম কোন বৃত্তাকার বন্ধ সঙ্গে সঠিক মান গণনা এবং পাশাপাশি সহজ দেখায়!

ব্রেসেনহামের অ্যালগরিদমের সংখ্যাসূচক উদাহরণ:

• এখন আমরা (0, 0) এবং (-8, -4) পয়েন্টগুলি বিবেচনা করি এবং আমাদের ব্রেসেনহ্যামের অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এই পয়েন্টগুলির মধ্যবর্তী একটি রেখা আঁক করি।

প্রদত্ত তথ্য, (x1, y1) = (0, 0) এবং (x2, y2) = (-8, -4)।

এখন নীচের মানের মানগুলি গণনা করা যাক।

Δx = x2-x1 = -8-0 = 8

অতএব, x = Δx / x2 = 8 / -8 = -1 এর ক্রমবর্ধমান মান।

Δy = y2-y1 = -4-0 = 4

অতএব, y = Δy / y2 = 4 / -4 = -1 এর ক্রমবর্ধমান মান

সিদ্ধান্ত পরিবর্তন = ই = 2 * (Δy) - (Δx)

অতএব, ই = 2 * (4) - (8) = 8-8 = 0

উপরে গণনা দিয়ে, আসুন আমাদের ফলশ্রুতিগুলির মূল্যবোধগুলি তফাত করুন Y- সমন্বয় মান একটি সিদ্ধান্ত পরিবর্তনশীল উপর ভিত্তি করে সমন্বয় করা হয় এবং আমরা এখানে এখানে তার কম্পানির উপেক্ষা করা হয়।

পিক্সেল

ফ্লোটিং পয়েন্ট ব্যবহার করে ডিডিএ তার গণনার মধ্যে বাস্তব মান ব্যবহার করে। পরবর্তী পিক্সেল বা বিন্দু মানের ডিফারাল সমীকরণ এক্স বৃদ্ধি = dx / (float) ধাপগুলি

• Y বৃদ্ধি = dy / (float) ধাপ

এখানে কোনও নির্দিষ্ট স্থির ব্যবহার করা হয় না তবে ব্রেসেনহ্যাম এর আলগোরিদিম নির্দিষ্ট পয়েন্ট গাণিতিক কম্পিউটেশন ব্যবহার করা হয়। ডিএসএর বিপরীতে ব্রেশেনহ্যামের অ্যালগরিদম পূর্ণসংখ্যা গণিত ব্যবহার করে।

ব্যবহৃত অপারেশন প্রকার:

ডিডিএ ডিগ্রী সমীকরণগুলি গুণন এবং বিভাজন অপারেশনগুলির সাথে সমাধান করে। আপনি এখানে একই বিজ্ঞপ্তি করতে পারেন, এক্স বৃদ্ধি = dx / (float) ধাপ। Bresenham এর অ্যালগরিদম অতিরিক্ত এবং বিয়োগ অপারেশন ব্যবহার করে এবং আপনি তার পরবর্তী পিক্সেল মান গণনা সমীকরণ (এক্স

একটি + 1

• , y

একটি + 1 _{) এ একই বিজ্ঞপ্তি করতে পারেন। ডিডিএর সাথে তুলনা করলে বেতেনহ্যামের মধ্যে গাণিতিক সহজ হয়।} দক্ষতা: _{আমরা আগেই আলোচনা করেছি, ডিএসএর তুলনায় ব্রেসেনহ্যামের অ্যালগরিদম সহজতর গাণিতিক ব্যবহার করে এবং এর ফলে ফলপ্রদ ফলাফল পাওয়া যায়।} গতি:

• ডিডিএ হিসাবে গুণ এবং বিভাজক অপারেশন সহ ফ্লোটিং পয়েন্ট ইন্টিজার ব্যবহার করা হয়, এটি তুলনামূলকভাবে ধীরে হয় এবং ব্রেসেনহ্যাম এর অ্যালগরিদম কেবলমাত্র পূর্ণসংখ্যা গণিত ব্যবহার করে শুধুমাত্র সংযোজন ও উপবাক্সের সাথে ব্যবহার করে। এই যথেষ্ট তার গণনা জন্য নেওয়া সময় হ্রাস এবং তাই এটি ডিডিএ তুলনায় দ্রুত।

যথার্থতা:

• যদিও ডিডিএ ভাসমান পয়েন্ট মান ব্যবহার করে, ডিডিএর নির্ভুলতা বিএসসেনহ্যাম এর মতই ভালো নয়। বিভিন্ন কারণ এই ধারণা প্রভাবিত করে এবং সেইজন্য, Bresenham এর DDA তুলনায় আরো সঠিক। বন্ধ হয়ে যাওয়া:
• শুধু ডিডিএর গণনা দেখুন। এক্স বৃদ্ধি = dx / (float) ধাপগুলি
• আপনি 'float' লক্ষ্য করে দেখতে পারেন এবং তাই এটি মানগুলিকে পূর্ণ করে না, তবে ব্রেসেনহ্যামের অ্যালগরিদম নিকটতম পূর্ণসংখ্যার মান বন্ধ করে দেয় অতএব, ব্যবহার করা মানগুলি সহজেই ব্রেসেনহ্যামের এলগরিদম। এটা কি আঁকা?

ডিডিএ অঙ্কন লাইন ব্যতীত বৃত্ত এবং কার্ভ অঙ্কন করতে সক্ষম। Bresenham এর অ্যালগরিদম এছাড়াও উপরে উল্লিখিত সমস্ত অঙ্কন করতে সক্ষম এবং তার সঠিকতা DDA এর চেয়ে সত্যিই উচ্চতর। একইভাবে, বিএসএসএনহ্যামের অ্যালগরিদমটি ডিডিএ-এর উত্পাদিত পণ্যের তুলনায় দক্ষ কার্ভারের সাথে উঠতে পারে। উভয় অ্যালগরিদম ত্রিভুজ এবং বহুভুজ হিসাবে ভাল অঙ্কন করতে পারেন।

যা ব্যয়বহুল?

