尔雅计算机图形学_7课后答案(学习通2023完整答案)

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第一章计算机图形学简介

第一单元作业

1、尔雅结合自己的计算机图学习和生活,想一想在哪些方面应用了CG技术,举例说明(至少举4个例子)

2、查阅资料了解虚拟现实技术和数字地球技术的形学学习文章,写一篇300-500科幻作文.

第二章计算机图形系统

作业1

1、1. 请查阅资料，课后回答问题未来显示屏技术的答案发展趋势是什么？

2、2.查阅资料回答问题，通完什么是整答GPU？CPU和GPU有什么差别？

作业2

1、2.查阅资料回答问题，尔雅什么是计算机图GPU? CPU和GPU有什么差别？

4.3图形填充-扫描线填充

作业

1、使用扫描线填充算法，形学学习画出边表ET和活动边表AET

学习通计算机图形学_7

计算机图形学是课后研究计算机如何生成、处理和显示图像的答案学科。在之前的通完学习中，我们已经学习了计算机图形学的整答基础知识和一些常见的图形学算法。在本章节中，尔雅我们将学习一些高级的计算机图形学算法和技术。

1. 光线追踪

光线追踪是一种用于生成逼真图像的计算机图形学渲染技术。它是通过追踪每一条从眼睛射出的光线来生成图像。光线追踪算法一般包括以下步骤：

• 射线生成：从眼睛向屏幕上的每个像素点生成一条射线
• 光线求交：判断光线是否与场景中的物体相交
• 光线追踪：如果光线与物体相交，则继续追踪下一条光线，直到没有相交为止
• 光照计算：根据光线的路径和物体表面的材质属性计算出对应像素点的颜色

光线追踪算法的优点是生成的图像逼真度高，可以模拟现实中的光照效果和阴影效果。不过它的缺点是计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。

2. 深度学习在计算机图形学中的应用

近年来，深度学习在计算机图形学中的应用越来越广泛。深度学习可以应用于计算机图形学中的各个环节，例如图像处理、三维模型生成、动画生成等。

其中，深度学习在图像处理中的应用比较广泛。例如，可以使用卷积神经网络进行图像去噪、图像超分辨率等处理。同时，深度学习也可以应用于图像分类、目标检测等问题。

在三维模型生成方面，深度学习可以帮助我们快速生成高质量的三维模型。例如，可以使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的三维模型。同时，深度学习也可以在三维模型的处理和分析中发挥重要作用。

3. 实时渲染技术

实时渲染是一种用于实时生成图像的计算机图形学技术。它主要应用于电子游戏、虚拟现实等领域。实时渲染需要满足以下几个要求：

• 高帧率：保证图像流畅度，一般要求大于60帧/秒
• 低延迟：保证用户的操作能够实时响应
• 高质量：保证图像的逼真度和细节

实时渲染技术主要包括以下几个方面：

• 渲染管线优化：通过优化渲染管线中的各个环节，来提高渲染效率
• 纹理压缩：将纹理数据进行压缩，减少显存占用和带宽占用
• 图像着色器优化：通过优化图像着色器的代码，来提高渲染效率
• 动态模型LOD：根据物体在屏幕上的大小和距离，动态地调整物体的细节级别，来减少渲染负载
• GPU剪裁：通过GPU进行剪裁来减少不必要的绘制，提高渲染效率

实时渲染技术在电子游戏、虚拟现实等领域应用广泛，并且不断地得到改进和优化。

4. 总结

本章节中，我们学习了计算机图形学中的一些高级算法和技术，包括光线追踪、深度学习在计算机图形学中的应用和实时渲染技术。这些算法和技术在计算机图形学的研究和应用中都具有重要作用，未来还有很大的发展空间。

学习通计算机图形学_7

计算机图形学是研究计算机如何生成、处理和显示图像的学科。在之前的学习中，我们已经学习了计算机图形学的基础知识和一些常见的图形学算法。在本章节中，我们将学习一些高级的计算机图形学算法和技术。

1. 光线追踪

光线追踪是一种用于生成逼真图像的计算机图形学渲染技术。它是通过追踪每一条从眼睛射出的光线来生成图像。光线追踪算法一般包括以下步骤：

• 射线生成：从眼睛向屏幕上的每个像素点生成一条射线
• 光线求交：判断光线是否与场景中的物体相交
• 光线追踪：如果光线与物体相交，则继续追踪下一条光线，直到没有相交为止
• 光照计算：根据光线的路径和物体表面的材质属性计算出对应像素点的颜色

光线追踪算法的优点是生成的图像逼真度高，可以模拟现实中的光照效果和阴影效果。不过它的缺点是计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。

2. 深度学习在计算机图形学中的应用

近年来，深度学习在计算机图形学中的应用越来越广泛。深度学习可以应用于计算机图形学中的各个环节，例如图像处理、三维模型生成、动画生成等。

其中，深度学习在图像处理中的应用比较广泛。例如，可以使用卷积神经网络进行图像去噪、图像超分辨率等处理。同时，深度学习也可以应用于图像分类、目标检测等问题。

在三维模型生成方面，深度学习可以帮助我们快速生成高质量的三维模型。例如，可以使用生成对抗网络（GAN）生成逼真的三维模型。同时，深度学习也可以在三维模型的处理和分析中发挥重要作用。

3. 实时渲染技术

实时渲染是一种用于实时生成图像的计算机图形学技术。它主要应用于电子游戏、虚拟现实等领域。实时渲染需要满足以下几个要求：

• 高帧率：保证图像流畅度，一般要求大于60帧/秒
• 低延迟：保证用户的操作能够实时响应
• 高质量：保证图像的逼真度和细节

实时渲染技术主要包括以下几个方面：

• 渲染管线优化：通过优化渲染管线中的各个环节，来提高渲染效率
• 纹理压缩：将纹理数据进行压缩，减少显存占用和带宽占用
• 图像着色器优化：通过优化图像着色器的代码，来提高渲染效率
• 动态模型LOD：根据物体在屏幕上的大小和距离，动态地调整物体的细节级别，来减少渲染负载
• GPU剪裁：通过GPU进行剪裁来减少不必要的绘制，提高渲染效率

实时渲染技术在电子游戏、虚拟现实等领域应用广泛，并且不断地得到改进和优化。

4. 总结

本章节中，我们学习了计算机图形学中的一些高级算法和技术，包括光线追踪、深度学习在计算机图形学中的应用和实时渲染技术。这些算法和技术在计算机图形学的研究和应用中都具有重要作用，未来还有很大的发展空间。