ЛекцииММ2 (Курс электронных лекций), страница 4

Обратная трассировка лучей

Расчет освещения сцены:

· отслеживаются лучи, проходящие из глаза наблюдателя через каждый пиксель экрана в сцену;

· на каждой поверхности сцены, на которую попадает луч, формируются отраженный и преломленный лучи;

· каждый такой луч рекурсивно отслеживается, чтобы определить пересекаемые поверхности;

Удаление скрытых линий и поверхностей

 Классификация методов удаления невидимых частей

Методы удаления невидимых частей сцены можно классифицировать:

- По выбору удаляемых частей: удаление невидимых линий, ребер, поверхностей, объемов.

- По порядку обработки элементов сцены: удаление в произвольном порядке и в порядке, определяемом процессом визуализации.

По системе координат:

- алгоритмы работающие в пространстве объектов, когда каждая из N граней объекта сравнивается с остальными N-1 гранями (объем вычислений растет как N2),

- алгоритмы работающие в пространстве изображения, когда для каждого пикселя изображения определяется какая из N граней объекта видна (при разрешении экрана M×M объем вычислений растет как M2 ×N).

 Алгоритмы удаления линий

Применение - представление каркасных моделей. При этом не используется основное ценное качество растрового дисплея - возможность закраски поверхностей. В этой связи основная область применения - векторные устройства, но могут применяться и в растровых для ускорения процесса визуализации.

Наиболее известный ранний алгоритм - алгоритм Робертса (1963 г.). Работает с только выпуклыми телами в пространстве объектов. Каждый объект сцены представляется многогранным телом, полученным в результате пересечения плоскостей. Т.е. тело описывается списком граней, состоящих из ребер, которые в свою очередь образованы вершинами.

Вначале из описания каждого тела удаляются нелицевые плоскости, экранированные самим телом. Затем каждое из ребер сравнивается с каждым телом для определения видимости или невидимости. Т.е. объем вычислений растет как квадрат числа объектов в сцене. Наконец вычисляются новые ребра, полученные при протыкании телами друг друга.

 Алгоритм удаления поверхностей с Z - буфером

Алгоритм предложен Эдом Кэтмулом и представляет собой обобщение буфера кадра. Обычный буфер кадра хранит коды цвета для каждого пикселя в пространстве изображения. Идея алгоритма состоит в том, чтобы для каждого пикселя дополнительно хранить еще и координату Z или глубину. При занесении очередного пикселя в буфер кадра значение его Z-координаты сравнивается с Z-координатой пикселя, который уже находится в буфере. Если Z-координата нового пикселя больше, чем координата старого, т.е. он ближе к наблюдателю, то атрибуты нового пикселя и его Z-координата заносятся в буфер, если нет, то ни чего не делается.

Этот алгоритм наиболее простой из всех алгоритмов удаления невидимых поверхностей, но требует большого объема памяти. Время работы алгоритма не зависит от сложности сцены. Многоугольники, составляющие сцену, могут обрабатываться в произвольном порядке. Для сокращения затрат времени нелицевые многоугольники могут быть удалены. Основной недостаток алгоритма с Z-буфером - дополнительные затраты памяти. Для их уменьшения можно разбивать изображение на несколько прямоугольников или полос. В пределе можно использовать Z-буфер в виде одной строки. Понятно, что это приведет к увеличению времени, так как каждый прямоугольник будет обрабатываться столько раз, на сколько областей разбито пространство изображения. Уменьшение затрат времени в этом случае может быть обеспечено предварительной сортировкой многоугольников на плоскости.

