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第一章 绪论 1

1.1 计算机图形学概述 1

1.1.1 计算机图形学的基本概念 1

1.1.2 计算机图形学的研究内容 3

1.2 计算机图形学的发展过程 4

1.2.1 早期发展 4

1.2.2 硬件设备发展 5

1.3 计算机图形系统的组成 7

1.3.1 基本功能 7

1.3.2 系统结构 8

1.4 计算机图形学的应用及研究前沿 9

1.4.1 2D领域应用 9

1.4.2 3D领域应用 12

1.4.3 综合应用 13

1.5 发展趋势 15

1.5.1 智能移动设备的图形应用 15

1.5.2 计算机图形学技术的应用 16

1.6 本章小结 17

习题 17

第二章 光栅图形学 18

2.1 直线的生成算法 18

2.1.1 直线DDA算法 18

2.1.2 直线的Bresenham算法 19

2.2 圆弧的生成算法 20

2.2.1 逐点比较法生成圆弧 20

2.2.2 简单DDA法生成圆弧 22

2.2.3 角度DDA法生成圆弧 24

2.3 区域填充算法 25

2.3.1 扫描线填充算法 25

2.3.2 种子填充算法 27

2.4 裁剪算法 29

2.4.1 点裁剪 29

2.4.2 线段裁剪 29

2.4.3 多边形裁剪 34

2.5 本章小结 40

习题 40

第三章 几何造型技术 41

3.1 参数曲线与曲面 41

3.1.1 曲线、曲面的基础知识 41

3.1.2 规则曲线 46

3.1.3 自由曲线 48

3.2 代数插值 51

3.2.1 代数插值的定义 52

3.2.2 插值多项式存在的唯一性定理 52

3.2.3 Lagrange插值多项式 53

3.3 Hermite插值 58

3.3.1 三次Hermite插值 59

3.3.2 Hermite插值余项 60

3.3.3 分段低次插值 61

3.3.4 分段插值的余项及其收敛性 63

3.4 二次曲线拟合 64

3.4.1 二次曲线的一般参数方程 64

3.4.2 二次曲线的参数拟合 66

3.5 Bezier曲线 69

3.5.1 平面曲线理论基础 69

3.5.2 Bernstein基函数的定义及性质 72

3.5.3 Bezier曲线的定义及性质 75

3.6 B样条曲线 79

3.6.1 B样条基函数 79

3.6.2 B样条曲线的定义及性质 82

3.6.3 三次B样条曲线及分类 83

3.6.4 三次参数曲线的比较与转换 85

3.7 曲面拟合与显示 86

3.7.1 Coons曲面 86

3.7.2 Bezier曲面 89

3.7.3 B样条曲面 91

3.8 本章小结 93

习题 93

第四章 三维图形显示 94

4.1 三维空间的几何变换 94

4.1.1 平移变换 95

4.1.2 缩放变换 95

4.1.3 三维旋转变换 96

4.1.4 对称变换 97

4.1.5 错切变换 97

4.1.6 三维复合变换 98

4.2 坐标系统及其变换 99

4.2.1 图形表示中的坐标系统 100

4.2.2 世界坐标系到观察坐标系的变换 101

4.2.3 规格化坐标系到设备坐标系的变换 104

4.2.4 窗口视图变换 104

4.3 投影 106

4.3.1 透视投影 107

4.3.2 平行投影 108

4.4 三维裁剪 111

4.4.1 三维视图的定义 112

4.4.2 Cohen-Sutherland编码算法 115

4.4.3 三维中点分割 117

4.5 消隐算法 118

4.5.1 外法线法 118

4.5.2 Z-buffer算法 120

4.5.3 扫描线算法 121

4.5.4 画家算法 122

4.5.5 BSP树算法 123

4.6 本章小结 124

习题 125

第五章 真实感图形学 126

5.1 颜色的属性与合成 126

5.1.1 颜色的属性 126

5.1.2 三色学说 128

5.1.3 三原色混合标准 128

5.1.4 常用的颜色模型 130

5.2 简单光照明模型 133

5.2.1 简单漫反射 133

5.2.2 镜面反射 134

5.2.3 环境光 134

5.2.4 Phong光照明模型 135

5.3 光透射模型 135

5.3.1 颜色调和法 135

5.3.2 Whitted光透射模型 136

5.3.3 Hall透射模型 136

5.4 整体光照明模型 137

5.4.1 光线跟踪算法 137

5.4.2 辐射度方法 139

5.5 多边形的绘制 144

5.5.1 Gouraud着色方法 145

5.5.2 Phong着色方法 146

5.6 纹理及纹理映射 147

5.6.1 纹理映射 148

5.6.2 几何纹理的生成 148

5.7 图形反走样技术 149

5.7.1 面积采样反走样 150

5.7.2 增加采样点反走样 150

