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计算机图形学第一章课后习题作业
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计算机图形学与其他相关学科的关系是什么
10-03-06 &匿名提问
计算机图形学(Computer Graphics，简称CG)是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学。 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。从处理技术上来看，图形主要分为两类，一类是基于线条信息表示的，如工程图、等高线地图、曲面的线框图等，另一类是明暗图，也就是通常所说的真实感图形。 计算机图形学一个主要的目的就是要利用计算机产生令人赏心悦目的真实感图形。为此，必须建立图形所描述的场景的几何表示，再用某种光照模型，计算在假想的光源、纹理、材质属性下的光照明效果。所以计算机图形学与另一门学科计算机辅助几何设计有着密切的关系。事实上，图形学也把可以表示几何场景的曲线曲面造型技术和实体造型技术作为其主要的研究内容。同时，真实感图形计算的结果是以数字图象的方式提供的，计算机图形学也就和图象处理有着密切的关系。 图形与图象两个概念间的区别越来越模糊，但还是有区别的：图象纯指计算机内以位图形式存在的灰度信息，而图形含有几何属性，或者说更强调场景的几何表示，是由场景的几何模型和景物的物理属性共同组成的。 计算机图形学的研究内容非常广泛，如图形硬件、图形标准、图形交互技术、光栅图形生成算法、曲线曲面造型、实体造型、真实感图形计算与显示算法，以及科学计算可视化、计算机动画、自然景物仿真、虚拟现实等
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计算机图形学、图形图像处理、人工智能和模式识别 四个学科之间的联系和区别?
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计算机图形学是一种使用数学算法将二维或三维图形转化为计算机显示器的栅格形式的科学；图形图像处理泛指如何对各类图形或图像进行各种处理；人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学；模式识别是人类的一项基本智能,在日常生活中,人们经常在进行“模式识别”.随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起,人们希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动,从而提高模式识别的自动化程度,因此模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新兴学科.综上所述,我觉得计算机图形学偏向于研究使用计算机技术处理图形的一些基础方法,而图形图像处理则是各种处理的统称.人工智能偏重于研究模拟人类智能的方法,而模式识别本身就是人类智能的一部分,当然人们同样希望能使用计算机或其它手段模拟人类进行模式识别.
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扫描下载二维码三者之间既有区别，又有联系，不确切的描述：
计算机图形学≈画图
计算机视觉≈看图
数字图像处理≈看图前沐浴更衣焚香做好各种仪式，然后再看图
计算机图形学（Computer Graphics）讲的是图形，也就是图形的构造方式，是一种从无到有的概念，从数据得到图像。是给定关于景象结构、表面反射特性、光源配置及相机模型的信息，生成图像。
计算机视觉（Computer Vision）是给定图象，从图象提取信息，包括景象的三维结构，运动检测，识别物体等。&
数字图像处理（Digital Image Processing）是对已有的图像进行变换、分析、重构，得到的仍是图像。
模式识别（PR）本质就是分类，根据常识或样本或二者结合进行分类，可以对图像进行分类，从图像得到数据。
Computer Graphics和Computer Vision是同一过程的两个方向。Computer Graphics将抽象的语义信息转化成图像，Computer Vision从图像中提取抽象的语义信息。Image Processing探索的是从一个图像或者一组图像之间的互相转化和关系，与语义信息无关。总之，计算机图形学是计算机视觉的逆问题，两者从最初相互独立的平行发展到最近的融合是一大趋势。图像模式的分类是计算机视觉中的一个重要问题，模式识别中的许多方法可以应用于计算机视觉中。
区别：Computer Graphics，简称 CG 。输入的是对虚拟场景的描述，通常为多边形数组，而每个多边形由三个顶点组成，每个顶点包括三维坐标、贴图坐标、rgb颜色等。输出的是图像，即二维像素数组。Computer Vision，简称 CV。输入的是图像或图像序列，通常来自相机或usb摄像头。输出的是对于图像序列对应的真实世界的理解，比如检测人脸、识别车牌。Digital Image Processing，简称 DIP。输入的是图像，输出的也是图像。Photoshop中对一副图像应用滤镜就是典型的一种图像处理。常见操作有模糊、灰度化、增强对比度等。联系：CG 中也会用到 DIP，现今的三维游戏为了增加表现力都会叠加全屏的后期特效，原理就是 DIP，只是将计算量放在了显卡端。CV 更是大量依赖 DIP 来打杂活，比如对需要识别的照片进行预处理。最后还要提到近年来的热点——增强现实（AR），它既需要 CG，又需要 CV，当然也不会漏掉 DIP。它用 DIP 进行预处理，用 CV 进行跟踪物体的识别与姿态获取，用 CG 进行虚拟三维物体的叠加。
简单点说：1 计算机视觉，里面人工智能的东西更多一些，不仅仅是图像处理的知识，还涵盖了人工智能，机器学习等领域知识；2，计算机图形学，主要涉及图形成像及游戏类开发，如opengl等，还有就是视频渲染等；3，图像处理，这个主要针对图像图像的基本处理，如图像检索或则图像识别，压缩，复原等等操作。
计算机图形学和数字图像处理是比较老的技术。计算机视觉要迟几十年才提出。计算机图形学和数字图像处理的区别在于图形和图像。图形是矢量的、纯数字式的。图像常常由来自现实世界的信号产生，有时也包括图形。而图像和图形都是数据的简单堆积，图像是像素的叠加，图形则是基本图元的叠加。计算机视觉要从图像中整理出一些信息或统计数据，也就是说要对计算机图像作进一步的分析。计算机图形学的研究成果可以用于产生数字图像处理所需要的素材，计算机视觉需要以数字图像处理作为基础。计算机视觉与数字图像处理的这种关系类似于物理学和数学的关系。
另外，如果不是浙江大学的或者中科院计算所的，不建议做计算机图形学这一方向，难度太大（图形比图像虽然表面上只高一维，但实际上工作量大了好多倍；其次，图像，国内外差距目前已经很小，好发重要期刊；图形，除上面两个单位和微软外，国内外差距很大，不好发重要期刊）
数字图像处理主要是对已有的图像，比如说可见光的图像、红外图像、雷达成像进行噪声滤除、边缘检测、图像恢复等处理，就像用ps 处理照片一样的。人脸识别啊、指纹识别啊、运动物体跟踪啊，都属于图像处理。去噪有各种滤波算法；其他的有各种时频变化算法，如傅里叶变化，小波变换等，有很多这方面的书籍。图形学主要研究如何生成图形的，像用autoCAD作图，就是图形学中算法的应用。各种动漫软件中图形算法的生成等。
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