《图形学和可视化》课件

图形学和可视化图形学和可视化是计算机科学的核心领域之一,它涉及从3D模型构建到动态渲染的全过程。本课程将全面介绍该领域的基础知识和最新进展,为学生打造实践和创新的平台。课程概述1课程目标掌握图形学和可视化的基础知识和关键技术,为后续学习和应用打下基础。2课程内容包括二维和三维图形学基础,图像处理和可视化技术等内容。3主要使用工具OpenGL,Python,Matlab等常用的图形学和可视化开发工具。4学习要求需要一定的编程基础和数学基础,对计算机图形学和可视化有浓厚的兴趣。图形学的发展历程11950s-1960s计算机图形学的诞生21970s-1980s交互式计算机图形学的发展31990s-2000s图形加速硬件和实时渲染技术突破42010s至今虚拟现实和增强现实技术的兴起图形学自1950年代由图形管线概念诞生以来，经历了从最初的静态绘图到交互式计算机图形学的发展，再到近年来虚拟现实和增强现实技术的兴起等多个重要阶段。每个阶段都带来了不同的技术突破和应用创新。二维图形坐标系笛卡尔坐标系二维图形坐标系通常采用笛卡尔坐标系,由水平x轴和垂直y轴组成,原点为(0,0)。通过x和y坐标可以唯一确定平面上的一个点。描绘函数图像在二维坐标系上可以绘制各种函数的图像,如直线、抛物线、正弦曲线等,描述函数之间的数学关系。极坐标系除了直角坐标系,二维平面还可使用极坐标系表示,由极点、极径和极角三个参数确定点的位置,可描述一些特殊曲线。基本图形绘制算法1线段绘制算法Bresenham算法是最常用的线段绘制算法之一,能够高效地在离散的屏幕网格上绘制出连续的线段。它通过巧妙的数学计算减少了像素的绘制次数。2多边形绘制算法扫描线算法和边缘填充算法是两种常用的多边形绘制算法。前者沿水平扫描线逐行填充,后者则根据多边形的边缘信息进行填充。3圆绘制算法圆的绘制可以采用Midpoint算法,该算法通过巧妙的数学计算,只需要判断某些离散点是否在圆内即可高效地绘制出圆形。颜色表示和混合颜色模型图形系统中常用的颜色模型包括RGB和CMYK。RGB模型通过不同比例的红绿蓝三原色来表示颜色，CMYK模型利用青黄品黑四原色实现。这些模型为色彩的合成与分解提供了标准的数学描述。颜色混合颜色混合是图像合成的关键技术。透明度混合、加法混合和乘法混合等方法可以实现复杂的色彩表现。合理应用这些混合规则,可以制作出逼真自然的视觉效果。色域和色彩空间不同设备和格式具有各自的色域和色彩空间。在图形应用中需要适当转换和匹配色彩,以确保图像在不同载体上呈现一致的色彩。几何变换简介1位置变换平移、旋转和缩放等操作2视图变换定义观察者位置和方向3投影变换将3D场景投影到2D屏幕几何变换是图形学中非常重要的基础知识。它包括位置变换、视图变换和投影变换三大类。通过合理应用这些变换技术，我们可以自由控制图形在空间中的位置、方向和大小，从而实现各种复杂的图形绘制和表现效果。投影变换正交投影保留几何特征,常用于制图和工程应用透视投影模拟人眼视觉效果,远处物体看起来更小自由变换根据需求灵活调整投影方式,创造独特视角视图座标系视图坐标系描述了相机在三维空间中的位置和朝向。它决定了从哪个角度观察场景,是实现透视投影的基础。通过合理设置视图坐标系,可以将三维场景映射到二维图像平面上。视图坐标系包含视点(eye)、观察方向(look-at)和上方向(up)三个关键参数,它们共同确定了相机的位置和朝向。在三维图形学中,合理设置视图坐标系是实现真实感渲染的关键一步。