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基恩士2.5d相机合成原理基恩士2.5d相机合成原理随着计算机技术的发展，图像处理技术也愈发成熟。
其中的相机合成技术也被广泛应用于各种实际场景中。
2.5D相机合成技术通过基恩士相机对场景深度信息的获取和视觉信息的处理来合成一个具有真实感的场景。
本文将介绍基恩士2.5D相机合成原理。
一、2.5D相机合成的概念2.5D相机合成技术是指通过采集不同视角下的2D图像和场景深度信息，利用计算机算法合成一个具有真实感的3D场景。
2.5D相机合成技术广泛应用于虚拟现实、游戏开发、广告设计等领域。
二、基恩士相机的概述基恩士相机属于3D感应相机的一种，可以获取图像深度信息，是2.5D相机合成技术的重要组成部分。
基恩士相机的外形类似于普通的摄像机，但是其内部结构却与普通摄像机截然不同。
基恩士相机采用的是三个摄像头并列排列的方式，这三个摄像头分别是黑白相机、红外激光发射器和红外激光接收器。
三、基恩士相机的工作原理基恩士相机可以通过三角测量原理来获取图像深度信息。
黑白相机获取图像表面的灰度信息，红外激光发射器发射激光，激光照射到场景表面后会产生反射，并被红外激光接收器接收。
三个摄像头采集到的数据会传输到计算机上，经过计算机算法的处理，即可获得场景的深度信息。
基恩士相机可以采集多个角度下的场景图像，这样就可以获取到一个具有立体效果的场景。
四、基恩士相机的应用基恩士相机可以应用于虚拟现实等领域，可以为用户呈现更加真实的场景。
基恩士相机还可以应用于机器人导航和地图制作等领域，可以为机器人提供更加精准的定位信息，也可以制作真实地图。
五、基恩士相机的局限性基恩士相机存在着一些局限性，例如需要提前进行场景测量，测量精度还受到环境的影响。
同时，基恩士相机很容易受到光照等环境条件的影响，容易出现深度信息的误判。
六、总结基恩士2.5D相机合成技术通过基恩士相机的深度信息获取和计算机算法的处理，可以实现真实场景的合成。
该技术具有广泛的应用前景，但还存在局限性，需要进一步完善和提高。
P算法，也称为顺序取端的谱列姆（Prim）算法，其基本原理是在无向图中任取一端作为起始点，置邻接阵为全零阵。
然后选取一个顶点Vj1，作子图G1={Vj1}。
接着比较G1到G-G1中各边长度，取最小的。
把所连接端Vj2并入G1得G1 = {Vj1,Vj2}。
如此迭代下去，可以得到最终的树状结构。
K算法的主要步骤是使用并查集数据结构，将边权值排序，然后从权值最小的边开始考察，依次考察权值依次变大的边。
每考察一条边，就要考虑这条边的两个顶点是否已经在同一个集合中，若没有，则将这两个顶点所在的集合进行合并。
考察完所有的边之后，就可以得到最小生成树的集合。
破圈法主要用于解决最小生成树问题，其基本思想是在每一步选择一条最短的边，并尝试将其加入最小生成树中，同时检查是否会形成环。
如果会形成环，则不选择这条边；否则，将该边加入最小生成树中。
穷举法的基本思想是在可能的解空间中穷举出每一种可能的解，并对每一个可能解进行判断，从中筛选出问题的答案。
这种方法的关键步骤是划定问题的解空间，并在该解空间中一一枚举每一种可能的解。
2d到3d转换转换原理
2D到3D转换是指将二维图像或平面几何对象转换为三维模型或场景的过程。
这种转换可以通过多种方法实现，其中一些常见的原理包括：
1. 视差原理，视差是指当我们从不同位置观察同一个物体时，物体在我们的视野中的位置发生变化。
通过分析图像中物体的视差信息，可以推断出物体的深度信息，从而实现2D到3D的转换。
2. 立体视觉原理，立体视觉是指我们通过两只眼睛同时观察物体时产生的立体感。
通过将两个视角的图像进行比较和匹配，可以计算出物体的深度信息，进而实现2D到3D的转换。
3. 结构光原理，结构光是一种通过投射特定的光纹或模式到物体上，并通过相机捕捉物体表面的形变来计算物体的深度信息的方法。
通过分析光纹的形变，可以实现从2D图像到3D模型的转换。
4. 激光扫描原理，激光扫描是一种通过激光器发射激光束，并通过接收器接收反射回来的激光束来获取物体表面的点云数据的方法。
