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圖形圖像習(xí)題課,趙振剛gavin@,2010.12.27,內(nèi)容,3D觀察流水線三維對(duì)象表示及樣條曲線3D模型及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)直方圖及均衡化三次作業(yè),Topic1:3D觀察變換,定義：讓計(jì)算機(jī)已知模型形狀(模型坐標(biāo))、觀察者位置(觀察坐標(biāo))、投影方式(觀察方式)、顯示器窗口大小的情況下，在顯示器屏幕預(yù)定位置呈現(xiàn)觀察者眼中模型樣子的過(guò)程,三個(gè)計(jì)算,(1)MC、WC、VC齊次坐標(biāo)運(yùn)算(2)M從三維到二維投影，即平面化(3)視點(diǎn)變換，即旋轉(zhuǎn)、裁剪平面化后的圖形，獲得最終結(jié)果,MC?WC齊次坐標(biāo)運(yùn)算,齊次坐標(biāo)第一列為MC中x軸在WC中向量表示；第二列為MC中y軸在WC中向量表示；第三列為MC中原點(diǎn)在WC中坐標(biāo)；,模型坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為(1,1),世界坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為(3,4),MC?WC齊次坐標(biāo)運(yùn)算,將齊次矩陣作為變換矩陣，乘以MC中坐標(biāo)，得WC中坐標(biāo),WC?VC齊次坐標(biāo)運(yùn)算,VC對(duì)世界標(biāo)系WC的齊次矩陣及其逆為,觀察坐標(biāo)系中的坐標(biāo)為(-2,-2),世界坐標(biāo)到觀察坐標(biāo),回顧理論課內(nèi)容,三維平移,回顧理論課內(nèi)容,三維旋轉(zhuǎn),繞x軸,繞y軸,繞z軸,回顧理論課內(nèi)容,三維縮放,計(jì)算,作業(yè)5.55.6,M從三維到二維投影，即平面化,投影變換(ProjectionTransformation)中分為兩個(gè)部分，第一個(gè)部分是將上個(gè)階段得到的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為平面坐標(biāo)，第二個(gè)部分是將轉(zhuǎn)換后的平面坐標(biāo)在進(jìn)行歸一化并進(jìn)行剪裁。投影一般分為：正交投影、透視投影,投影變換在模型視點(diǎn)變換之后應(yīng)用于物體的頂點(diǎn)之上的，實(shí)際上定義了觀察區(qū)域，并建立了裁剪平面。,正交投影的數(shù)學(xué)分析,對(duì)于三維空間中的坐標(biāo)點(diǎn)和一個(gè)二維平面，要在對(duì)應(yīng)的平面上投影，只需將非該平面上的點(diǎn)的坐標(biāo)分量改為該平面上的坐標(biāo)值，其余坐標(biāo)不變openGL中，設(shè)置正交投影可以使用函數(shù)glOrtho(GLdoubleleft,GLdoubleright,GLdoublebottom,GLdoubletop,GLdoublezNear,GLdoublezFar),,,,,,六個(gè)參數(shù)對(duì)應(yīng)投影空間六個(gè)平面,透視投影的數(shù)學(xué)分析,gluPerspective(GLdoublefovy,GLdoubleaspect,GLdoublezNear,GLdoublezFar);生成投影矩陣,視口變換,比如上個(gè)階段中得到了一個(gè)頂點(diǎn)的坐標(biāo)為(0,0,0.5,1)，根據(jù)這個(gè)坐標(biāo)，該頂點(diǎn)位于投影平面的正中間。如果將該點(diǎn)映射到大小為50*50的窗口上時(shí)，那么它應(yīng)該位于屏幕的中間，坐標(biāo)為(25,25,0.5,1)。,glViewport(width/2,0,width/2,height/2),,,,3D觀察的形象描述（1）,視點(diǎn)變換（對(duì)準(zhǔn)場(chǎng)景）,模型變換（放置模型）,,相反過(guò)程,3D觀察的形象描述（2）,投影變換（指定視景形狀）,視口變換(指定在顯示平面中位置和大小),Topic2:3D模型及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),三維數(shù)據(jù)源：拍攝好的影像、設(shè)計(jì)好的圖紙或者物體本身獲取流程：工程設(shè)計(jì)圖紙----采集數(shù)據(jù)標(biāo)注----利用AutoCAD、3Dmax等軟件建模---PC存儲(chǔ)文件模型?文件轉(zhuǎn)換方法：多邊形網(wǎng)格,一個(gè)問(wèn)題,三維模型如何進(jìn)行網(wǎng)格剖分？