光照模型反射光照光线在物体表面反射产生的光照效果，包括漫反射和镜面反射。阴影计算通过分析光源和物体几何关系来计算阴影，增加场景的真实感。材质贴图利用材质贴图模拟不同表面的纹理效果，如粗糙、光泽等。环境光照模拟间接光照的效果，让场景更自然协调。光栅化算法1离散化将连续的图形转换为一系列离散的像素点2扫描线转换根据图形几何特征,确定每条扫描线上的像素点3反走样解决锯齿效应,提高图形边缘的平滑度4多边形填充使用有效的算法填充多边形内部光栅化算法是将连续的图形转换为一系列离散的像素点的过程。它包括扫描线转换、反走样以及多边形填充等步骤,是实现计算机图形学核心功能的关键技术。通过这些算法,可以高效地将矢量图形绘制到屏幕上,为后续的渲染和显示提供基础。曲线和曲面图形学中的曲线和曲面是重要的基础知识。曲线描述二维空间中的平滑形状，如圆、椭圆、贝塞尔曲线等。曲面则扩展到三维空间，可用于建模复杂的物体形状，如汽车、飞机、建筑等。掌握曲线和曲面的数学表达式、绘制算法以及在建模和动画中的应用，是图形学学习的关键所在。贴图映射增强真实感贴图映射通过将二维图像纹理应用于三维模型表面,可以大幅提升物体的细节和质感,增强整体的真实感。丰富材质效果不同类型的贴图可以模拟木材、金属、皮革等各种材质,为三维场景增添丰富多样的材质特征。节省渲染资源相比单纯的几何细节,贴图映射可以在不增加几何复杂度的情况下,提升物体的视觉细节和质感。阴影和反射阴影渲染通过模拟光线与物体的相互作用,可以生成栩栩如生的阴影效果,增强场景的真实感。反射计算利用光学定律计算光线的反射与折射,可以还原物体表面的光泽和材质特性。混合处理将阴影和反射等图形元素与基本几何图形进行融合,可以创造出更加丰富逼真的3D场景。图形管线渲染流水线图形管线是一系列连续的处理步骤,将3D几何体转换为最终的2D图像。从顶点处理、光栅化到片元着色,每个阶段都有特定的功能。顶点处理对顶点坐标、法线、纹理坐标等数据进行变换和处理,为后续阶段做好准备。光栅化将三角形等几何体转换为像素点,并确定每个片元的颜色、深度等信息。片元着色根据光照、纹理等信息,计算每个片元的最终颜色。可编程的片元着色器提供了极大的灵活性。实时渲染技术高速绘制实时渲染技术可以在短时间内快速生成逼真的图像,满足交互式应用对高帧率的需求。动态更新实时渲染能即时将场景变化反映到显示,使画面呈现流畅自然的动态效果。资源优化通过对模型、光照等关键因素进行优化处理,实时渲染可以在有限硬件资源下实现高质量可视化。交互性实时渲染技术支持用户实时交互操作,如旋转、缩放等,增强应用的交互体验。几何建模基础1几何造型构建几何模型是图形学的核心任务之一。通过几何造型可以描述各种物体的结构和形状。2常见建模方法包括边界表示法、空间分割法等。每种方法都有其适用的场景和特点。3建模软件与技术现代建模软件提供了强大的建模工具和功能,为设计师创作提供了便利。数字图像处理概述图像捕获数字图像处理始于图像的获取和数字化。各种成像设备,如数码相机、扫描仪等,都可以将模拟图像转换为数字化形式。图像处理数字图像处理涉及一系列软件算法,可对图像进行增强、滤波、分割、压缩等操作,提高图像质量和分析效率。广泛应用数字图像处理技术广泛应用于医疗影像诊断、遥感监测、工业检测、娱乐和艺术等领域,为各行各业带来了巨大便利。图像采样和量化1采样将连续信号转换为离散信号2量化将离散信号转换为具有有限数量等级的数字信号3编码将量化后的值用二进制数表示采样和量化是数字图像处理的基础,它们决定了数字图像的质量。采样频率和量化位数的选择需要平衡图像质量和存储空间。