通过获取物体表面的点云数据，可以重建出物体的三维模型。
5. 纹理映射原理，纹理映射是一种将二维图像或纹理映射到三维物体表面的方法。
通过将2D图像与3D模型进行对应，可以实现从2D到3D的转换。
这些原理可以独立或结合使用，具体的转换方法取决于应用场景和需求。
需要注意的是，2D到3D转换是一个复杂的过程，涉及到计算机视觉、图像处理、几何学等多个领域的知识和技术。
电影特效制作中的D建模与动技术电影特效一直是电影制作中不可或缺的一环，能够为观众带来更加震撼和逼真的视觉效果。
而其中，D建模与动技术则扮演着重要的角色。
本文将探讨电影特效制作中的D建模与动技术，介绍其基本概念、应用领域以及目前的发展趋势。
一、D建模的基本概念和原理D建模是一种通过计算机生成三维图像的技术，它能够让电影中的虚拟物体和场景变得栩栩如生。
这种技术的实现主要依靠计算机软件和硬件设备，利用数学模型和算法对物体进行建模，再将其渲染成图像。
在D建模过程中，首先需要使用特定的软件对物体进行建模。
通过绘制曲线、使用几何体等手段，模拟物体的外观、形状等特征。
然后，根据物体的纹理、光照和材质等参数进行设置，使其看起来更加真实。
最后，通过计算机渲染技术将模型转化为最终的图像。
二、D建模的应用领域D建模技术在电影特效制作中广泛应用，在以下几个方面发挥了重要作用：1. 特效场景建模：使用D建模技术可以快速模拟各种特殊场景，如爆炸、塌陷等。
通过建模，可以在虚拟环境中预先制作特效，并根据需要调整和优化，以实现最终的视觉效果。
2. 虚拟角色建模：电影中的虚拟角色也需要进行D建模，以使其外观、形象更加逼真。
通过建模技术，可以为虚拟角色塑造丰富的细节，并通过动作捕捉等手段使其动态表现更加真实。
3. 物体模拟与碰撞检测：在电影特效制作中，经常需要模拟物体的物理特性和碰撞效果。
通过D建模技术，可以更加准确地模拟物体的质量、形状等属性，并在虚拟环境中进行碰撞检测，确保特效的真实性和合理性。
三、动技术的基本概念和原理动技术是电影特效制作中另一个重要的技术环节，它能够使虚拟物体栩栩如生地动起来。
动技术的实现主要依靠计算机软件和硬件设备，通过数学模型和算法来模拟物体的运动。
在动技术的应用过程中，首先需要根据物体的外观、形状进行D建模。
然后，通过设置关键帧和运动路径，确定物体的运动轨迹。
接着，利用插值算法对关键帧进行补间计算，生成中间帧，使物体在连续的帧之间形成平滑的过渡。
使用D建模技术进行人体姿势分析人体姿势分析是一门研究人体动作和姿势的学科，它在医学、运动训练、人机交互等领域具有广泛的应用。
随着科技的不断进步，使用D建模技术进行人体姿势分析成为一种热门的研究方法。
本文将介绍D建模技术在人体姿势分析中的应用，并探讨其优势和挑战。
一、D建模技术的原理和方法D建模技术是一种通过计算机模拟和重建三维物体形状和运动的技术。
在人体姿势分析中，D建模技术可以通过获取人体的图像或视频数据，利用计算机算法将其转化为三维模型，并进一步分析人体的姿势。
要进行人体姿势分析，首先需要获取人体的图像或视频数据。
常用的方法包括使用摄像机进行拍摄或者利用深度传感器采集数据。
接下来，利用D建模算法对获取的数据进行处理，生成三维的人体模型。
在D建模过程中，可以通过基于特征点的方法，如关节点检测和姿势追踪，提取出人体的关键点信息。
这些关键点信息可以帮助我们理解人体的姿势。
二、D建模技术在人体姿势分析中的应用1. 运动训练与人体健康使用D建模技术可以对人体的动作进行精确的分析和测量，利用人体模型可以实现动作的重建和仿真。
这对于运动训练和人体健康管理具有重要意义。
通过对人体姿势的分析，可以评估运动员的动作是否正确，为他们提供改进指导。
此外，D建模技术还可以用于人体姿势识别，对于运动损伤的预防和康复也有一定帮助。
2. 人机交互与虚拟现实在人机交互和虚拟现实领域，D建模技术可以帮助实现更自然、更人性化的用户体验。
通过对用户姿势的实时监测和分析，D建模技术可以实现手势识别、虚拟角色模仿和互动等功能。
