19.​!Интерполяция. Сплайн–поверхность

Задача приближения функций возникает при обработке и отображении экспериментальных данных и в ходе моделирования и отображения геометрии сложных криволинейных объектов.

Простейшая, одномерная задача интерполяции, приводящая к приближению функций, заключается в следующем: в дискретные моменты x1, 2,…, наблюдаются значения функции = ( ); требуется восстановить её значение при других x, т.е. определить такую функцию , чтобы ( ) ≈ ( ; 1, 2,…, ), где 1, 2,…, определяются из условия совпадения функции ( ) в точках ,

( ) = ( ), = 1,2,…, .

Основной недостаток интерполяционных полиномов, приближающих функции, заключается в том, что поведение функции в окрестности какой-либо точки определяет поведение её в целом. Аппаратом приближения, свободным от этого недостатка, являются сплайны.

Сплайновая поверхность, в отличие от кривой, должна проходить через четыре точки, являющиеся для нее угловыми. В общем случае, отсек сплайновой поверхности описывается бикубическими выражениями вида

C 00, …, 33 – коэффициенты формы, определяющие геометрические характеристики поверхности.

Аналогичный вид имеют выражения ( , ) и ( , ). включая наборы коэффициентов 00,…, 33 и 00,…, 33 соответственно. Смысл этих выражений следующий: аргументы , представляют собой координаты криволинейной координатной системы, расположенной на поверхности сплайна. В ней каждая точка поверхности задаётся парой числовых значений.

Коэффициенты многочленов отыскиваются при наложении ограничений на форму отсека поверхности. В зависимости от выбора ограничений поверхность получает ту или иную форму описания.

20.​Интерполяция. Гладкий кубический сплайн.

Задача приближения функций возникает при обработке и отображении экспериментальных данных и в ходе моделирования и отображения геометрии сложных криволинейных объектов.

Простейшая, одномерная задача интерполяции, приводящая к приближению функций, заключается в следующем: в дискретные моменты x1, 2,…, наблюдаются значения функции = ( ); требуется восстановить её значение при других x, т.е. определить такую функцию , чтобы ( ) ≈ ( ; 1, 2,…, ), где 1, 2,…, определяются из условия совпадения функции ( ) в точках ,

( ) = ( ), = 1,2,…, .

Основной недостаток интерполяционных полиномов, приближающих функции, заключается в том, что поведение функции в окрестности какой-либо точки определяет поведение её в целом. Аппаратом приближения, свободным от этого недостатка, являются сплайны.

Кубический сплайн — гладкая функция, область определения которой разбита на конечное число отрезков, на каждом из которых она совпадает с некоторым кубическим многочленом (полиномом).

Функция f(x) задана на отрезке [a,b], разбитом на части [xi-1,xi], a=x0<x1<...<xN=b. Кубическим сплайном разности между степенью многочлена и порядком его производной называется функция S(x), которая:

●​ на каждом отрезке [xi-1,xi] является многочленом степени не выше третьей;

●​ имеет непрерывные первую и вторую производные на всём отрезке [a,b]; ●​ в точках xi выполняется равенство S(xi)=f(xi), т. е. сплайн S(x)

интерполирует функцию f в точках xi.

Для однозначного задания сплайна перечисленных условий недостаточно, для построения сплайна необходимо наложить дополнительные требования — граничные условия:

●​ "Естественный сплайн" — граничные условия вида: S''(a)=S''(b)=0;

●​ Непрерывность второй производной — граничные условия вида: S'''(a)=S'''(b)=0;

●​ Периодический сплайн — граничные условия вида: S'(a)=S'(b) и S''(a)=S''(b).

21.​!Генерация файла для геометрического объекта «тор».

Рассмотрим пример, в котором координаты всех вершин вычисляются по ограниченному количеству данных. В качестве такого примера рассмотрим тор, изображенный на рис. Входные данные для этой программы состоят из трех чисел n, R и r ( R > r ) .

Большая горизонтальная окружность определяет положение центров окружностей, образующих тор, радиус этой окружности равен R. Выберем n равноудаленных точек на этой окружности в качестве центров малых вертикально расположенных окружностей радиуса r. Параметрическое представление большой окружности описывается формулами:

Точка, соответствующая , является центром малой окружности

Остальные малые окружности формируются поворотом этой исходной

окружности вокруг осина угол, гдеи.

