- •1. Предмет кг. Области применения кг. Совр. Тенденции развития кг.
- •2. История развития кг. Современные тенденции развития кг.
- •3. Основные понятия кг. Аппаратное обеспечение кг. Принципы формирования изобр.
- •4. Архитектура рабочих станций. Графический ускоритель. Арi.
- •5. Архитектура графических рабочих станций. Технологии 3d графики.
- •6. Архитектура графических рабочих станций. Принципы конвейерной архитектуры.
- •7. Общие положения алгоритмов сжатия изображений.
- •8. Алгоритмы архивации без потерь: rle, lz/lzw, Хаффман.
- •9. Алгоритмы архивации с потерями, проблемы алгоритмов архивации с потерями. Основные идеи алгоритмов jpeg, фрактальный, волновой.
- •10. Геометрическое моделирование и решаемые им задачи…
- •11. Представление геометрических моделей. Полигональные сетки и способы …
- •12. Аффинные преобразования, их свойства, однородные координаты.
- •13. Аффинные преобразования на плоскости.
- •14. Аффинные преобразования в пространстве. Использование матричного представления. Составные аффинные преобразования в пространстве.
- •15. Проецирование. Общий вид преобразований в пространстве. Виды проекций.
- •Общая формула преобразования
- •16. Этапы создания графического объекта. Преобразование положения объекта. Понятие камеры. Особенности матричных преобразований.
- •17. Понятие растрового алгоритма. Понятие связности. Основные требования предъявляемые к растровым алгоритмам.
- •18. Растровое представление отрезка: постановка задачи, простейший алгоритм, алгоритм цда.
- •19. Растровое представление отрезка: постановка задачи, алгоритм Брезенхейма.
- •20. Растровое представление отрезка: построение сглаженной линии (метод Флойда-Стейнберга, модификация алгоритма Брезенхейма, сглаживание всей сцены).
- •21. Растровое представление окружности: постановка задачи, простой алгоритм, алгоритм Брезенхейма.
- •22. Алгоритм закраски области, заданной цветом границы.
- •Задача отсечения Вопрос 23
- •Двумерный алгоритм Коэна-Сазерленда (Кохена-Сазерленда)
- •Двумерный fc-алгоритм
- •Задача отсечения Вопрос 24
- •Двумерный алгоритм Лианга-Барски
- •Задача отсечения Вопрос 25
- •Двумерный алгоритм Кируса-Бека
- •Проверка выпуклости и определение нормалей Вопрос 27 Алгоритм с использованием векторных произведений
- •Разбиение невыпуклых многоугольников. Алгоритм метода при обходе вершин многоугольника против часовой стрелки состоит в следующем:
- •Отсечение многоугольника
- •Вопрос 28
- •Вопрос 29
- •Вопрос 30
- •Вопрос 31
- •Пересечение луча с плоскостью и многоугольником Вопрос 32
- •Вопрос34
- •Вопрос 35
- •Вопрос 36
- •Вопрос 37
- •Вопрос 38
- •Вопрос 39
- •Вопрос 40
- •Вопрос 41
- •Вопрос 42
- •Пирамидальное фильтрование (Mip-mapping).
- •Вопрос 43
- •Трассировка лучей
- •Излучательность
- •Вопрос 44
- •Интерактивные системы машинной графики
- •Графические языки высокого уровня
- •Синтаксические расширения алгоритмических языков
- •Процедурные графические языки
- •Вопрос 45
16. Этапы создания графического объекта. Преобразование положения объекта. Понятие камеры. Особенности матричных преобразований.
Задание 3D объекта и его создание разбивается на несколько этапов, в процессе которых последовательно преобразуется система координат. Изначально объект задается в некоторой своей локальной системе координат, которая затем размещается в мировой системе координат. Далее определяем видовую систему координат, задавая картинную плоскость, положение глаза (камеры) и систему координат камеры.
Основной задачей проектирования является перевод 3-х мерного объекта, заданного в видовой системе координат, в 2-х мерный объект нормализованной системы координат устройства.
При проектировании отсекаются объекты, которые не попадают в область видимости, а также определяется множество значений z (zÎ[near; -far]), для которого точки, имеющие значения координаты z, принадлежащие этому множеству, являются видимыми, а точки, находящиеся слишком близко () или слишком далеко () – невидимыми.
Преобразования над объектами по функциональному признаку можно разделить на следующие группы:
- моделирующие преобразования (аффинные преобразования);
- видовые преобразования (положение, направление камеры и т.д.);
- задание проекции;
- задание области видимости.
Моделирующие преобразования определяют положение объекта в мировом пространстве. Изначально матрица видового преобразования строится на основе информации о параметрах камеры (положении направлении камеры, положительного направления) и положении мира относительно камеры.
Наиболее частым способом определения параметров камеры является определение следующих ее свойств:
- координаты камеры;
- направление обзора;
- координаты вектора;
- определяющего вертикальное направление.
Серия преобразований может быть свернута в одну матрицу преобразований:
композиция преобразований не является коммутативной;
матрицы преобразований могут быть перемножены между собой в одну;
размещение трансформации описывает координатную систему, в которой преобразование имело место.
преобразования обратимы, (для переноса на вектор (a,b,c) – это перенос (-a,-b,-c));
преобразования могут восприниматься как изменения в системе координат;
преобразования, необходимые для перевода точки из КС2 в КС1, можно получить как обратную последовательность кадров, переводящих КС1 в КС2.
17. Понятие растрового алгоритма. Понятие связности. Основные требования предъявляемые к растровым алгоритмам.
Так как в подавляющем большинстве графические устройства являются растровыми, то есть представляют изображение в виде прямоугольной матрицы пикселов (растра), то, возникает необходимость в растровых алгоритмах.
Хотя большинство графических библиотек содержат внутри себя достаточное количество простейших растровых алгоритмов, таких, как:
• переведение идеального объекта (отрезка, окружности и др.) в их растровые образы;
•обработка растровых изображений.
Достаточно важным понятием для растровой сетки является связность - возможность соединения двух пикселов растровой линией, то есть последовательным набором пикселей. При этом возникает вопрос, когда пикселы (х1,у1)и (х2,y2) можно считать соседними.
Вводится два понятия связности:
4-связность, когда пикселы считаются соседними, если либо их х-координаты, либо у-координаты отличаются на единицу, то есть
x1-x2+ y1-y21,
8-связность, когда пикселы считаются соседними, если их х- и у-координаты отличаются не более чем на единицу, то есть
x1-x21, y1-y21,
Понятие 4-связности является более сильным, чем 8-связность: любые два 4-связных пиксела являются и 8-связными, но не наоборот.
т.к. понятие линии базируется на понятии связанности, то естественным образом возникает понятие 4- и 8-связных линий. Поэтому когда идет речь о растровом представлении, например, отрезка, то следует ясно понимать, о каком именно представлении идет речь. При этом нужно иметь в виду, что растровое представление объекта не является единственным и возможны различные способы построения.