这些应用使得用户可以更加自由地与计算机交互，为虚拟现实的沉浸感提供了更好的支持。
三、D建模技术的优势和挑战1. 优势D建模技术具有高效、准确、非接触式等优势。
它可以通过摄像机或深度传感器对人体姿势进行实时监测和分析，不需要使用传统的接触式传感器，大大提高了数据采集的效率。
同时，D建模技术可以实现对人体姿势的精确测量和重建，提供更多的信息和细节。
3D图像生成算法原理一、建齐次坐标二、着色模型三、Z缓存四、纹理映射在这些步骤中,显示部分(GPU)只负责完成第三、四步,而前两个步骤主要就是依靠CPU 来完成。
而且,这还仅仅只就是3D图象的生成,还没有包括游戏中复杂的AI运算。
场景切换运算等等……无疑,这些元素还需要CPU去完成,这就就是为什么在运行大型3D的时候,当场景切换时再强劲的显卡都会出现停顿的现象。
3D芯片的处理对象就是多边形表示的物体。
用多边形表示物体有两个优点:首先就是直接(尽管繁琐),多边形表示的物体其表面的分段线性特征除轮廓外可以通过明暗处理(shading)技术消除;其次就是仅存储多边形顶点的几何信息,多边形内部每个象素的明暗颜色计算所需的信息由这些顶点信息插值而来,这正就是易于用图形硬件支持的快速明暗处理技术。
支持多边形绘制的图形硬件同样也可以绘制由双三次曲面片表示的物体,通过对这种物体的表面进行三角剖分,用逼近的三角形网格代替原物体的曲面表示就可以做到这一点。
当然,用多边形表示物体也有其缺点,如增加了纹理映射与阴影生成的难度,当需要详细表示复杂物体时所需的三角形数量将变得非常庞大。
将多边形表示的物体显示到计算机屏幕上,这一过程涉及物体在计算机内部的表示方式即物体的数据结构,由物体组成的场景的组织结构,物体从场景到屏幕空间要经过的一系列变换,以及产生最终屏幕图象要经过的一系列光栅化处理。
这些方面都涉及到特定的处理算法,相应的算法又有许多不同的变种。
下面仅就3D芯片涉及的图形处理过程及相关算法做一简单分析介绍,这些就是理解3D图形处理及图形硬件的基础。
一、3D物体的表示法具有复杂外形的物体其表面可以由多边形面片来近似表示。
以图1的圆柱为例,其柱面可以由2N个三角形近似,其两端可以由两个N边形来近似。
多边形模型在其轮廓上的分段线性特征就是这一表示法主要的视觉缺陷,改进的唯一途径就是增加多边形的分辨率。
对于一个复杂形体来说,为了充分表示其细节,常常要用到十万个以上的多边形。
pix4d 控制点算法【原创版】目录1.Pix4D 简介2.控制点算法的概念与作用3.Pix4D 的控制点算法原理4.Pix4D 控制点算法的应用案例5.总结正文【1.Pix4D 简介】Pix4D 是一款专业的三维建模软件，适用于无人机航拍图像的处理。
它能够通过处理二维图像，生成高质量的三维模型。
在 Pix4D 中，控制点算法是一种核心技术，对于图像的准确处理和三维模型的生成起着关键作用。
【2.控制点算法的概念与作用】控制点算法，是指在三维建模过程中，通过选取一些已知的点，来约束模型的几何形状，保证模型的准确性。
这些已知的点，通常是地面上的特征点，如建筑物的角点，道路的交汇点等。
在 Pix4D 中，控制点算法的主要作用是提高三维模型的精度和准确性。
【3.Pix4D 的控制点算法原理】Pix4D 的控制点算法基于数学优化理论，通过最小化重建模型与真实场景之间的误差，来达到提高模型精度的目的。
具体来说，它会在图像中自动识别特征点，然后根据这些特征点在真实场景中的位置，计算出相机的内部参数和外部参数，最后，通过优化算法，求解出最优的模型参数。
【4.Pix4D 控制点算法的应用案例】Pix4D 的控制点算法在实际应用中效果显著。
例如，在城市规划中，可以通过 Pix4D 处理无人机拍摄的城市图像，生成精确的城市三维模型，帮助规划者更直观地理解城市空间，做出更科学的规划决策。
在考古领域，通过处理历史遗址的图像，可以生成遗址的三维模型，帮助考古学家更深入地研究遗址的历史和文化。
【5.总结】总的来说，Pix4D 的控制点算法是一种强大的三维建模技术，通过选取特征点来约束模型的几何形状，提高模型的精度和准确性。
下采样与上采样
