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  • 计算机图形学的发展历史及发展趋势分析

    计算机图形学

    1 计算机图形学概念

    国际标准化组织ISO将计算机图形学定义为:计算机图形学是一门研究通过计算机将数据转换为图形并在专用显示设备上显示的原理、方法和技术的学科。它是基于传统图形理论、应用数学和计算机科学的边缘学科。这里的图形是指对三维图形的处理。总之,其主要研究内容是研究如何在计算机中表示图形,以及利用计算机计算、处理和显示图形的相关原理和算法。

    在创建计算机图形学之初,他的主要问题是在计算机中表示三维组合图形,以及如何利用计算机生成、处理和显示相关原理和算法,以生成令人愉悦和逼真的图像,这只是狭义的计算机图形学。随着近几年的发展,计算机图形学的内容已经远远不止于此。广义的计算机图形学的研究内容非常广泛,包括图形硬件、图形标准、图形交互技术、网格图形生成算法、曲线曲面建模、实体建模、真实图形计算、显示算法、科学计算可视化、电脑动画、虚拟现实、自然场景模拟等。

    计算机图形学的总体框架可以包括以下几个部分:数学和算法基础、建模、渲染和人机交互技术。计算机图形学需要一些基本的数学算法,如矢量和几何变化、几何建模的三维空间变化、三维到二维图形的变换等等。建模是进行图形描述和计算。由于多维空间中存在多种组合模型,有的是用解析表达式表示的简单形状,有的是用隐函数表示的复杂曲线,因此需要进行复杂的建模工作。渲染也叫作图,是指模型的可视化实现过程,比如光照纹理等处理理论和算法,这也需要大量的计算。交互技术可以说是图形交互的重要工具,是计算机图形学的重要应用。

    2 计算机图形学的历史

    1950年代:1950年,美国麻省理工学院的旋风I型计算机配备了世界上第一台显示器——阴极射线管(CRT)来显示一些简单的图形计算机图形学有必要学吗,使计算机摆脱了纯粹的数值计算。单一用途,能够进行简单的图形显示。从此,计算机有了图像显示的功能,但不能与图形交互。此时的计算机图形学正处于准备和酝酿期,被称为“被动”图形学。

    计算机图形学的历史

    1950 年代后期,麻省理工学院的林肯实验室在“旋风”计算机上开发了 SAGE(半自动地面环境系统)防空系统。SAGE于1957年投入试运行。它已经能够将雷达信号转换成图形显示在显示器上,并具有简单的人机交互功能。操作员用光笔点击屏幕上的目标,即可获取敌机的飞行信息。一次使用触控笔选择屏幕上的图形。1959年,麻省理工学院林肯实验室首次使用具有命令和控制功能的CRT,“被动”图形开始向交互式计算机图形方向发展。

    1960年代:1962年,麻省理工学院林肯实验室的Ivan E.Sutherland发表了题为《画板:人机交互通信的图形系统》的博士论文,首次用“计算机图形学”的概念证明了它的结论交互式计算机图形学是一个可行且有价值的研究领域,从而确立了计算机图形学已正式成为一门独立学科的分支。1968年,IvanE.Sutherland发表论文《Head-mounted 3D Display》。在头盔的封闭环境中,利用计算机成像的左右视角匹配生成立体场景,让人沉浸在虚拟现实中。伊万E。萨瑟兰对计算机图形技术做出了巨大贡献,被誉为计算机图形学的先驱。1988 年,IvanE.Sutherland 被授予 AM 图灵奖。而在此期间,光栅图形算法开始萌芽。

    1970年代:图形在此期间进入了繁荣时期。光栅图形算法发展迅速。区域填充、裁剪、消隐等概念及相应的算法相继被提出。实用的 CAD 图形系统也开始出现。此外,逼真图形的产生和实体建模技术也是1970年代计算机图形学的两个重要进步。1970 年,J. Bouknight 在 ACM 上发表了一篇论文,提出了第一个光反射模型,指出物体表面的方位是决定物体表面上一点光强的主要因素,并利用了 Lambert 的漫反射定律计算物体表面每个多边形的光强度。, 对于没有灯光照射的地方,使用环境光代替环境光。1971年,Henri Gouraud在IEEE Trans.Computer上提出了“漫反射模型+插值”的思路,称为Gouraud shading processing。对于多面体模型,先用漫反射模型计算多边形顶点的亮度,再用增量插值法计算多边形。其他内点。1975年,Phong在ACM上发表论文,提出著名的简单光照模型“Phong模型”。虽然Phone模型只是一个经验模型,但它的真实性已经达到了很好的展示效果。这些是照片级真实感图形中最早的一些开创性作品。自 1973 年以来,

