计算机图形学·2 图像形成

本文是记录专业课“计算机图形学”的部分笔记，参考教材为Angel的第八版交互式计算机图形学——基于WebGL 2.0的自顶向下方法。

1、在计算机图形学中，我们形成图像，这些图像通常是二维的，其形成过程与物理成像系统形成图像的方式类似（如相机、显微镜、望远镜、人类视觉系统）。图像形成的元素：对象、观察者、光源，需要注意决定光线如何与场景中的材质相互作用的属性，以及物体、观察者和光源之间的独立性。

2、成像的一种显而易见的方法是追踪来自点光源的光线，找到哪些光线进入相机的镜头。然而，每束光线在被吸收或传播到无穷远之前，可能与物体发生多次相互作用：

若使用Global全局照明，无法独立计算每个对象的颜色或阴影（需要全局信息，计算复杂）：有些物体被遮挡住了光线、光可以在物体之间反射、有些物体可能是半透明的。
3、光线追踪似乎更符合物理规律，那么为什么我们不用它来设计图形系统呢？对于简单的物体，例如具有简单点光源的多边形和二次曲面，光线追踪是可行的，而且实际上也很简单。原则上，光线追踪可以产生全局光照效果，例如阴影和多次反射，但速度较慢，不适合交互式应用程序。重点是看起来合理，比物理正确更重要。
4、针孔照相机Pinhole Camera的原理，透视投影如下图所示。


5、Luminance Image灰度图像是单色的（Monochromatic），Values are gray levels（灰度等级），类似于黑白电视/电影。而Color Image彩色图像具有色调（hue）、饱和度（saturation）和明度（亮度）等感知属性，不必匹配可见光谱中的每个频率。
6、人类视觉系统有两种类型的传感器：①杆状细胞（Rods）是单色的，负责夜视；②圆锥细胞（Cones）对颜色敏感，只有三种类型的锥体，对应只有三色值被发送到大脑——只需匹配这三个值。

上图使用的是加色模型（Additive color），即将红 (R)、绿 (G)、蓝 (B) 三原色混合得到其他颜色，常用于阴极射线管 (CRT)、投影系统、positive film（正片）。而减色模型（Subtractive color）则利用青色 (C)、品红色 (M) 和黄色 (Y) 滤光片过滤白光，形成颜色，常用于Light-material interactions（光景交互作用）、打印、Negative film（底片）。示意图如下：


这里还有一个概念“互补色”，指可以混合产生白光的颜色，如：

7、Synthetic Camera Model（人工合成相机模型）如图所示，优点：①分离物体、观察者和光源；②二维图形是三维图形的一种特殊情况；③简化软件 API（指定物体、光源、相机和属性。由实现决定图像，使用简单的几何计算来计算图像，就像针孔相机一样）；④实现快速硬件支持。注意clipping window裁剪窗口的影响！