缩⼩图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要⽬的有两个：1、使得图像符合显⽰区域的⼤⼩；2、⽣成对应图像的缩略图。
放⼤图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要⽬的是放⼤原图像,从⽽可以显⽰在更⾼分辨率的显⽰设备上。
对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响。
然⽽，确实有⼀些缩放⽅法能够增加图像的信息，从⽽使得缩放后的图像质量超过原图质量的。
下采样原理：对于⼀副图像I尺⼨为M*N，对起进⾏s倍下采样，即得到（M/s）*（N/s）尺⼨的分辨率图像，当然，s应该是M和N的公约数才可以，如果考虑是矩阵形式的图像，就是把原始图像s*s窗⼝内的图像编程⼀个像素，这个像素点的值就是窗⼝内所有像素的均值。
P k = Σ I i / s2
上采样原理：图像放⼤⼏乎都是采⽤内插值⽅法，即在原有图像像素的基础上在像素点之间采⽤合适的插值算法插⼊新的元素。
插值算法还包括了传统插值，基于边缘图像的插值，还有基于区域的图像插值。
另外关于卷积核池化的区别：
下采样与卷积的知识：
关于采样与池化的关系：
其实下采样就是池化。
采样层是使⽤ pooling的相关技术来实现的，⽬的就是⽤来降低特征的维度并保留有效信息，⼀定程度上避免过拟合。
但是pooling的⽬的不仅仅是这些，他的⽬的是保持旋转、平移、伸缩不变形等。
采样有最⼤值采样，平均值采样，求和区域采样和随机区域采样等。
池化也是这样的，⽐如最⼤值池化，平均值池化，随机池化，求和区域池化等。
了解电脑图形渲染D和D图形的工作原理电脑图形渲染D和D图形的工作原理随着科技的不断发展，电脑图形渲染技术也日趋成熟。
电脑图形渲染是指将数字信息转化为可视化的图形或图像的过程。
它在电影、游戏、设计等领域有着广泛的应用。
本文将介绍D和D图形的工作原理，为读者提供了解电脑图形渲染的基础知识。
一、D图形的工作原理D图形是指在二维平面上构建的图像，通常由点、线和曲线组成。
其工作原理主要包括以下几个步骤：1. 几何计算：D图形的第一步是进行几何计算，即确定图形的形状和位置。
这一过程通常涉及数学中的向量、矩阵等概念，通过计算坐标和各种变换来表达图形的变化。
2. 光栅化：光栅化是D图形渲染的核心步骤之一。
它将几何计算得到的线段和曲线转化为像素点。
该过程会考虑图像大小、分辨率和像素布局等因素，将几何图形转化为二进制信息。
3. 图像填充：图像填充是D图形渲染的另一个重要步骤。
在光栅化之后，对图形进行填充色彩，可以通过线性插值、阴影计算等技术实现。
图像填充的目的是使图像更加真实、细致。
4. 坐标变换和投影：为了使D图形更加逼真，我们需要对图像进行坐标变换和投影。
这些变换包括旋转、缩放、平移等操作，用于调整图形的位置和大小，使其符合实际情况。
二、D图形的工作原理D图形是指在三维空间中构建的图像。
与D图形相比，D图形在视觉上更加真实、具有立体感。
其工作原理相对复杂，主要包括以下几个步骤：1. 几何建模：D图形的第一步是进行几何建模，即利用数学建模软件或三维建模软件创建物体的三维模型。
常用的建模技术包括多边形网格、贝塞尔曲线等。
这一步骤将物体的形状和结构抽象为几何体。
2. 材质贴图：材质贴图是D图形渲染的重要环节之一。
它将真实物体的纹理映射到三维模型上，使得模型更加逼真。
材质贴图考虑光照、透明度、金属质感等因素，通过贴图技术实现。
3. 光栅化和像素填充：与D图形类似，D图形的光栅化和像素填充也是关键步骤。
在光栅化阶段，三维物体被转化为像素组成的图像，像素填充则是为像素分配颜色和纹理。
3D图像生成算法原理一、建齐次坐标二、着色模型三、Z缓存四、纹理映射在这些步骤中，显示部分（GPU）只负责完成第三、四步，而前两个步骤主要是依靠CPU 来完成。
而且，这还仅仅只是3D图象的生成，还没有包括游戏中复杂的AI运算。
场景切换运算等等……无疑，这些元素还需要CPU去完成，这就是为什么在运行大型3D的时候，当场景切换时再强劲的显卡都会出现停顿的现象。
