Тема №1. Введение в компьютерную графику (1)

1. Компьютерная графика

Москин Николай Дмитриевич
Институт математики и информационных
технологий
Петрозаводский государственный университет
1

2. Список литературы

Боресков А. В., Шикин Е. В. Основы компьютерной
графики. Учебник и практикум. М.: Юрайт, 2024.
Боресков А. В. Программирование компьютерной
графики. Современный OpenGL. М.: ДМК Пресс, 2019.
Петров М. Н. Компьютерная графика. Учебник для
вузов. 3-е издание. СПб.: Питер, 2018.
Дёмин А. Ю. Основы компьютерной графики. Учебное
пособие. Томск: Изд-во Томского политехнического
университета, 2011.
Шульдова С. Г. Компьютерная графика. Учебное
пособие. – Минск: РИПО, 2019. – URL:
http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=599804.
2

3. Список литературы

Перемитина Т. О. Компьютерная графика. Учебное
пособие. Томск: Эль Контент, 2012. – URL:
http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=208688.
Митин А. И., Свертилова Н. В. Компьютерная графика:
справочно-методическое пособие. 2-е издание. Москва,
Берлин: Директ-Медиа, 2016. – URL:
http://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=443902.
Шпаков П. С., Юнаков Ю. Л., Шпакова М. В. Основы
компьютерной графики. Учебное пособие. Красноярск:
Сибирский федеральный университет, 2014. – URL:
http://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=364588.
3

4. Список литературы

Крапивенко А. В. Технологии мультимедиа и восприя-
тие ощущений. Учебное пособие. 3-е изд. М., 2015.
Коичи Мацуда, Роджер Ли WebGL: программирование
трехмерной графики / пер. с англ. Киселев А. Н. - М.:
ДМК Пресс, 2015.
Прахов А. А. Самоучитель Blender 2.7. СПб.: БХВПетербург, 2016.
Москин Н. Д. Разработка мультимедийных приложений
в Adobe Flash CS3. Учебное пособие. Петрозаводск,
2011.
4

5. § 1 Введение

Компьютерная (машинная) графика – это часть
информатики (computer science), изучающая
создание, способы хранения и обработки
изображений с помощью ЭВМ. По способу
представления изображения в памяти ЭВМ,
компьютерную графику разделяют на векторную,
растровую и фрактальную.
Вопросы 2D, 3D графики, общего геометрического
моделирования, связанные с визуализацией
геометрических моделей, входят в компетенцию
компьютерной геометрии.
5

6. Области применения

Понятие компьютерной графики довольно обширно от алгоритмов, рисующих на экране причудливые
узоры, до мощных пакетов 3D-графики и программ,
имитирующих классические инструменты художника.
Основные области применения:
Научная графика
Деловая графика
Конструкторская графика
Иллюстративная графика
Художественная и рекламная графика
Компьютерная анимация, мультимедиа и др.
6

7. История

Компьютерная графика является сравнительно
молодой дисциплиной: первые попытки
использовать компьютер не только для научных
расчетов, но и для отображения информации,
относятся к началу 1950-х гг.
Далее, с одной стороны, компьютеры становились
все быстрее, увеличивался объем оперативной
памяти, а с другой - развивались средства
отображения информации. Появились
графические плоттеры (графопостроители),
графические дисплеи, причем разрешение
последних все время увеличивалось.
7

8. Графические процессоры

Разрешение дисплея заметно влияет на качество
изображения и занимаемое им место в памяти.
Для того чтобы на растровом устройстве можно
было отображать различные базовые примитивы отрезки, дуги и т. п., их необходимо было
растеризовать, т. е. превратить в набор
пикселов.
Сейчас на современных графических
процессорах (GPU, Graphics Processing Unit)
растеризация осуществляется аппаратно:
приложение просто посылает на вход GPU набор
примитивов, заданных своими вершинами.
8

9. Сжатие графической информации

Большинство форматов хранения изображений
(например, BMP, PNG, GIF, JPEG) являются
растровыми, т. е. хранят изображение в виде
набора пикселов. Из-за того что изображения
бывают довольно большими, многие из этих
форматов прибегают к различным видам сжатия
информации.
Способы сжатия графической (в том числе и
видео-) информации делятся на два
принципиально разных класса - сжатие без
потерь и сжатие с потерями.
9

10. Конференция Graphicon

GraphiCon - ведущая международная конференция по
компьютерной графике и машинному зрению в России.
Тематика конференции:
Графика и мультимедиа
Геометрическое моделирование
Фотореалистичная и научная визуализация
Компьютерная графика для мобильных устройств
Графическое аппаратное обеспечение
Анимация и моделирование
Виртуальная и расширенная реальность
Обработка изображений
Модели представления изображений
Улучшение и восстановление изображений
10

11. Конференция Graphicon

Сегментация и кластеризация
Отслеживание и сопровождение в видеопотоке
Обработка медицинских изображений
Компьютерное зрение
Статистические методы и машинное обучение
Локализация и распознавание объектов
Трехмерная реконструкция и сбор данных
Реконструкция структуры по движению и
стереоизображениям
Биометрия
http://www.graphicon.ru/ru/conference
11

12. Базовые технологии

Информация в компьютере хранится в битах, принимающих значения 0 или 1.
В мультимедийных средствах мы встречаемся со
значениями, которые изменяются непрерывно несколькими способами (яркость в некоторой точке чернобелой фотографии, амплитуда звуковой волны и т.д.)
Будем называть значения, которые мы измеряем по
времени или (и) в пространстве, сигналами.
12

13. Оцифровка

Оцифровка (процесс преобразования
аналогового сигнала в цифровой) состоит из
двух этапов:
- Дискретизация, когда измеряется величина
сигнала на определенных дискретных
промежутках;
- Квантование, когда эти значения
ограничиваются определенным набором
уровней.
13

14. Оцифровка

Рисунок 1. Аналоговый сигнал.
Рисунок 2. Дискретизация и
квантование.
14

15. Методы восстановления сигнала

Один из способов восстановления аналогового
сигнала является метод выборки-хранения
(или дискретизации с задержкой).
В этом методе значение в точке выборки
остается постоянным на всем интервале между
этой точкой и точкой, следующей за ней. Это
дает сигнал с резкими переходами, что
является не очень хорошей аппроксимацией
оригинала.
15

16. Методы восстановления сигнала

Восстановление методом
выборки-хранения
Дискретизация с недостаточной
частотой
16

17. Недостаточное квантование

При недостаточном количестве уровней квантования
можно задавать только ограниченное число различных
значений, в этом случае мы не сможем различать те
значения, которые находятся между ними.
Для обычных изображений этот эффект проявляется в
виде огрубления, которое известно под более
формальным названием оконтуривание по яркости.
Слева на рисунке изображена цифровая фотография с
миллионами оттенков, а справа она сведена до всего
лишь четырех цветов.
17

18. Огрубление изображения

18