問(wèn)題實(shí)質(zhì)：曲面離散化問(wèn)題關(guān)鍵：最優(yōu)點(diǎn)搜索快速、連續(xù)已有方法：映射法：曲面-----平面-----曲面推進(jìn)陣面法：插值逼近Delaunay三角化方法：離散截取---截面內(nèi)點(diǎn)---四面體---內(nèi)外子集分割----公共面,規(guī)則曲面例子,平面與曲面網(wǎng)格示意,有限元網(wǎng)格逼近,一個(gè)問(wèn)題,規(guī)則曲面可以由多面體、曲面、二次曲面、超二次曲面來(lái)生成，那么不規(guī)則曲面的數(shù)據(jù)集如何生成？樣條表示,樣條表示,樣條是通過(guò)一組指定點(diǎn)集而生成平滑曲線的柔性帶。樣條曲線原指使用這種方式繪制的曲線。數(shù)學(xué)上使用分段三次多項(xiàng)式來(lái)描述這種曲線,其中各曲線段的連接處有連續(xù)的一次和二次導(dǎo)數(shù).在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中,樣條曲線指由多項(xiàng)式曲線段連接而成的曲線,在每段的邊界處滿足特定的連續(xù)性條件。樣條曲面可以使用兩組正交樣條曲線進(jìn)行描述。樣條用于設(shè)計(jì)曲線和曲面形狀,將繪制的圖形數(shù)字化以及設(shè)置指定場(chǎng)景中對(duì)象的動(dòng)畫路徑或照相機(jī)的位置。,樣條曲線的參數(shù)表示,參數(shù)表示x=x(t)y=y(t)z=z(t)其中：a<=t<=b,(a)5個(gè)控制點(diǎn)的插值曲線(b)5個(gè)控制點(diǎn)的逼近曲線,三次樣條插值方法,給出一組控制點(diǎn),通過(guò)每個(gè)控制點(diǎn)的分段三次多項(xiàng)式曲線擬合輸入點(diǎn),可以得到立方插值樣條。假設(shè)有n+1個(gè)控制點(diǎn),那么坐標(biāo)分別為:Pk=(xk,yk,zk)k=0,1,2,……n可以使用下列方程組來(lái)描述擬合每對(duì)控制點(diǎn)的參數(shù)三次多項(xiàng)式:x(u)=axu3+bxu2+cxu+dxy(u)=ayu3+byu2+cyu+dyz(u)=azu3+bzu2+czu+dz(0<=u運(yùn)行程序cardinal,另一個(gè)問(wèn)題,繪制好后的曲線、曲面，如何離散化，以及離散化后的點(diǎn)坐標(biāo)如何保存？三角形、四邊形離散，取其頂點(diǎn),3Dmodelformat,3DmaxASE(ASCII)file,文件頭：物體的總頂點(diǎn)數(shù)及該物體的總面數(shù),頂點(diǎn)表：頂點(diǎn)序號(hào)及其對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)值,面表：基本三角形面的序號(hào)、三角形各個(gè)頂點(diǎn)在頂點(diǎn)表中的序號(hào)和三角形各邊的可見性,Scenefileexample,頂點(diǎn)順序聯(lián)結(jié)按右手系確定法線正方向；每?jī)蓚€(gè)三角形單元都是通過(guò)它們共有的一條邊連接,Datastructureofmap,編程實(shí)例,綜合設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)山地地形讀取,Koch分形,(X1，y1),(X2，y2),(X1，y1),(X2，y2),(X3，y3),(X4，y4),(X5，y5),Koch分形關(guān)鍵程序代碼,Topic3:面向?qū)ο缶幊毯蚔C++,面向過(guò)程思想方法“結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計(jì)”，將程序設(shè)計(jì)抽象成三種基本程序機(jī)構(gòu)：順序、選擇、重復(fù)結(jié)構(gòu)；自頂向下、逐步求精、模塊化程序設(shè)計(jì)原則面向?qū)ο笏枷敕椒ìF(xiàn)實(shí)問(wèn)題空間與軟件系統(tǒng)解空間的近似和直接模擬，將客觀世界的對(duì)象映射到面向?qū)ο笙到y(tǒng)的解空間,面向?qū)ο笏枷敕椒ǖ暮诵母拍?類和實(shí)例封裝和消息繼承和派生聯(lián)合和聚集,面向?qū)ο箝_發(fā)方法,面向?qū)ο蠓治?OOA)提取系統(tǒng)需求，確定對(duì)象屬性和關(guān)系面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)(OOD)采用問(wèn)題域模型構(gòu)造應(yīng)用程序。面向?qū)ο蟮膶?shí)現(xiàn)(OOS),VC++,文件組織.dsw.dsp.opt.clw.sln,資源類,文件視圖,函數(shù)接口,Classproperties,Functioninterface,Topic4:直方圖均衡化,操作對(duì)象像素灰度值、分布及其相關(guān)性直方圖均衡化,,,為什么是累加和？,累加和？,連續(xù)均勻分布的概率密度函數(shù),,,,,,1,0,r,Sr,由此概率密度函數(shù)可得離散分布時(shí),實(shí)驗(yàn)三代碼,等級(jí)化,累加和,原始直方圖,習(xí)題3.4,低階比特置零,高階比特置零,一幅圖像的高階比特面會(huì)攜帶大量的可見相關(guān)細(xì)節(jié)，低階比特面則分布著一些細(xì)小的細(xì)節(jié)(通常是感覺(jué)不到的)。,