【图形学】计算机图形学知识点提纲4
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【图形学】计算机图形学知识点提纲4
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- 1.人视觉系统的基本构成
- 2.颜色感知的基本过程
- 3.RGB颜色模型：定义及其特点
- 4.颜色空间的基本定义及其特点
- 5.向量叉积的概念以及基本计算原理
- 6.二维图像的表示方法
- 7.二维图像的基本操作：线性滤波的定义、计算方法及其应用范围
1.人视觉系统的基本构成
眼睛：信号接收
- 角膜
- 晶状体
- 瞳孔
- 虹膜
- 视网膜：由大量的感光细胞构成
- 两类感光细胞：
- 视杆细胞：弱光情形下的检测
- 视锥细胞：强光情形下的检测【三类视锥细胞 => 光的不同波长 => 颜色感知】
视神经：信号传递
视觉皮层：信号处理
2.颜色感知的基本过程
3.RGB颜色模型：定义及其特点
- 定义：通过组合红、绿、蓝三元色得到不同颜色
- 特点：
在显示器、电视机以及相机等设备中广泛使用
设备相关的颜色模型
- 不同设备会产生具有差异的RGB颜色
- 不同设备上显示同一颜色信息：定义标准颜色配置文件，如sRGB
所能表示的颜色有一定范围
不适合描述主观感知
- “紫色”=“红色”+“蓝色”
- 颜色的“深浅”、“亮度”等
4.颜色空间的基本定义及其特点
- 定义：任一颜色可以表示为三元组：(X,Y,Z)，定义一个X,Y,Z坐标系，每一颜色对应三维空间内的一个点，该三维空间称为颜色空间。
- 特点：CIE-XYZ颜色空间
- 使用“虚拟/想象”的三原色
- 无法生产对应的实际光源以再现所有可见光
- 对图像的编码和计算将变得低效且不实用：某些XYZ的取值没有对应的实际颜色
5.向量叉积的概念以及基本计算原理
6.二维图像的表示方法
图像的表示：
- 二维值阵列
- 阵列中的元素称为像素
使用单一实数表示灰度
使用三元组(R,G,B)表示颜色
还可以包含额为信息，如深度等
7.二维图像的基本操作：线性滤波的定义、计算方法及其应用范围
线性滤波定义：对于图像中的任一像素，取其邻域内的像素，传入某一函数计算并输出一新的像素值
- 每一像素使用相同的函数
- 输入以及输出图像一般具有相同大小
计算方法：将每一像素的值替换为邻域像素的平均值
应用范围：
- 图像增强：去噪，光滑，增加对比度等
- 图像信息提取：纹理，边，特征点等
- 模式检测：模板匹配
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