    1970年代,图形软件的标准化程度有所提高。1974年召开ACMSIGGRAPH“机器无关图形技术”工作会议,提出图形软件标准化问题。ACM成立了图形标准化委员会,制定了“核心图形系统”(core graphics system)。,ISO发布了CGI、CGM、GKS、PHIGS等一系列图形标准,其中CKS于1977年是ISO批准的第一个图形软件标准软件,是二维图形软件标准。1986年,ISO公布了程序员级别。分层结构交互式图形系统PHIGS是一些非官方的图形软件,在业界被广泛使用,并已成为事实上的标准。PHIGS 是 CKS 的扩展,新增功能包括对象建模、颜色设置、曲面绘制和图形管理等。等待PHIGS扩展成为PHIGS+;1988年的CKS3D是ISO批准的第二个图形软件标准软件,是三维图形软件标准。

    1980年代以后:出现了带有光栅扫描显示器的微型计算机和图形工作站,极大地推动了计算机图形学的发展,如Machintosh、IBM的PC及其兼容机、Apollo、Sun工作站等。随着Pentium III和Pentium的出现IV 系列 CPU,计算机图形软件功能开始部分在硬件中实现。高性能显卡和液晶显示器的使用,高速大容量硬盘的出现,尤其是互联网的普及,使得微机和图形工作站在计算方面的差距越来越小速度和图形显示细节。快速发展奠定了物质基础。1980 年,Turner Whitted 提出了光透视模型,并首次给出了光线追踪算法的例子,实现了Whitted模型。在计算机图形学中,辐射测量法用于成功模拟理想漫反射表面之间的多重漫反射效果。以上两个提议表明,拟真图形的显示算法已经逐渐成熟。1980年代中期以后,超大规模集成电路的发展,计算机计算能力的提高,图形处理速度的加快,促使图形学各个研究方向的全面发展和广泛应用。以上两个提议表明,拟真图形的显示算法已经逐渐成熟。1980年代中期以后,超大规模集成电路的发展,计算机计算能力的提高,图形处理速度的加快,促使图形学各个研究方向的全面发展和广泛应用。以上两个提议表明,拟真图形的显示算法已经逐渐成熟。1980年代中期以后,超大规模集成电路的发展,计算机计算能力的提高,图形处理速度的加快,促使图形学各个研究方向的全面发展和广泛应用。

    1990年代以后:微机和软件系统的普及,使图形学的应用领域越来越广泛,计算机图形学向标准化、集成化、智能化方向发展,出现了多媒体、人工智能、计算机可视化、计算机图形学等分支。虚拟现实正在蓬勃发展。发展中,三维建模也取得了长足的进步。ISO 发布的图形标准正变得越来越复杂和成熟。此时,已经有一些事实上的标准,如SGI开发的OpenGL开放三维图形标准、微软为PC游戏开发的应用程序接口标准DirectX、Adobe Postscript等,都是在一个开放的环境中发展的。和有效的方向。.

    3 人才概况

     全球人才分布

    学者地图用于描述特定领域的学者分布情况。这对于进行学者调查和分析各地区当前的竞争力尤为重要。下图显示了计算机图形学学者的全球分布:

    计算机图形学学者的全球分布

    地图是根据学者当前所在机构的地理位置绘制的,颜色越深,学者越集中。从图上可以看出,美国在人才数量上优势明显;欧洲的人才也比较多,主要集中在欧洲的中西部;亚洲人才主要集中在我国东部和日韩;非洲、南美等其他地区人才较多。学者很少;计算机图形学人才分布与各地区的技术和经济实力大致相符。

    计算机图形学有必要学吗_计算机图形图像技术_计算机图形学的算法基础pdf

    另外,从性别比例来看,在计算机图形学领域,男性学者占比93.7%,女性学者占比6.3%,男性学者占比要高很多比起女学者。

    计算机图形学领域学者的h-index分布如下图所示。分布一般是阶梯式的。大多数学者的h指数分布在中低区域。其中,h-index不到20。人数最多,有1240人。,占60.1%,50-60岁区间人数最少,50人。

    计算机图形学学者 h 指数分布

     中国人才分布

    中国计算机图形学领域专家学者分布如上图所示。从下图我们可以发现,京津地区在这一领域的人才数量最多,其次是长三角和珠三角。相比之下,内陆地区相对稀缺。这种分布与区位因素和经济水平有关。不是无关紧要的。同时,通过观察中国周边国家的学者数量,尤其是与日本和韩国相比,中国在计算机图形学领域的学者数量略多,但差距不大。