3D芯片的处理对象是多边形表示的物体。
用多边形表示物体有两个优点：首先是直接（尽管繁琐），多边形表示的物体其表面的分段线性特征除轮廓外可以通过明暗处理(shading)技术消除；其次是仅存储多边形顶点的几何信息，多边形内部每个象素的明暗颜色计算所需的信息由这些顶点信息插值而来，这正是易于用图形硬件支持的快速明暗处理技术。
支持多边形绘制的图形硬件同样也可以绘制由双三次曲面片表示的物体，通过对这种物体的表面进行三角剖分，用逼近的三角形网格代替原物体的曲面表示就可以做到这一点。
当然，用多边形表示物体也有其缺点，如增加了纹理映射和阴影生成的难度，当需要详细表示复杂物体时所需的三角形数量将变得非常庞大。
将多边形表示的物体显示到计算机屏幕上，这一过程涉及物体在计算机内部的表示方式即物体的数据结构，由物体组成的场景的组织结构，物体从场景到屏幕空间要经过的一系列变换，以及产生最终屏幕图象要经过的一系列光栅化处理。
这些方面都涉及到特定的处理算法,相应的算法又有许多不同的变种。
下面仅就3D芯片涉及的图形处理过程及相关算法做一简单分析介绍，这些是理解3D图形处理及图形硬件的基础。
一、3D物体的表示法具有复杂外形的物体其表面可以由多边形面片来近似表示。
以图1的圆柱为例，其柱面可以由2N个三角形近似，其两端可以由两个N边形来近似。
多边形模型在其轮廓上的分段线性特征是这一表示法主要的视觉缺陷,改进的唯一途径是增加多边形的分辨率。
对于一个复杂形体来说，为了充分表示其细节，常常要用到十万个以上的多边形。
dr的原理
DR（Dialogue Response）的原理是通过使用预训练的语言模型，如BERT、GPT等，来进行对话生成和回答选择。
具体流程如下：
1. 数据预处理：将对话数据集转化为模型可接受的格式。
对于对话生成任务，一般将对话历史和问题拼接为一个输入序列，生成回答作为输出序列。
对于回答选择任务，一般将问题和候选回答组合为一个输入序列，模型通过判断各个候选回答的得分来选择最佳回答。
2. 构建模型：利用预训练的语言模型作为基础，加上任务特定的输出层。
对于对话生成任务，可以将模型设计成seq2seq结构，使用编码器将输入序列转化为隐藏状态，然后利用解码器生成回答序列。
对于回答选择任务，可以通过在预训练模型之上添加一个全连接层，根据输入序列的表示来预测候选回答的得分。
3. 模型训练：使用标注好的对话数据进行有监督的训练。
对于对话生成任务，可以使用交叉熵损失函数，通过最小化生成回答和标注回答之间的差距来训练模型。
对于回答选择任务，可以使用二分类交叉熵损失函数，通过最小化预测得分和标注得分之间的差距来训练模型。
4. 模型推断：利用训练好的模型对未知对话进行回答。
对于对话生成任务，可以使用束搜索等方法来生成多个候选回答，并通过模型预测得分进行排序。
对于回答选择任务，可以直接使
用模型预测候选回答的得分，并选择得分最高的回答作为最佳回答。
总的来说，DR的原理是基于预训练的语言模型，在对话生成和回答选择任务上进行微调，通过最小化损失函数来优化模型参数，从而实现自动回答对话的功能。
实验3实验报告格式《计算机图形学》实验3实验报告实验题目：直线（光栅化）实数型Bresenham 算法在用户坐标系和Java AWT 坐标系下显示图像实验内容：1 直线（光栅化）实数型Bresenham 算法原理及程序。
2 直线（光栅化）DDA 算法原理及程序。
3 在用户坐标系和Java AWT 坐标系下显示图像的算法原理及实现。
写程序调用验证之。
参考资料：1 课件：光栅图形生成算法.PP T2 Bresenham 算法演示程序已经在MyCanvas 包里，DDA 算法applet 演示程序DDA.java3 有一个示范程序imageDrawApplet.java基本概念：（详细叙述自己对实验内容的理解） 直线（光栅化）：画一条从(x1, y1)到(x2, y2)的直线，实质上是一个发现最佳逼近直线的像素序列、并填入色彩数据的过程。
这过程称为直线光栅化。
