1 Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling Notater til forelesninger over: Kapittel 1: ”Graphics Systems and Models” i: Edward Angel: ”Interactive.

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
12.Studienreise nach Finnland,
Advertisements

Kvinner og politikk Kvinnelig valgmobilisering i Nord-Norge: Glasstak eller etterslep? Marcus Buck.
1 NTNUs Multimediesenter 1.Integrasjon 2.Produksjon 3.Framtidsvisjon NTNUs Multimediesenter REN Medlemsmøte Trondheim 31. August 2005.
1 Arbeidssted, bruk av fasiliteter og - mengde 5.
Litt mer om PRIMTALL.
Nye internettsider for Høgskolen i Østfold Resultat fra brukerundersøkelse.
Ti måter å ødelegge en CT-undersøkelse av halsen på
Hjemmeoppgave 1: Å høre etter NAVN: ……………………………….. DATO: ……………………….
Knight, Kap.23 Refleksjonsloven: qi qr Brytningsindeks, definisjon:
Bildekomposisjon.
Grafisk design Visuell kommunikasjon
Brukerveiledning til NHOs PowerPoint-mal
Teknologi for et bedre samfunn 1 Asbjørn Følstad, SINTEF Det Digitale Trøndelag (DDT) Brukervennlig digitalisering av offentlig sektor.
Google Confidential and Proprietary 1 1 Hva kan Google fortelle deg om kundene dine? Siri G. Børsum Industry Leader Google Norway Hva kan Google fortelle.
Kontrollstrukturer (Kapittel 3)
1 Arbeidssted, bruk av fasiliteter og - mengde 5.
Seksjon psykoser, sykehuset Levanger
Monopolistisk konkurranse og oligopol
1 Noen utfordringer for fagbevegelsen – særlig i instituttsektoren Espen Løken, Fafo Innledning for NTL Forskningsinstituttene 24. september 2008.
Ole Petter Sørensen Trainor as
Trådløs telefon 7921G Nye Menyer
NRKs Profilundersøkelse NRK Analyse. Om undersøkelsen • NRK Analyse har siden 1995 gjennomført en undersøkelse av profilen eller omdømmet til NRK.
2. Planter. Del 1 (1–4). Nivå 2. Side 19–24
TEK kap. 11 Sikkerhet ved brann
Fra forelesningene om involveringspedagogikk Et utviklingsarbeid Philip Dammen Manuset er under arbeid.
Presentasjon Fylkesbiblioteket i Akershus. Spørreundersøkelse blant bibliotekansatte i Akershus. 1.
Gjenfinningssystemer og verktøy II
Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling
Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling
Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling
Øvingsforelesning 9 Flytnettverk, maksimum flyt og
Highlights fra markedsundersøkelse Utarbeidet av Inger Marie Brun,
1 ProsjektProsjekt Våren OppgaverOppgaver Matematisk behandling av medisinsk bilde-informasjon. Oppgavene vil i hovedtrekk omhandle ulike matematiske.
1 Helse / IT Databaser
1 ProsjektProsjekt Våren Digital bildebehandling -Utvikle generelle bildebehandlingsrutiner i Java -Bruk av Wavelets i digital bildebehandling.
1 Helse / IT Databaser. 2 InnholdInnhold -Presentasjon (m/IT-helse ved HiA) -OppsummeringDatabase - Tabeller - Modellering - SQL -Database-demo -Strukturering.
Kap 06 Diskrete stokastiske variable
Brukergrensesnitt og design av skjermbilder
IN229 – Våren 2003 Oversikt over innhold IN229/ V03 / Dag 12 Simulering i IN229 Simulatorkode –Proseduralt (FORTRAN / C) –Objekt-orientert (C++)
©TNS Norsk Finansbarometer 2013 Norsk Finansbarometer 2013 Det norske pensjons- og livsforsikringsmarkedet og dets bevegelser Grafikkrapport – Livsforsikring.
Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling
Skriv om slik at setningene betyr omtrent det samme
Kapittel 4 oppgave i Sett inn preposisjoner eller adverb som passer.
Kapittel 1, oppgave b) å kaste loss å seile uvær (n) kuling (m)
SINTEF Teknologi og samfunn PUS-prosjektet Jan Alexander Langlo og Linda C. Hald 1 Foreløpig oppsummering – underlag for diskusjon på PUS-forum
Malverk intern produktopplæring
GRØNNALGER BRUNALGER RØDALGER
1 BM-dagen 29.okt BM1 Fysisk miljøplanlegging Studieprogram for Bygg- og miljøteknikk Meny Prosjektoppgaven Arealbruk og befolkning Transport og.
Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
Figur 1 Behov. Figur 2 Behov Figur 3 Prioritering/ressursinnsats.
Studentliv - Kurs i PR og markedsføring - Modul 10 1 Arbeid på PC Fortrolighet i arbeidet med PC Skikk og bruk IT-kontrakten Spørsmål?
Anvendt statistisk dataanalyse i samfunnsvitenskap
1 Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling Notater til forelesninger over: Kapittel 3: ”Input and Interaction” i: Edward Angel: ”Interactive.
En oversikt over personopplysningsloven Dag Wiese Schartum, AFIN.
Visualiseringsdelen - Oppsummering. INF2340 / V042 Del 1: Del 1: Introduksjon til VTK Numerisk datasett 1.23E E E E E-06.
Mer om Grafisk Databehandling. INF2340 / V042 Teksturering Øker detaljgraden uten å øke antall grafiske primitiver. Grafiske primitiver brukes som “bærere”
Inflation og produktion 11. Makroøkonomi Teori og beskrivelse 4.udg. © Limedesign
Sett inn riktig form av adjektivene, med artikkel hvis nødvendig
Dagligbankundersøkelsen 2014
Thon Hotel Backlund, Levanger
Ch. 11 IBE250: Strategisk bruk av IT Lærebok: McNurlin & Sprague, Information Systems Management in Practice, 8. edition, Prentice Hall, (ISBN.
Kapittel 1, oppgave i) Sett inn preposisjoner eller adverb som passer.
Dagligbankundersøkelsen Fakta Dagligbankundersøkelsen intervju Befolkning 15 år + TNS Gallup Forfatter Bente Pettersen Roar Thorvaldsen.
Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling
Blood Pressure and Sound
Gamle systemer In 140 Forelesning Nr 19 Sommerville kap 26.
Befolkning og arbejdsmarked 7. Mikroøkonomi Teori og beskrivelse © Limedesign
Visualiseringsdelen - Oppsummering. 9/5-01IN229 (Vis.) / V01 / Dag 152 Del 1: Del 1: Introduksjon til VTK Numerisk datasett 1.23E E E-08.
Basisgrupper en nær professoren-opplevelse Knut Kaasen Nordisk institutt for sjørett Det juridiske fakultet Knut Kaasen 1.
Del 1 Introduksjon til VTK
Utskrift av presentasjonen:

