《计算机图形学基础》课件

计算机图形学基础计算机图形学是计算机科学的一个分支，研究使用计算机生成和处理图像。它涉及图像的创建、表示、处理、显示和交互。课程简介图形学应用广泛图形学是计算机科学的重要分支，应用于游戏、电影、虚拟现实、建筑设计等各个领域。计算机图形学课程目标本课程旨在帮助学生理解计算机图形学的基本原理，并培养学生使用图形学技术进行设计、建模和渲染的能力。课程内容丰富课程涵盖了从二维图形绘制到三维图形渲染的各个方面，以及图形硬件架构和性能优化等内容。图形学发展历程1早期发展（1950s-1960s）图形学早期主要应用于科研领域，利用计算机生成简单的图形，例如绘制曲线和函数图像。2计算机辅助设计（CAD）时代（1970s-1980s）图形学开始应用于工程设计，计算机辅助设计（CAD）软件应运而生，推动了工业生产和制造业的发展。3图形加速硬件和游戏兴起（1990s-2000s）图形加速硬件的出现以及计算机游戏产业的快速发展，推动了图形学技术不断进步，并普及到大众生活中。4现代图形学（2000s至今）图形学技术不断发展，从现实模拟到虚拟现实、增强现实等应用，并与人工智能等技术深度融合，应用场景更加广泛。计算机图形学基本概念数字图像计算机图形学研究对象是数字图像，它由像素点组成，可以表示现实世界中的物体和场景。几何模型图形学中，使用几何模型来描述物体形状，如点、线、面、体等。图形算法图形学涉及许多算法，用于绘制、渲染、变换、动画等操作。虚拟世界计算机图形学创建虚拟世界，可用于游戏、模拟、设计等领域。栅格图形学像素点用离散像素点表示图形。像素点按矩阵形式排列。数字图像用矩阵形式表示的二维图像。每个像素点都具有颜色信息。栅格图像的基本表示方法11.像素矩阵栅格图像由二维像素矩阵表示，每个像素存储颜色信息。22.颜色模型常见的颜色模型包括RGB、CMYK等，用于定义像素的颜色。33.位深度每个像素使用的位数决定了图像的颜色深度，位数越高，颜色越丰富。44.文件格式常见的栅格图像格式包括BMP、JPEG、PNG等，它们使用不同的压缩算法存储像素信息。像素点的基本操作像素点颜色设置通过修改像素点颜色值，可以改变图像的色调、亮度、对比度等。像素点复制将一个像素点的颜色值复制到另一个像素点，用于图像的拷贝或粘贴操作。像素点运算对像素点颜色值进行数学运算，例如加减乘除等，用于图像的增强或特效处理。像素点位置变换改变像素点在图像中的位置，用于图像的平移、缩放、旋转等几何变换。直线和多边形的绘制算法直线绘制算法直线绘制算法主要用于绘制直线段，通常使用DDA算法、Bresenham算法等。DDA算法利用直线的斜率计算每个像素点的位置。Bresenham算法通过计算每个像素点到直线的距离来确定下一个像素点。多边形绘制算法多边形绘制算法可用于绘制由直线段连接而成的封闭图形，常见算法有扫描线填充算法、边界填充算法等。扫描线填充算法以扫描线为单位，逐行计算每个像素点是否属于多边形内部。边界填充算法从多边形内部的某个点开始，根据边界信息逐步扩展填充。应用场景直线和多边形的绘制算法在计算机图形学中广泛应用，例如绘制几何形状、地图、图表等。三角形填充算法扫描线算法扫描线算法沿扫描线方向遍历三角形，并计算每个扫描线与三角形的交点。然后，在交点之间填充像素，形成三角形。颜色模型和色彩表示RGB颜色模型红色、绿色和蓝色三种颜色组合成其他颜色，适用于显示器和电子设备。CMYK颜色模型青色、洋红色、黄色和黑色四种颜色组合成其他颜色，适用于印刷行业。HSV颜色模型色调、饱和度和明度，更符合人类感知颜色方式，常用于图像编辑和设计。CIE色度图用数学方法描述可见光谱范围，可用于颜色匹配和校准。图像坐标系统和变换11.笛卡尔坐标系二维图像通常使用笛卡尔坐标系来表示图像中的点，该坐标系由水平轴(x轴)和垂直轴(y轴)组成。22.屏幕坐标系屏幕坐标系通常以屏幕的左上角为原点(0,0)，水平方向为x轴，垂直方向为y轴。33.窗口坐标系窗口坐标系是图形窗口内的坐标系，通常用于定义图形窗口内的图形位置和大小。44.世界坐标系世界坐标系是用于定义图形世界中所有对象的全局坐标系，通常用于描述三维场景中的对象位置。二维图形变换1几何变换图形的平移、旋转和缩放2矩阵运算使用矩阵表示变换操作3齐次坐标方便统一变换操作4组合变换多个变换的组合二维图形变换是指对二维图形进行平移、旋转、缩放等操作，以改变图形的位置、大小和方向。常用的变换方法包括几何变换、矩阵运算、齐次坐标和组合变换。几何变换通过改变坐标系来实现图形的变换，矩阵运算使用矩阵表示变换操作，齐次坐标则可以方便地统一变换操作，组合变换是指多个变换的组合。三维图形变换1平移将物体沿某个方向移动。2旋转绕某个轴旋转一定角度。3缩放改变物体的大小。4剪切沿某个方向拉伸或压缩物体。三维图形变换是指通过对三维物体进行几何操作，改变其位置、大小或形状。图形变换矩阵可以实现多种几何变换，例如平移、旋转、缩放和剪切等。三维模型的表示方法多边形模型将模型表面用多个多边形面片进行逼近。