高采样频率和高量化位数可以获得更高质量的图像,但需要更大的存储空间。图像增强与滤波亮度调整通过调整图像的亮度和对比度,可以提高图像的可视性,突出关键目标。模糊滤波采用平滑滤波器可以降噪并模糊图像细节,隔离噪点和无关信息。锐化处理通过边缘检测算法强化图像的细节,突出重要边缘信息,提高清晰度。直方图均衡化调整图像的灰度分布,扩展动态范围,增强对比度,提升细节表现力。图像压缩技术无损压缩通过编码算法减少数据量而不损失图像质量的技术,常用于文档、Icon等需要保留原始信息的场景。有损压缩通过舍弃一些视觉不敏感的信息来降低数据量,适用于照片、视频等可接受一定失真的场景。混合压缩结合无损和有损的优势,如JPEGformat,在保证视觉质量的同时大幅压缩文件大小。图像变换1频域变换通过傅里叶变换,可以将图像从空间域转换到频域。这样可以更好地分析和处理图像的频率成分。2几何变换包括平移、旋转、缩放等变换,可以改变图像的几何形状和位置,用于图像配准和修复等。3色彩变换利用颜色空间转换,如RGB到HSV,可以对图像的色彩分量进行独立处理,实现美化和增强。边缘检测和分割边缘检测算法边缘检测算法可以找出图像中的边缘轮廓,如物体边界和纹理变化。常用的算法包括索贝尔、柯尼,和Canny算子等。图像分割图像分割是将图像划分成多个区域或对象的过程。常用方法有基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。分割在医疗中的应用图像分割在医疗领域有广泛应用,如分割CT或MRI图像中的器官、肿瘤等,以帮助诊断和治疗。模式识别基础模式定义模式是具有一定相似性的对象或事件的集合。模式识别是将输入数据与已有模式进行比较并确定其类别的过程。模式识别方法主要包括统计模式识别、结构模式识别和神经网络模式识别等。通过特征提取、模式建模和分类决策等步骤实现。应用领域广泛应用于图像识别、语音识别、医疗诊断、金融风险预测等领域,为自动化和智能化提供关键技术支持。可视化概述可视化是将复杂的数据以图形或几何的形式呈现,以帮助人们更好地理解和洞察数据内在的规律和模式。这是一个跨学科的领域,涉及计算机图形学、信息可视化、交互技术等多个领域。可视化设计原则1清晰性信息呈现要清晰明确，减少混乱和干扰元素，让观众能快速理解。2吸引力设计要美观大方，合理使用色彩、字体和布局，引起观众的视觉兴趣。3交互性在静态视觉表达的基础上,添加交互功能,让观众能主动探索信息。4针对性根据目标受众的特点,选择合适的图表类型和表现形式。常见可视化图表数据可视化是将复杂的数据以图表的形式呈现,使其更易于理解和分析。常见的可视化图表类型包括柱状图、折线图、散点图、饼图、热图等。每种图表都有其特定的用途和应用场景,可以帮助用户更直观地掌握数据趋势。在选择合适的图表时,需要考虑数据的性质、分布特点和分析目的。交互式可视化交互性通过各种交互手势和控制界面,用户能与可视化内容进行即时的探索和操作。动态性可视化内容能实时响应用户的交互,呈现动态变化的效果。个性化用户能根据自身需求对可视化内容进行定制和调整。数据探索交互可视化有助于用户深入探索隐藏在数据中的洞见和规律。虚拟现实和增强现实虚拟现实(VR)和增强现实(AR)是近年来快速发展的新兴技术领域。VR通过头显设备将用户完全沉浸于计算机生成的虚拟环境中,而AR则将计算机生成的内容融入到现实世界中,增强用户的感知体验。这两种技术不仅广泛应用于游戏娱乐,同时也在医疗、教育、工业等领域展现出巨大的潜力。未来,VR和AR