Другие недостатки алгоритма с Z - буфером заключаются в том, что пиксели в буфер заносятся в произвольном порядке и возникают трудности с реализацией эффектов прозрачности или просвечивания и устранением лестничного эффекта с использованием предфильтрации. Здесь каждый пиксель экрана трактуется как точка конечного размера и его атрибуты устанавливаются в зависимости от того какая часть пикселя изображения попадает в пиксель экрана. Но другой подход к устранению лестничного эффекта, основанный на постфильтрации - усреднении значений пикселя с использованием изображения с большим разрешением реализуется сравнительно просто за счет увеличения расхода памяти (и времени). В этом случае используются два метода. Первый состоит в том, что увеличивается разрешение только кадрового буфера, хранящего атрибуты пикселей, а разрешение Z - буфера делается совпадающим с размерами пространства изображения. Глубина изображения вычисляется только для центра группы усредняемых пикселей. Это метод неприменим, когда расстояние до наблюдателя имитируется изменением интенсивности пикселей. Во втором методе и кадровый и Z буфера имеют увеличенное разрешение и усредняются атрибуты пикселя, так и его глубина.

РАСТРОВАЯ ГРАФИКА

Основные понятия

Статические растровые изображения, представляющие собой двумерный массив чисел - пикселей. Все изображения можно подразделить на две группы: с палитрой и без нее. У изображений с палитрой в пикселе хранится число - индекс в некотором одномерном векторе цветов, называемом палитрой. Чаще всего встречаются палитры из 16 и 256 цветов.

Изображения без палитры бывают в какой-либо системе цветопредставления и в градациях серого. Для последних значение каждого пикселя интерпретируется как яркость соответствующей точки. Встречаются изображения с 2, 16 и 256 уровнями серого.

Большинство программ по созданию или обработке растровых изображений предлагают следующие типы изображений, которые отличающиеся количеством выделяемых бит на один пиксель.

Монохромная графика

Этот режим иногда называют черно - белой графикой, или графикой с однобитовым разрешением. Это означает, что каждый пиксель может быть окрашен только в белый или черный цвет. Такие изображения можно получить с помощью графических пакетов или с помощью сканирования картинок в режиме "Монохромная графика". В этом режиме можно создавать изображения, которые по стилю относятся к художественной черно-белой графике.

Оттенки серого

Изображения этого типа содержат 8 бит на пиксельь и позволяют в каждой точке получить 256 оттенков серого цвета. Этот тип изображения можно получить, например, при сканировании черно-белых фотографий в режиме "Оттенки серого". Разумеется, любая цветная фотография также может быть отсканирована в этом режиме, но качество изображения может быть не вполне удовлетворительным, поскольку некоторые цвета из-за недостаточной контрастности могут сливаться.

Индексированный 16-цветный.

Каждый пиксельь здесь представлен 4 битами, в которых записывается номер цвета в палитре из 16-ти цветов. Палитра строится таким образом, что каждый цвет для всех трех составляющих цветов (красного, зеленого и синего) имеет конкретное значение в диапазоне от 0 до 256. Индексированные изображения небольшие по объему и содержат палитру внутри себя или в виде отдельного файла.

Индексированный 256-цветный.

Аналогично предыдущему типу здесь каждый пиксель представлен номером цвета в палитре, состоящей из 256 цветов. Для хранения информации о пикселе требуется 8 бит.

Истинный цвет RGB.

Этот тип изображений содержит 24 бита на пиксель, и эти 24 бита представляют информацию о трех цветах (красном, зеленом и синем) по 8 бит на каждый цветной компонент. Этот тип изображения передает 16,7 млн. цветов.

Цвет и модели цвета

Человеческий глаз — тонкий инструмент, но, к сожалению, восприятие цвета субъективно. Очень трудно пересказать другому человеку свое ощущение цвета. Цвет надо видеть.

Вместе с тем для многих отраслей производства, в том числе для полиграфии и компьютерных технологий, необходимы более объективные способы описания и обработки цвета.

Цвет является не физической величиной, а физиологической. Световые лучи, строго говоря, цвета не имеют. Были проведены эксперименты с группой наблюдателей. На базе этих экспериментов была измерена цветовая реакция человека на свет различного спектрального состава. Результатом стало получение трёх спектральных характеристик X, Y, Z. X, Y, Z – это виртуальные первичные цвета, не существующие в природе. Достоинством является возможность реализации цветового пространства, в котором производится охват всех цветов, видимых человеком.