Bresenham 算法：Bresenham 直线算法是用来描绘由两点所决定的直线的算法，它会算出一条线段在 n 维光栅上最接近的点。
这个算法只会用到较为快速的整数加法、减法和位元移位，常用于绘制电脑画面中的直线。
DDA 算法：DDA 算法（Digital Differential Analyzer ），又称数值微分法，是计算机图形学中一种基于直线的微分方程来生成直线的方法。
算法设计：（详细叙述自己设计的Bresenham 算法以及程序的功能、不同坐标系下图像显示的算法）程序功能:用DDA 算法画出直线，在不同的坐标系下显示图像。
Bresenham 算法：用坐标为(xi ，yi,r)的象素来表示直线上的点，则第i+1个点只能在C 和D 中选取。
令d1=BC ，d2=DBd1-d2=(yi+1–yi,r)-( yi,r+1-yi+1)=2yi+1–yi,r –(yi,r+1)= 2yi+1–2yi,r –1x i x i+1令ε(xi+1)= yi+1–yi,r–0.5=BC-AC=BA=B-A= yi+1–(yi,r+ yi,r+1)/2当ε(xi+1)≥0时，yi+1，r= yi,r+1，即选D点，即下个点（xi＋1，yi＋1 ）对应的象素（xi ＋1，yi+1,r ）为（xi+1，yi,r+1 ）当ε(xi+1)<0时，yi+1，r= yi,r，即选C点，即下个点（xi＋1，yi＋1 ）对应的象素（xi ＋1，yi+1,r ）为（xi+1，yi,r ）ε(xi+1)= yi+1–yi,r–0.5ε(xi+1)≥0时，yi+1，r= yi,r+1ε(xi+1)<0时，yi+1，r= yi,r用户坐标系下图像显示算法：定义自己的坐标系，将用户坐标系转换为Java awt坐标，调用Graphics类的drawImage方法即可。
D图像生成算法原理 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#3D图像生成算法原理一、建齐次坐标二、着色模型三、Z缓存四、纹理映射在这些步骤中，显示部分（GPU）只负责完成第三、四步，而前两个步骤主要是依靠 CPU 来完成。
而且，这还仅仅只是3D图象的生成，还没有包括游戏中复杂的AI运算。
场景切换运算等等……无疑，这些元素还需要CPU去完成，这就是为什么在运行大型3D的时候，当场景切换时再强劲的显卡都会出现停顿的现象。
3D芯片的处理对象是多边形表示的物体。
用多边形表示物体有两个优点：首先是直接（尽管繁琐），多边形表示的物体其表面的分段线性特征除轮廓外可以通过明暗处理(shading)技术消除；其次是仅存储多边形顶点的几何信息，多边形内部每个象素的明暗颜色计算所需的信息由这些顶点信息插值而来，这正是易于用图形硬件支持的快速明暗处理技术。
支持多边形绘制的图形硬件同样也可以绘制由双三次曲面片表示的物体，通过对这种物体的表面进行三角剖分，用逼近的三角形网格代替原物体的曲面表示就可以做到这一点。
当然，用多边形表示物体也有其缺点，如增加了纹理映射和阴影生成的难度，当需要详细表示复杂物体时所需的三角形数量将变得非常庞大。
将多边形表示的物体显示到计算机屏幕上，这一过程涉及物体在计算机内部的表示方式即物体的数据结构，由物体组成的场景的组织结构，物体从场景到屏幕空间要经过的一系列变换，以及产生最终屏幕图象要经过的一系列光栅化处理。
这些方面都涉及到特定的处理算法,相应的算法又有许多不同的变种。
下面仅就3D芯片涉及的图形处理过程及相关算法做一简单分析介绍，这些是理解3D图形处理及图形硬件的基础。
一、3D物体的表示法具有复杂外形的物体其表面可以由多边形面片来近似表示。
以图1的圆柱为例，其柱面可以由2N个三角形近似，其两端可以由两个N边形来近似。
多边形模型在其轮廓上的分段线性特征是这一表示法主要的视觉缺陷,改进的唯一途径是增加多边形的分辨率。
对于一个复杂形体来说，为了充分表示其细节，常常要用到十万个以上的多边形。
这将耗费许多数据库访问时间和绘制时间。
当将多边形模型进行放大处理时，会产生连接问题。
这就是所谓的“几何走样”。
物体的多边形表示既可以通过交互设计人工提取，也可以通过激光扫描设备得到。