1 Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling Notater til forelesninger over: Kapittel 1: ”Graphics Systems and Models” i: Edward Angel: ”Interactive Computer Graphics” Vårsemesteret 2002 Torbjørn Hallgren Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

2 Hvorfor datagrafikk som fag? n Datagrafikk stadig mer brukt i stadig nye anvendelser: –Underholdningsindustrien Filmindustrien Dataspill ”Opplevelsessentra” –Reklameindustrien –Internet –Mediabedriftene –Som konstruksjonshjelpemiddel i industrien –Dataindustrien

3 Hvorfor datagrafikk som fag? n Mange jobber knyttet til datagrafikk: –I bedrifter som leverer eller bruker tjenester som nevnt n Sivilingeniøren må kjenne grunnlaget for sine redskaper: –Må kjenne muligheter og begrensninger og forstå ”hvorfor” Se nye muligheter for bruk Se muligheter og behov for bedrede redskaper Forstå din begrensning –Ikke nok å kunne bruke ”kokebok” Verden endrer seg, du må tilpasse deg Kreativitet betinger innsikt

4 En helhjertet student Foto: Bent Ramberg Adresseavisen 12. mars 2001

5 SIF Grafisk databehandling Lærebok (pensum): Edward Angel: ”Interactive Computer Graphics. A Top-Down Approach with OpenGL”, 2nd edition, Addison-Wesley, 2000, ISBN X Støttebok OpenGL: Edward Angel: ”OpenGL. A primer”, Addison-Wesley, 2002, ISBN

6 SIF Datagrafikk n Forelesningsplan: –Uke 3:Grafiske systemer og modeller (kap 1). Grafisk programmering (kap. 2) –Uke 5:Input og interaksjon (kap. 3). Geometriske transformasjoner (kap. 4) –Uke 6 - 7: Geometriske transformasjoner forts. (kap. 4) –Uke 8-9:Betraktning (kap. 5) –Uke :Skygge- og fargelegging (kap. 6) –Uke :Rastergrafiske algoritmer (kap. 7)

7 Om angrepsmåten n Sterkt metode og algoritmeorientert n Forelesningene supplement til boka n Forelesningene utdyper enkelte sider av pensum n Diskusjon sterkt ønskelig –Fortløpende lesing sterkt å anbefale

8 Hva er grafisk databehandling? Å lage syntetiske bilder av virkelig eller virtuelle objekter –Bygge modell av objektet (geometrisk modellering) –Avbilde modellen skjerm papir ……...

