[互联网]计算机图形学-基本图形的生成与显示.ppt

* * * * * * * P（xi，yi） Pu（xi＋1，yi） Pl（xi，yi－1） MⅠ（xi＋1，yi－0.5） Pd（xi＋1，yi－1）= Pr（xi＋1，yi－1） 图 下半部分的中点 3.下部分算法推导 3.下部分算法推导 假定图中P(xi，yi)点是椭圆上半部分Ⅰ的最后一个像素，MⅠ(xi＋1，yi－0.5)是用于判断点亮Pu和Pd像素的中点。 由于下一像素转入了下半部分Ⅱ，所以其中点改为判断 Pl 和 Pr 的中点 MⅡ(xi＋0.5，yi－1) 椭圆弧下半部分的绘制公式 原理 3.下部分算法推导 判别方法： 若di≥0，取Pl(xi,yi-1) 若di0，取Pr(xi+1,yi-1) 3.下部分算法推导 判别公式： 误差项的递推 di≥0： 增量： 3.下部分算法推导 di0： 增量： 3.下部分算法推导 4.中点椭圆算法小结 第Ⅰ象限内椭圆弧的中点算法可以概括为：　 算法实现 void CTestView::OnMidpointellispe() { CDC *pDC=GetDC(); int a=100,b=300,x,y,color=50; float d1,d2; x=0;y=b; d1=b*b+a*a*(-b+0.25); pDC-SetPixel(x,y,color); pDC-SetPixel(-x,-y,color); pDC-SetPixel(-x,y,color); pDC-SetPixel(x,-y,color); while(b*b*(x+1)a*a*(y-0.5)) { if(d1=0) { d1+=b*b*(2*x+3); x++; } else { d1+=b*b*(2*x+3)+a*a*(-2*y+2); x++; y--; } pDC-SetPixel(x,y,color); pDC-SetPixel(-x,-y,color); pDC-SetPixel(-x,y,color); pDC-SetPixel(x,-y,color); }/*while上半部分*/ d2=b*b*(x+0.5)*(x+0.5)+a*a*(y-1)*(y-1)-a*a*b*b; while(y0) { if(d2=0) { d2+=b*b*(2*x+2)+a*a*(-2*y+3); x++; y--; } else { d2+=a*a*(-2*y+3);y--; } pDC-SetPixel(x,y,color); pDC-SetPixel(-x,-y,color); pDC-SetPixel(-x,y,color); pDC-SetPixel(x,-y,color); } } * 用离散量表示连续量引起的失真，就叫做走样（Aliasing）。 反走样 图 绘制直线时的走样现象 反走样 产生原因： 数学意义上的图形是由无线多个连续的、面积为零的点构成；但在光栅显示器上，用有限多个离散的，具有一定面积的象素来近似地表示他们。 * * 走样现象： 一是光栅图形产生的阶梯形。 一是图形中包含相对微小的物体时，这些物体在静态图形中容易被丢弃或忽略，在动画序列中时隐时现，产生闪烁。 反走样 例子 图。 丢失细节与运动图形的闪烁 用于减少或消除这种效果的技术，称为反走样（antialiasing，图形保真）。 一种简单方法：硬件分辨率 图 分辨率提高一倍，阶梯程度减小一倍 软件反走样方法 空间混色原理 人眼对某一区域颜色的识别是取这个区域颜色的平均值。 过取样（supersampling），或后滤波 区域取样（area sampling），或前滤波 * * 过取样：在高于显示分辨率的较高分辨率下用点取样方法计算，然后对几个象素的属性进行平均得到较低分辨率下的象素属性。 反走样——过取样（super sampling） 简单过取样 在x，y方向把分辨率都提高一倍，使每个象素对应4个子象素，然后扫描转换求得各子象素的颜色亮度，再对4个象素的颜色亮度进行平均，得到较低分辨率下的象素颜色亮度。 图 简单的过取样方式 重叠过取样：为了得到更好的效果，在对一个像素点进行着色处理时，不仅仅只对其本身的子像素进行采样，同时对其周围的多个像素的子像素进行采样，来计算该点的颜色属性。 图 重叠过取样 基于加权模板的过取样： 前面在确定像素的亮度时，仅仅是对所有子像素的亮度进行简单的平均。 更常见的做法是给