总之，多边形表示的物体并不特别适合于交互操作或做自由的形状改变。
当改变物体的形状时很难保证多边形表示的完整性得到保持。
对多边形明暗着色所需要的信息存储在一个分层的数据结构中，每一个物体表面由指向多边形表的指针定义，该多边形表包含了近似该表面的一组多边形，每一个多边形由指向顶点表的指针定义，顶点表包含了每个多边形的所有顶点。
具体来说需要为每个多边形存储以下信息:1)多边形的顶点表，每一个顶点是一个三维坐标，该坐标定义在创建该物体时的局部坐标系中。
2)顶点的法向量表，这是明暗处理算法所要求的信息。
向量由同一局部坐标系中的三分量表示。
3)多边形的法向量，它是包含该多边形的平面的真正的几何法向量。
这是背面删除操作所需要的信息。
绘制多边形物体的传统方法是将多边形作为独立的绘制实体，这样多边形之间的共享边就要被处理两次。
为避免这种情况，可采用基于边的绘制方法，这时多边形的表示是基于多边形的边而不是多边形本身。
基于边的方法意味着绘制过程的组织要采用基于扫描线的算法，基于扫描线的算法将同时处理与当前扫描线相交的所有多边形。
这时存储器中能存储的可被同时处理的多边形的最大数目将成为可绘制的场景复杂度的上限。
使用全屏Z-buffer并将扫描线算法局限在物体所包含的多边形上就可以解决这一问题。
3D芯片的处理对象是多边形表示的物体。
用多边形表示物体有两个优点：首先是直接（尽管繁琐），多边形表示的物体其表面的分段线性特征除轮廓外可以通过明暗处理(shading)技术消除；其次是仅存储多边形顶点的几何信息，多边形内部每个象素的明暗颜色计算所需的信息由这些顶点信息插值而来，这正是易于用图形硬件支持的快速明暗处理技术。
支持多边形绘制的图形硬件同样也可以绘制由双三次曲面片表示的物体，通过对这种物体的表面进行三角剖分，用逼近的三角形网格代替原物体的曲面表示就可以做到这一点。
当然，用多边形表示物体也有其缺点，如增加了纹理映射和阴影生成的难度，当需要详细表示复杂物体时所需的三角形数量将变得非常庞大。
将多边形表示的物体显示到计算机屏幕上，这一过程涉及物体在计算机内部的表示方式即物体的数据结构，由物体组成的场景的组织结构，物体从场景到屏幕空间要经过的一系列变换，以及产生最终屏幕图象要经过的一系列光栅化处理。
这些方面都涉及到特定的处理算法,相应的算法又有许多不同的变种。
下面仅就3D芯片涉及的图形处理过程及相关算法做一简单分析介绍，这些是理解3D图形处理及图形硬件的基础。
二、坐标系统绘制过程的几何处理部分可被看成应用一系列的坐标变换将物体数据库变换到一系列的坐标系下，这些坐标系对所有绘制系统都是公用的，是理解3D图形学的基础。
用计算机生成图象的一系列基本操作与绘制过程要经历的一系列空间即坐标系有关。
随着绘制过程的进行处理将从一个空间进入下一个空间。
已完整地建立起描述这些变换的方法。
在对物体实施变换时希望对顶点和顶点的法向量使用相同的变换矩阵。
事实上，当变换在所有方向并不相同时，顶点法向量必须采用不同的变换矩阵。
由于单位法向量经过变换之后其长度不一定仍保持不变，因而必须对其进行重新单位化处理(单位法向量是光照计算所要求的)。
1.局部坐标系（局部空间）为了建模和进行局部变换的方便可选择被建模物体之内或附近的某一点作为局部坐标系的原点。
例如可选择一个立方体的某一顶点作为坐标原点，三个坐标轴即是与该顶点相连的立方体的三条边。
在局部坐标系选定之后，物体各顶点的局部坐标以及相对于该局部坐标系的各顶点的法向量和物体上多边形的法向量就可以被提取并存储起来。
2.世界坐标系（世界空间）当每一个物体在其局部坐标系中被建立起来之后，就需要将其放置到将要绘制的场景之中。
组成场景的每个物体都有自己独立的局部坐标系。
整个场景的坐标系就是所谓的世界坐标系。
场景中的所有物体都必须从自己的局部坐标系中变换到世界坐标系中以定义场景中物体之间的空间相对关系。
如果一个物体在场景中被定义为运动的，则必须为该物体定义一个随时间变化的变换序列以便在每一帧将该物体变换到世界坐标系中的不同位置。
场景中的光源也在世界坐标系中定义。
如果光照计算是在世界空间中进行，则对物体法向量的变换到此为止。