9 Metoderepertoar n Modellere objektet som skal avbildes n Farge- og skyggelegging for (foto)realistisk utseende n Avbildningen av 3D objekter på 2D flate n Overføring av kontinuerlige linjer og flater til diskret rutemønster (raster)

10 Grafiske systemer - maskinvare Input- utstyr Generelt lager Generell prosessor Spesial- prosessorer Frame- buffer Presentasjons- utstyr

11 Rasterutstyr n Bildene representeres ved et tett og regelmessig nett av små punkter n Et slikt punkt kalles et piksel n Grafiske elementer (primitiver) som linjer, sirkler, flater etc. må omdannes til et pikselmønster som illuderer elementet: rasterkonvertering, scankonvertering (I ”gamle dager”: vektorgrafisk utstyr)

12 Farger n Tre-komponentsystem –Farger framkommer ved kombinasjon av komponenter av rød, grønn og blå –Nøyaktigheten av fargen bestemmes ved antall bit for hver komponent 2 bit: 64 forskjellige farger 8 bit: forskjellige farger 12 bit: 6,87·10 10 forskjellige farger

13 Frame-buffer n Bildelager –Har en lagercelle pr. piksel. Bestemmer oppløsningen (antall piksler horisontalt og vertikalt). Eks x 1600 piksler –Dybden er antall bits pr. piksel. Bestemmer nøyaktigheten av fargegjengivelse. Høykvalitets- utstyr: dybde 24 -> bits pr. piksel. 8 bits pr. RGB fargekomponent. overlay z-buffer n Brukes også i bildebehandling

14 Presentasjonsutstyr n Skjerm n Printer n Fotoprinter n Videokanon n Utstyr for virtuell virkelighet –Hjelm –Skjerm eller duk med briller –Cave

15 Skjermer for grafikk n Katodestrålerør (CRT) Tre-strålerør (RGB) –Oppfriskningsrate: Hz Interlaced: Ikke-interlaced n LCD (I ”gamle dager”: Hz interlaced)

16 Inpututstyr n Tastatur n Mus n Joystick n Tablet n Digitaliseringsbord n Lyspenn n Potensiometer n Kamera

17 Grafiske systemer - programvare n Generell grafisk programvare: –GKS –PHIGS –OpenGl n Spesialisert programvare: –RenderMan (Pixar) –Maya (Alias-Wavefront) –3D Studio –AutoCAD

18 Grafiske spesialprosessorer n Geometriske transformasjoner n Bestemmelse av synlighet n Lyskilder med skygge- og fargelegging

19 Modellering - gjengivelse n Modellering-renderingparadigmet –Modellering og –Gjengivelse (rendering) holdes adskilt

20 Modellering En avbildningsoppgave starter med en modell n Bygges ved hjelp av grafisk programvare n Gjengir fysisk eller virtuell virkelighet: –dimensjoner –farger –tekstur –dynamikk

21 Avbildning n Posisjonere øyepunkt –Posisjon i rommet –Synsakse n Plassere ”klippevindu” n Bestemme hva som er synlig n Bestemme farge n Overføre til avbildningsenhet –Rastrere

22 Bestemme farge n Problem: –Refleksjon eller emisjon fra flater med farge, tekstur og refleksjonegenskaper –Innfallende: Lyskilder Bakgrunnslys n To særlig viktige modeller: –Strålesporing (ray tracing) –Radiositet

23 Syntetisk kamera Knappenålshullkamera

24 Syntetisk kamera n Aberrasjonsfri (feilfri) avbildning n Uendelig dybdeskarphet

25 Syntetisk kamera z y bildeplan objekt øyepunkt (projeksjons- senter) bilde d (x p,y p,0) (x,y,z)

26 Syntetisk kamera Knappenålshullkamera d

27 Syntetisk kamera Variasjonsmuligheter: n Posisjon: –Projeksjonssenter (”hullet” i kameraet) –Synsretning (”optisk akse”) n Kamera: –Endre ”brennvidde” (endre perspektiv) –Endre vindu i projeksjonsplanet (utsnitt) –Forskyve projeksjonsplanet (parallellforskyvning i bildeplanet) –Dreie projeksjonsplanet (manipulere perspektivet)

28 Onyx 2 Switch Lightwave The RAVE at IPT PC VizServer terminals Lightwave Installation at CS dept. Lightwave Installation in auditorium Lightwave Installation in the hospital Present installationsFuture installations Distributed Visualization Laboratory at NTNU

29 DISTRIBUERT VISUALISERINGSLABORATORIUM The RAVE

30 DISTRIBUERT VISUALISERINGSLABORATORIUM The RAVE

31 DISTRIBUERT VISUALISERINGSLABORATORIUM HOLOBENCH

32 DISTRIBUERT VISUALISERINGSLABORATORIUM ReachIn

33 DISTRIBUERT VISUALISERINGSLABORATORIUM ReachIn