计算机图形学笔记

计算机图形学

处理彩色图像

颜色的属性：

• 1.色相

色相（Hue）即色彩的面貌，色相的区别是由光波波长的长短决定的。

• 原色

• 间色

• 复合色

• 2.亮度

亮度也称为透明度（brightness）

• 3.纯度

纯度（purity）也称为饱和度（saturation）。当图像的把配合度为0的时候，图像就会变成一个灰度图像，反之亦然。

色相和纯度两种特征混合后形成的属性又称为色度（Chromaticity），也称为色品。

常用的色彩空间

• RGB色彩空间（红（red），绿（green），蓝（blue））
• CMY/CMYK颜色空间（青（Cyan），品红（Magenta），黄（Yellow））
• HSV/HSB颜色空间(色相（Hue），饱和度（saturation），明度(Value)，亮度（brightness）)
• HSI/HSL颜色空间（色调（Hue），饱和度（saturation），强度（Intensity），明亮程度（Luminance））
• YUV/YCbCr颜色空间

颜色模型

什么是颜色？

什么是颜色模型？

• 也就是说颜色模型（空间），表示颜色的一种数学方式。
• 几乎所有的颜色模型都是从RGB颜色模型导出。

常用的颜色模型

• RGB颜色工业模型
• 其他颜色工业模型
  • YIQ
  • YUV
  • YCbCr
  • 其中，Y分量均代表黑白亮度分量，其余分量用于显示彩色信息。
• 颜色视觉模型（HSI）
  • 色调（Hue）：物体反色光线中占据优势的波长决定的，是彩色互相区分的基本特性。
  • 饱和度（Saturation 也成彩度）：彩色的深浅程度，它取决与彩色中白色的含量。饱和度越高，彩色越深，白色光越少。
  • 亮度（Illumination）：光波作用于感受器所发生的效应，它取决于物体的反射系数。反射系数越大，物体亮度越大。
  • 以上三要素来描述彩色空间能够更好地与人的视觉特性相匹配
• 其他颜色视觉模型
  • HSV（hue，saturation， value(明度)）
  • HSL (hue，saturation， Lightness(亮度)）

简单光照模型

光照模型

当物体的集合形态确定之后，光照决定了整个场景的显示结果，因此真实感图形的生成取决于如何建立一个合适的光照模型（illunination model）。

背景物理知识

• 1.光的传播定律
  • 反射定律
• 折射定律
• 能量关系（瞒住能量守恒）
• 常见的光：
  • 漫反射光：漫反射光主要有表面的粗糙程度决定。
  • 镜面反射光
  • 折射光
  • 吸收光

Phong光照模型

环境光 + 漫反射光 + 镜面反射光

• 环境光：邻近个物体所产生的光多次反射最终达到平衡时的一种光。可近似认为同一环境下的环境光，其光强分布是均匀的。
• 漫反射光：服从Lambert定律：
• 镜面反射光：

如何进行明暗处理

• 基本思想：每一个多边形的顶点计算出光照强度或者参数，然后再各多边形内部进行均匀插值。
• 常用方法
  • Gouraud明暗处理（双线性光强插值算法）
  • Phong明暗处理（双线性法向插值算法）

插值算法

利用某一个函数技术来计算出两个或者更多值之间的值，例如最简单的求算数平均数(x+y)/2.

Gouraud明暗处理（双线性光强插值算法）

• 第一步：计算多边形顶点的平均法向。
• 第二步：用Phong光照模型计算顶点的光的强度。
• 第三步：插值计算离散边上个点的光强。
• 第四步：插值计算多边形内域中个点的光强。
• 为了减少计算量，采用增量计算方法。
• 不足：
  • 不能有镜面反射光（高光）
  • 双线性插值是吧能量往四周均匀，平均的结果就是光斑被扩大了，本来没有光斑的底层一插值反而出现了光斑。

Phong明暗处理

• 双线性光强插值？==》双线性法向插值
• 以时间为代价，引入镜面反射，解决高光问题。

实现步骤：

• 计算每个多边形顶点处的平均单位法矢量。
• 用双线性插值方法求得多边形内部个点的法矢量。
• 最后按光照模型确定多边形内部各点的光强。

局部光照模型

仅处理光源直接照射物体表面的光照模型。

简单光照模型，不足之处：镜面反射与物体表面的材质无关。

原理：
自然光反射率系数可用Fresnel公式计算。