    中国计算机图形学学者分布

    中国与其他国家在计算机图形学领域的合作可以根据AMiner数据平台进行分析。通过统计论文中作者的单位信息,将作者映射到各个国家,进而统计中国与其他国家的合作论文数量。它们按照合着论文的数量从高到低排序,如下表所示。

    中国与其他国家在计算机图形学领域的合作论文

    从上表数据可以看出,中美合作的论文、被引、学者数量遥遥领先,说明中美在计算机图形学领域合作密切;此外,中国与欧洲的合作非常广泛,前10大合作关系中,有4个席位在中欧合作中。中英合着论文数量虽然不是最多,但平均被引次数最多,表明中英合作质量达到了较高水平。

    4 计算机图形学的进展

    随着数字技术和互联网的发展,计算机图形学已广泛应用于遥感图像分析、多媒体通信、医学诊断、机器人视觉等诸多领域。目前,计算机图形学的研究正逐步向多学科融合发展,即与认知计算、计算器学习、人机交互的融合,以及与大数据分析与可视化的融合;不仅适用于 3D 数字模型,还适用于计算机图形。它还涵盖图像视频,与计算机视觉深度交叉。随着计算机图形学的飞速发展,一个潜在的趋势是不再有一个清晰明确的主题计算机图形学有必要学吗,更多地体现在方法和技术上的创新。

    根据近两年计算机图形学重要期刊会议的相关论文,对该领域的热点研究内容和前沿技术方法进行了综合分析。目前研究热点主要集中在自监督学习、全景分割、神经架构搜索和生成对抗网络。

    自监督学习的早期研究主要集中在代理任务的设计和选择上。什么样的代理任务能最好地提取对下游任务有利的特征,以及这些代理任务为什么能有效,仍然需要理论层面的自监督学习。解决了问题。随着围绕实例判别代理任务的大量相关工作的引入,一些工作发展了核心思想并提出了所谓的对比学习的概念。通过将原始两个图像实例的特征之间的比较扩展到任意两种模态之间的特征比较,该模型学习了不同模态之间的一致特征表示,并将最大互信息作为新的准则。

    在现有的工作中,典型的代理任务包括将图片分成块然后预测不同块之间的相对位置,或者将块打乱并重新排列原始图像,并根据图片的上下文信息完成图像。不同颜色通道之间的相互预测等。目前,在图像和图形领域,实现性能突破的方法仍然主要局限于监督学习的框架。随着未标记数据的不断爆炸和对模型性能进一步提升的需求,无监督学习将越来越流行。学术界和工业界的关注。作为无监督学习的当前分支,

    全景分割是在 2018 年提出的,作为一个统一的任务。它的目标是为图像中的所有像素分配一个语义类别和一个实例编号。从另一个角度来看,全景分割算法需要对图像中的每个像素进行预测。像素所属的类别和实例。基于全景分割任务,近期的进展主要体现在三个方面:

    (1)从整幅图像的角度考虑全景分割,共享网络主干(backbone),形成设计的整体网络结构;

    (2)考虑图像中不同元素之间的交互,建模对象和语义概念之间的关系;

    (3)提出一个可学习的模块来解决预测结果层面的冲突。

    接下来,我们将分别介绍代表作品。全景分割作为最近提出的视觉任务,受到了很多关注,目前的方法也在讨论中,具有很大的发展潜力。

    目前,深度学习方法在各种图像和图形分析任务中取得了巨大的成功,而伴随着这一成功而来的是网络结构设计要求的不断提高。自动化网络设计自然是自动化机器学习的下一个目标。早期的相关工作已经证明,使用强化学习算法可以找到好的网络架构,但是这些方法在计算过程中会消耗大量的计算资源,因此后续的工作重点是如何减少计算负担。搜索空间的设计也是一个重要的研究热点,同时,研究人员拓宽了神经架构搜索的视野,将多个优化目标考虑在内,而不仅仅是减少搜索时间和提高网络精度。代表性工作,例如尝试限制模型参数的数量或类似方法以在移动设备上进行有效部署。在此基础上,也有一些工作将网络结构搜索技术扩展到搜索深层网络相关组件。

    在图像合成方面,最近最有趣的工作是生成对抗网络,它由生成网络 G 和判别网络 D 组成。生成网络 G 和判别网络 D 在训练阶段以对抗的方式学习。生成网络G的目标是生成尽可能真实的图片,让判别网络认为它是真实的图片;判别网络 D 的任务是进行判别。合成图像是真实的还是生成的。在这个对抗性学习过程中,生成 G 学习如何生成真实图像。目前在生成对抗网络、条件生成对抗网络的研究中,损失函数的改进,

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