对物体表面属性如纹理、颜色等的定义和调整也在世界空间中进行。
3.眼睛坐标系、相机坐标系或观察坐标系（眼睛空间）眼睛坐标系统是用来建立对世界空间进行观察时的观察参数和观察范围的。
在图形学中通常用假想的相机来辅助对观察系统的理解。
一个假想的相机可以以任意方向放置在世界空间的任何位置，胶片平面在图形学中就是观察平面，也就是场景将投影到其上的平面。
建立一个普遍适用的观察空间相当繁琐，在多数情况下是对眼睛坐标空间做许多限制。
一个最小的实用系统可以这样建立，首先要求眼睛坐标系的原点和投影中心是世界坐标系中的同一个坐标点；其次要求观察平面的法向量和观察方向在眼睛空间中与Z坐标轴重合；最后，观察方向必须是这样的，当相机朝着Z轴的正向时Z值的增加将远离眼睛的位置，同时在左手坐标系的前提下，X轴指向右，Y轴向上。
满足这一要求的系统就可以使假想的相机以任何观察方向放置在世界坐标空间中的任何位置。
图2是有关坐标系之间的关系。
眼睛坐标系是最适宜做背面删除的空间。
背面删除操作是将背对观察者的多边形全部剔除，在场景中这些多边形对于观察者来说是不可见的。
如果对一个凸物体做背面删除，则可以完全解决其隐藏面问题。
对于具有凹面的物体而言这一操作并不能解决隐藏面问题。
背面删除操作是通过计算多边形所在平面的法向量与视线向量之间的夹角来决定该平面是否可见。
如果这两个向量的点积大于0，意味着其夹角小于90o 即该多边形是可见的，否则为不可见。
视线向量是从多边形指向视点的向量。
多边形平面的法向量可通过其不共线的三个顶点计算而得。
多边形的法向量必须指向物体的外部，为保证这一点，多边形的顶点必须以反时针方向（从多边形外部看时）顺序存储。
如图3所示。
4.屏幕坐标系（屏幕空间）屏幕空间是比较难于靠直觉理解的一种空间概念。
它是描述如何观察场景的方法的过程，与透视几何有关，也可以理解为怎样定义场景中能够到达眼睛（或相机）的光线的过程。
将场景中的一个点投影到距离视点为D的观察平面或屏幕要用到的基本变换是透视变换，屏幕或观察平面的法向与观察方向一致。
从图4可以看到，运用相似三角形原理，点P在屏幕上的投影P’(Xs= Dxe/Ze, ys=Dye/Ze)。
屏幕与观察平面略有不同，屏幕是观察平面上的一块矩形区域，在经过一个与设备有关的变换之后，可以从观察平面坐标求得屏幕坐标。
屏幕空间的定义使得其只对一个封闭空间中所包围的场景进行绘制处理，这个封闭的空间称作视锥台。
它可以这样来描述：设想在距离视点D处的观察平面上有一尺寸为2h的正方形窗口，且该窗口关于观察方向是对称的，则平面xe=±hze/D ye=±hze/Dze=D ze=F将构成一个封闭的锥台。
其中xe、ye 、ze是指眼睛坐标系中的坐标，而平面ze=D和平面ze=F分别称作近处和远处的裁剪平面，它们垂直于观察方向，在此我们假设观察平面与近处的裁剪平面重合。
如图4所示。
对于透视投影而言，通过连接窗口角与投影中心就形成所谓的视锥体。
有了这个视锥体，就可以用它对已变换到眼睛坐标系下的场景进行选择。
这不外有三种情况，对于那些完全落在视椎台之内的物体，直接通过透视变换将其变换到屏幕坐标系下；对于那些完全落在视椎台之外的物体不作进一步的处理而直接抛弃；对于那些与视椎台的面相交的物体则应作裁剪处理，裁取其位于锥台内的部分并用透视变换将它们变换到屏幕坐标系下。
在屏幕坐标系下，Z坐标将作为判断物体面之间相互遮挡的唯一判据。
注意，场景中的每个物体的每个三角形都要经过以上处理过程。
三、象素处理经过以上一系列的变换之后，一个多边形已变换到屏幕坐标系下。
将一个屏幕多边形在屏幕上绘制出来就是多边形的象素处理过程，它包括光栅化、隐藏面消除、明暗处理。
光栅化、隐藏面消除、明暗处理是整个3D 图形生成过程中最内层的处理。
他们是三个二维插值过程。
光栅化是用屏幕空间三角形的顶点坐标插值，以求得三角形的边所截取的三角形内扫描线段的端点坐标，并进而求得所截扫描线段上的象素坐标。
隐藏面消除则是通过对屏幕空间三角形顶点的深度值（Z坐标）进行插值，从而获得三角形内扫描线段上每个象素的深度值。