При проведении эксперимента испытуемый управляет яркостью трёх монохромных источников света, направленных на белый экран. На экране воспроизводится эталонный цвет, испытуемый пытается повторить его. При интенсивности 1 источник работает на полной мощности, -1 достигается изменением яркости эталона. В результате получены графики, приведённые на рисунке. Графики принимают только положительные значения, по значениям координаты y можно просчитать яркость. По этим кривым стоится трёхмерный график, включающий все цвета и яркости, воспринимаемые человеком. Однако, работать с ним неудобно, кроме того, часто имеет смысл разделить цветовую и яркостную характеристики. Поэтому чаще пользуются проекцией трёхмерного графика на плоскость (x,y).

350 400 450 500 550 600 650 700 750 800 Длина волны,нм

Основные составляющие цветовой системы XYZ: х — Х;О — Y;D — Z

Работать с трехмерными графиками достаточно сложно, поэтому для удобства ис­пользования данного цветового пространства был разработан его нормированный вариант — xyY (рис. 4.4), являющийся двухмерным аналогом полного цветового пространства XYZ. В нем введены нормированные значения цветовых координат:

х = Х/(Х + Y + Z), у = Y/(X + Y + Z), z = Z/(X + Y + Z), где х + у + z = 1.

Треуголник цветности

Схема преобразования трехмерной цветовой системы МКО XYZ в двухмерное нормированное цветовое пространство ху путем проекции цветовых векторов, находящихся в плоскости треугольника цветности XYZ, на плоскость XOY (а) и диаграмма цветности (локус) в цветовом треугольнике (б)

Поэтому величина г может быть легко определена на основе известных значений цветовых координат хиу:г=1-у-х.

Основные свойства этой диаграммы следующие:

- Любая смесь выбранных компонент лежит на прямой, соединяющей эти цвета.

-Геометрическим местом чистых хроматических тонов называется линия, называемая спектральной кривой, все видимые тона располагаются внутри фигуры, ограниченной спектральными кривыми.

- Точка, лежащая в центре диаграммы описывает эталонный белый цвет.

Модель RGB

Множество цветов видны оттого, что светятся (излучаются). К излучаемым цветам можно отнести, например, белый свет, цвета на экране телевизора, монитора, кино, слайд - проектора и так далее. Цветов огромное количество, но из них выделено только три, которые считаются основными (первичными): это — красный, зеленый, синий.

При смешении двух основных цветов результат осветляется: из смешения красного и зеленого получается желтый, из смешения зеленого и синего получается голубой, синий и красный дают пурпурный. Если смешиваются все три цвета, в результате образуется белый. Поэтому такие цвета называются аддитивными.

Модель, в основе которой лежат указанные цвета, носит название модели RGB по первым буквам английских слов Red (Красный), Green (Зеленый), Blue (Синий).

Эта модель представляется в виде трехмерной системы координат. Каждая координата отражает вклад каждой составляющей в результирующий цвет в диапазоне от нуля до максимального значения (его численное в данный момент не играет роли, обычно, это 100% или число 255). В результате получается некий куб, внутри которого и "находятся" псе цвета, образуя цветовое пространство.

Важно отметить особенные точки и линии этой модели.

Начало координат: в этой точке все составляющие равны нулю, излучение отсутствует, а это равносильно темноте, т. е. это точка черного цвета.

Точка, ближайшая к зрителю: в этой точке все составляющие имеют максимальное значение, что, как вы уже поняли, дает белый цвет.

На линии, соединяющей эти точки (по диагонали), располагаются серыеоттенки: от черного до белого. Это происходит потому, что все три составляющих одинаковы и располагаются в диапазоне от нуля до максимального значения. Этот диапазон иначе называют серой шкалой. В компьютерных технологиях сейчас чаще всего используются 256 градаций (оттенков) серого. Хотя некоторые сканеры имеют возможность кодировать и 1024 оттенка серого,

Три вершины куба дают чистые исходные цвета, остальные три отражают двойные смешения исходных цветов.