适用于复杂模型，易于处理和渲染。曲面模型使用数学方程描述模型表面。可实现光滑的形状，适用于复杂曲线和曲面。点云模型利用大量点来表示模型表面，适用于反向工程和三维扫描数据。体素模型将空间划分成规则的体素网格，用于表示模型体积。三维图形学的渲染管线1渲染结果最终图像2光栅化三角形扫描转换3几何处理顶点变换和裁剪4场景构建模型加载和转换渲染管线是将三维模型转化为二维图像的过程。场景中的模型经过一系列的处理，包括几何处理、光栅化和着色，最终生成图像。光照模型和着色算法光照模型模拟光照如何影响物体表面。常用模型包括：漫反射、镜面反射、环境光。着色算法根据光照模型计算每个像素的颜色。常用于实现真实感渲染，例如：Phong着色模型、Blinn-Phong着色模型。光源类型点光源、平行光源、聚光灯，每种光源模拟真实世界中的不同光源。材质属性影响物体表面如何反射和吸收光线，例如：漫反射系数、镜面反射系数、环境光系数。纹理映射技术纹理映射的意义纹理映射是将纹理图像贴到三维模型表面，增加模型的细节和真实感，使模型更加生动和逼真。纹理映射的类型常见纹理映射类型包括：二维纹理、三维纹理、立方体纹理、球面纹理和环境纹理等，每种类型都有其独特的特点和应用场景。纹理映射的应用纹理映射技术广泛应用于游戏开发、电影特效、建筑设计和医学影像等领域，它为我们呈现更加真实和逼真的虚拟世界。曲面的表示与建模参数曲面参数曲面使用两个参数来定义曲面上每个点的坐标，例如Bézier曲面和B样条曲面。隐式曲面隐式曲面使用方程来定义曲面，例如球面方程和圆锥面方程。多边形曲面多边形曲面使用一系列多边形来近似表示曲面，例如三角形网格和四边形网格。几何建模基础多边形模型用多边形网格来描述物体表面，广泛用于游戏和电影制作曲线模型通过数学曲线方程来描述物体的表面，可以创建更复杂和更光滑的形状体素模型用三维网格来表示物体，每个网格点称为体素，常用在游戏和医学领域隐藏面消除算法11.深度缓冲将场景中的每个像素深度存储在深度缓冲区中，用于比较像素深度，隐藏更远的像素。22.背面剔除通过判断多边形法向量方向，剔除背面的多边形，提高渲染效率。33.扫描线算法根据扫描线的顺序，判断像素点是否被遮挡，确定可见像素，适用于多边形填充。44.空间分割将场景空间进行划分，在每个区域内进行隐藏面消除，可用于复杂场景。光线追踪技术光线追踪的原理从摄像机模拟光线出发，计算光线与场景中物体相交的位置，并根据光源和材质属性计算光线颜色。光线追踪的优势光线追踪能够模拟真实光照效果，生成更加逼真和高质量的图像，而且可以实现复杂的光影效果，例如反射、折射、阴影等。阴影计算和生成光线追踪通过模拟光线在场景中的传播路径，精确计算每个点接收的光线数量。阴影贴图预先计算光源在场景中的投影，并将结果存储在纹理中，然后在渲染时使用。阴影体积使用体积数据结构来表示阴影，然后通过对体积进行采样计算阴影效果。图形管线加速技术硬件加速图形处理单元(GPU)专为图形计算而设计。GPU提供并行处理能力，提高渲染速度。软件优化使用高效算法和数据结构优化渲染过程。例如，空间数据结构可以减少不必要的计算。缓存技术缓存频繁使用的数据和资源，减少重复计算。例如，缓存纹理和几何数据以提高性能。多线程技术利用多核CPU的优势，将图形任务分配到多个线程执行。多线程渲染可以显著提高复杂场景的渲染速度。图形硬件架构与性能优化11.GPU图形处理单元(GPU)是专门为图形计算和渲染设计的，它能有效地处理大量三角形、纹理和像素数据。22.显存显存是GPU专用内存，用于存储纹理、几何数据和渲染中间结果，并提供高速数据访问能力。33.渲染管线渲染管线是GPU中的流水线，用于将场景数据转换为屏幕上的像素，并优化渲染效率。44.性能优化技术使用着色器、纹理压缩、多重采样等技术，可以提高渲染质量，并减少渲染时间和资源消耗。图像后处理技术锐化增强图像细节，提高清晰度。模糊柔化图像边缘，减少噪声。色彩校正调整图像颜色，改善色彩平衡。色调映射调整图像亮度和对比度，增强视觉效果。图形用户界面设计用户体验图形用户界面设计以用户体验为中心，旨在提供直观、高效、友好的交互方式。用户交互通过按钮、菜单、窗口等元素，实现用户与计算机之间的信息交互和操作。视觉美学图形用户界面设计注重视觉美学，通过颜色、字体、布局等元素营造良好的视觉感受。图形应用案例分析计算机图形学应用广泛，涵盖游戏、电影、医疗、建筑等领域。例如，游戏中的角色模型、场景、特效等都离不开图形学技术。电影中的虚拟场景、特效制作也需要图形学的支持。医疗领域中，图形学可以用于医学影像的处理和分析，帮助医生诊断疾病。建筑领域中，图形学可以用于建筑设计、模拟、可视化等。计算机图形学的发展推动了各个行业的技术进步，为人们的生活带来了便捷和乐趣。未来图形学发展趋势人工智能与图形学融合深度学习技术应用于图形学领域，例如，智能化模型生成、场景理解和交互设计等。人工智能可以帮助艺术家和设计师更高效地进行创作，并创造更具创意和逼真的图形效果。虚拟现实和增强现实VR/AR技术不断发展，用户体验更加真实沉浸，应用