На малой окружности выберем n точек с номерами вершин. Размещение точек на первой малой окружности определяется параметром, им приписываются номера вершин. Следующие n вершин, пронумерованные, лежат на соседней малой окружности, соответствующей, и так далее. В общем, мы получим номера вершин

. Поворот на уголотносительно осизаписывается как

В нашей ситуации исходная малая окружность лежит в плоскости , поэтому , что сокращает это матричное произведение до

22.​Основная концепция решения задач загораживания.

Определение. Точка поверхности называется видимой, если эта точка не загорожена никакой другой точкой поверхности.

Рассмотрим некоторые подходы к решению этой задачи, которую часто называют задачей загораживания. Отправными точками для решения задачи загораживания являются:

1.​ Установка приоритета, в соответствии с которым нужно производить обработку данных для получения целостного изображения.

a.​ Пусть сцена разбита на два фрагмента – и . Если самые дальние точки фрагмента лежат ближе к наблюдателю, чем самые ближние точки фрагмента , то части не могут загородить фрагмента . Поэтому, если мы сначала построим изображение фрагмента , а затем – изображение фрагмента , то в результате правильно получим изображение всей сцены.

b.​ Пусть в объектном пространстве удалось найти плоскость, которая разделяет все пространство на такие два полупространства, в одном из которых находится фрагмент и наблюдатель, а в другом – фрагмент . При этих условиях фрагмент не может загораживать фрагмент . Остается лишь выявить, в каком полупространстве находится наблюдатель. Если проекции фрагментов и не пересекаются, то обработка каждого из них может производиться независимо.

2.​ Установка факта независимости фрагментов. Общая задача о пересечении проекций произвольных объектов весьма сложна, однако использование простых достаточных условий непересечения часто оказывается полезным. Например, описав вокруг проекций прямоугольники со сторонами, параллельными осям координат, и убедившись, что они не пересекаются (это сводится к проверке нескольких неравенств), мы можем быть уверены, что фигуры также не пересекаются.

23.​!Известные методы решения задач загораживания.

Известные методы решения задачи загораживания различаются между собой по четырем основным характеристикам:

●​ выбору структуры данных для представления поверхности; ●​ пространство, в котором происходит анализ видимости;

●​ способу визуализации поверхности; ●​ использованию специфических геометрических свойств изображаемых

объектов.

Важной характеристикой метода является "асимптотическое" время работы соответствующего алгоритма в зависимости от разрешения изображаемого объекта и разрешения картинной плоскости. Это время может быть связано со свойствами изображаемой поверхности, внутренней структурой используемого алгоритма, а также другими факторами.

Представление поверхности может быть:

●​ аналитическим – поверхность представлена неявно при помощи аналитического выражения; такое представление обычно используется для задания простых объектов – сфер, конусов, цилиндров и т.п.;

●​ полиэдральным – поверхность представлена совокупностью многоугольных граней;

●​ параметрическим – в виде набора частей, каждая из которых представляет собой параметрически заданную поверхность.

Под разрешением полиэдральной поверхности понимается количество ее граней. Под разрешением картинной плоскости понимается количество точек растра (пикселов) на экране монитора. Ребра многогранника и линии сетки параметрического представления называют каркасными линиями, а соответствующее изображение – каркасным. Если же поверхность изображается с использованием полутоновой закраски ее элементов, то такое изображение называют полутоновым, а сам процесс закраски – полутоновым заполнением (граней).

По типу пространства, в котором происходит анализ видимости, алгоритмы делятся на три группы:

1.​ Объектные – анализирующие взаимное расположение частей поверхности в объектном пространстве (временные характеристики таких алгоритмов обычно обладают квадратичной зависимостью от числа объектов сцены и их разрешения);

2.​ Картинные – определяющие видимость каждого элемента картинной плоскости (пиксела) в плоскости изображения (временные характеристики таких алгоритмов оцениваются как линейные функции от произведения числа объектов на число точек растра);

3.​ Смешанные – использующие для анализа как первый, так и второй подходы.