• ডিডিএ-র মতো বৃত্তাকার বন্ধনও অন্তর্ভুক্ত, এটি ব্রেসেনহ্যামের অ্যালগরিদম ব্যবহারের চেয়ে ব্যয়বহুল।

কোনটি অপ্টিমাইজড আলগোরিদিম?

• আমাদের উপরোক্ত আলোচনা থেকে, এটি খুব স্পষ্ট যে ব্রেসেনহ্যামের অ্যালগরিদম একটি গতিবিধি, খরচ এবং অপারেশন ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি অপটিমাইজড।

আমরা একটি ট্যাবুলার ফর্ম মধ্যে পার্থক্য তাকান।

• s। না

মধ্যে পার্থক্য

ডিজিটাল ডিফারেনাল অ্যালগোরিদম

ব্রেসেনহ্যাম এর অ্যালগরিদম	1	কেন নাম?	কারণ এটি সমীকরণের ডিজিটাল বাস্তবায়ন ছিল, এটি নামটি পেয়েছে।
এটি 196২ সালে জে.এ. ব্রেসেনহাম কর্তৃক আবিষ্কৃত হয় এবং সেইজন্য নামটি।	2।	কম্পিউটেশন	এর মধ্যে কঠোর গণনা করা হয়।
ব্যবহৃত কম্পিউটেশনগুলি সত্যিই সহজ।	3।	ব্যবহৃত অপারেশনগুলির ধরন	এটি বহুবিধ ও বিভাগ ব্যবহার করে। এখানে ব্যবহৃত নমুনা পার্থক্য সমীকরণগুলি Xincrement = dx / (float) ধাপগুলি,
ইয়িনক্রিমেন্ট = dy / (float) ধাপগুলি।	এটি সংযোজন এবং নিম্নচাপ ব্যবহার করে। নমুনা গণনা এখানে (x	a + 1, y	a + 1 ) হিসাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে। 4। অ্যারেথমেটিক কম্পিউটেশন মান এটি ফ্লোটিং পয়েন্ট ভ্যালু ব্যবহার করে।
এটি শুধু পূর্ণসংখ্যা মান ব্যবহার করে	5।	দক্ষতা	কম দক্ষতা মধ্যে জটিল সংখ্যাবিজ্ঞান ফলাফল।
সহজতর গাণিতিক ফলাফল আরো দক্ষতা ফলাফল।	6।	স্পিড	গুণান্বিতকরণ এবং বিভাগের অপারেশনগুলির ব্যবহার তার গণনা প্রক্রিয়াগুলির জন্য অনেক সময় নেয়।
উপরন্তু এবং বিয়োগ অপারেশন ব্যবহারের DDA তুলনায় কম সময় কম সময় নেয়।	7।	যথার্থতা	এটি সঠিকতার মধ্যে কম।
এটি আরো সঠিক।	8।	ঘূর্ণায়মান	এটি বাস্তব মান ব্যবহার করে এবং মানগুলি কখনও বন্ধ করে না।
এটি নিকটতম পূর্ণসংখ্যা মানগুলিতে মান বন্ধ করে দেয়।	9।	দক্ষতা অঙ্কন	এটি লাইন, চেনাশোনা, এবং কার্ভ অঙ্কন করতে সক্ষম কিন্তু কম নির্ভুলতা সঙ্গে। আমরা এই অ্যালগরিদম সহ ত্রিভুজ এবং বহুভুজও আঁকতে পারি।
এটি আরও দক্ষতার সাথে লাইন, বৃত্ত এবং কার্ভ অঙ্কন করতে সক্ষম। ত্রিভুজ এবং বহুভুজ এই অ্যালগরিদম সঙ্গে আঁকা করা সম্ভব।	10।	কম্পিউটেশন খরচ	এটি ব্যয়বহুল হিসাবে এটি বৃত্তাকার বন্ধ হিসাবে ভাল হিসাবে জড়িত।
ব্রেসেনহ্যামের অ্যালগরিদম ব্যবহারটি ডিডিএর চেয়ে সস্তা।	11।	অপ্টিমাইজড অ্যালগরিদম	এটি একটি অপ্টিমাইজড আলগোরিদিম নয়
এটি একটি অপ্টিমাইজড আলগোরিদিম।	আমরা DDA এবং Bresenham এর অ্যালগরিদম মধ্যে প্রত্যেক সম্ভাব্য পার্থক্য মোকাবেলা করেছি। এটি হয়তো পুনরাবৃত্তিমূলক বলে মনে হতে পারে তবে আবার সেইগুলি উল্লেখ করার জন্য কিছু বৈধ কারণ রয়েছে এবং আপনি যখন সম্পূর্ণভাবে এটি বুঝতে পারবেন তখন আপনাকে জানতে হবে। আপনি যদি এখনও অনুভব করেন যে সেখানে একটি অযৌক্তিকতা রয়েছে, দয়া করে আমাদের একটি মন্তব্য দিন। আসুন সঠিক জ্ঞান ভাগ করে একত্রিত করি!	প্রস্তাবিত এপিনেফ্রাইন এবং নোরপাইনাফ্রিনের মধ্যে পার্থক্য এফিলিপস এবং হিউস্টিয়া মধ্যে পার্থক্য এক্সজাইমা এবং রৌপ্য মধ্যে পার্থক্য