5.7.3 Mip-Map纹理反走样 151

5.8 真实感图形常用特效 153

5.8.1 雾化 153

5.8.2 阴影 153

5.8.3 各向异性过滤 155

5.8.4 粒子系统 155

5.9 本章小结 156

习题 157

第六章 虚拟现实技术与可视化 158

6.1 虚拟现实技术简介 158

6.1.1 虚拟现实技术的概念 158

6.1.2 虚拟现实技术的特点 158

6.1.3 虚拟现实技术的实现指标 159

6.1.4 虚拟现实技术的分类 160

6.2 立体显示 161

6.2.1 立体显示的基本概念 161

6.2.2 立体视觉基本原理 161

6.2.3 立体显示技术 162

6.2.4 立体显示所需编码技术 166

6.3 虚拟现实生成和显示技术 167

6.3.1 视觉生成技术 167

6.3.2 触觉与力觉生成技术 169

6.3.3 虚拟现实显示技术 170

6.4 动作捕捉 171

6.4.1 概述 171

6.4.2 动作捕捉分类 172

6.4.3 常见动作捕捉系统 173

6.5 虚拟现实技术的具体应用 174

6.5.1 医学仿真 174

6.5.2 3D图形引擎 175

6.5.3 军事上的应用 176

6.5.4 增强现实技术 177

6.6 科学计算可视化 178

6.6.1 科学计算可视化简介 178

6.6.2 矢量场可视化 179

6.7 本章小结 180

习题 181

第七章 计算机动画 182

7.1 计算机动画概述 182

7.2 计算机动画的光栅方法 183

7.2.1 双缓存 183

7.2.2 光栅操作 184

7.3 动画序列的设计 184

7.3.1 关键帧 185

7.3.2 变形 186

7.3.3 渐变 188

7.3.4 基于隐式曲面的变形和渐变 188

7.4 运动的描述 189

7.4.1 直接运动描述 189

7.4.2 目标导向系统 190

7.4.3 运动学和动力学 190

7.4.4 关节链形体动画 190

7.5 计算机动画开发工具 191

7.5.1 计算机动画语言 191

7.5.2 计算机动画制作软件——Macromedia Flash 195

7.6 本章小结 198

习题 198

第八章 图像处理 199

8.1 图像的计算机表示方法 199

8.2 图像基本变换方法 200

8.2.1 图像变换的一般形式 200

8.2.2 傅里叶变换 201

8.2.3 离散余弦变换（DCT） 204

8.2.4 离散沃尔什－哈达玛变换 206

8.2.5 K-L变换与小波变换 208

8.3 图像增强 210

8.3.1 图像增强概述 210

8.3.2 灰度变换 211

8.3.3 灰度直方图变换 213

8.3.4 基于空域滤波的增强 218

8.3.5 基于频域滤波的增强 223

8.3.6 彩色图像的增强 225

8.4 图像压缩编码 225

8.4.1 概述 225

8.4.2 无失真编码 228

8.4.3 有损编码 231

8.4.4 图像压缩编码的国际标准 233

8.4.5 基于小波变换的SPIHT算法 236

8.5 图像分割 240

8.5.1 概述 240

8.5.2 相似性分割 241

8.5.3 非连续性分割 244

8.6 本章小结 249

习题 250

第九章 图像识别基础 252

9.1 模式识别概述 252

9.1.1 模式与模式识别 252

9.1.2 模式识别系统 252

9.1.3 模式识别的分类 253

9.2 判别函数 254

9.2.1 概述 254

9.2.2 线性判别函数 254

9.2.3 广义线性判别函数和非线性判别函数 256

9.3 Bayes分类器 257

9.3.1 引言 257

9.3.2 最小错误率Bayes分类器 258

9.3.3 其他准则下的Bayes分类器 259

9.4 聚类分析 263

9.4.1 概述 263

9.4.2 相似性测度和聚类准则 263

9.4.3 基于试探的聚类搜索算法 265

9.4.4 系统聚类法 269

9.4.5 基于改进粒子群算法的K均值聚类算法 269

9.5 图像识别 272

9.5.1 人眼识别原理 272

9.5.2 计算机图像识别 272

9.5.3 指纹识别技术 273

9.5.4 图像特征提取 274

9.6 基于BP神经网络的图像识别技术 276

9.6.1 BP神经网络 276

9.6.2 基于BP神经网络的图像识别 278

9.7 本章小结 279

习题 280

附录A 计算机图形学的数学基础 281

A.1 标量 281

A.2 向量空间 281

A.3 仿射空间 282

A.4 欧几里德空间 283

A.5 矩阵运算 284

A.6 齐次坐标 286

A.7 线性方程组的求解 286

附录B 图形的几何变换 287

B.1 坐标变换 287

B.2 二维图形的几何变换 288

参考文献 293