Cтраница 2
Варнока используется точный расчет, но не применяется ускорение за счет связности сканирующих строк. [16]
Поэтому этот отрезок также должен рассматриваться при обработке смежных интервалов на данной сканирующей строке. [17]
Объект, описываемый только многоугольниками, может быть преобразован в изображение несколькими методами: Робертса, сканирующей строки, прямым, обратным трассированием и др. Самым быстродействующим для таких объектов является метод сканирующей строки. Однако если объект наряду с плоскостями содержит поверхности более высоких порядков и требуется высокое качество изображения, то лучше применять метод трассирования лучей. Этот подход имеет специфические особенности. [18]
Отрезок, ближайший к наблюдателю ( центру проекции), является видимым, и в данном интервале вся сканирующая строка заполняется освещенностью треугольника, которому этот отрезок принадлежит. [19]
Последовательно описываются три отдельные части алгоритма: 1) структура данных для рассматриваемой сцены, 2) обработка начала каждой сканирующей строки, 3) вычисления видимых элементов на сканирующей строке. [20]
Если обработка интервала завершилась успешно, то в делении интервала нет необходимости и отрезки, перечисленные в SEGOUT, больше не нужно рассматривать на данной сканирующей строке, отрезки же в SEGACT сохраняются для обработки в следующем интервале. [21]
Последовательно описываются три отдельные части алгоритма: 1) структура данных для рассматриваемой сцены, 2) обработка начала каждой сканирующей строки, 3) вычисления видимых элементов на сканирующей строке. [22]
Объект, описываемый только многоугольниками, может быть преобразован в изображение несколькими методами: Робертса, сканирующей строки, прямым, обратным трассированием и др. Самым быстродействующим для таких объектов является метод сканирующей строки. Однако если объект наряду с плоскостями содержит поверхности более высоких порядков и требуется высокое качество изображения, то лучше применять метод трассирования лучей. Этот подход имеет специфические особенности. [23]
Таким образом, на приемном экране могут быть построены L3N линий-р Ъбер и соответственно N треугольников. Рассматриваемая i-я сканирующая строка пересечет не все, а только часть ребер, которые называются активными в пределах данной строки. [24]
Недостатком приведенного решения является необходимость анализа глубины для каждого пиксела в пределах сканирующей строки. Поточечный метод сканирующей строки в отличие от интервального может быть применен для изображения криволинейных поверхностей. [25]
Для таких объектов достигается самая высокая вычислительная эффективность по сравнению с другими методами. Теоретически разработаны [69,144] и практически опробованы методы сканирующей строки для криволинейных поверхностей, однако их вычислительная эффективность сравнима с эффективностью метода трассирования лучей. Описываемый подход целесообразно применять для сцен без преломляющих и зеркально отражающих поверхностей. Изображение теней, как собственных, так и падающих, досп) жимо. Алгоритмы построчного сканирования делятся на интервальные и поточечные ( использующие z - буфер) для плоских элементов объекта и поточечные для криволинейных объектов. Рассмотрим первый из них, как наиболее характерный и эффективный. Сущность интервального метода заключается в проективном отображении линий-краев из трехмерного пространства в линии на двухмерном изображении, построчном определении видимости и вычислении яркости в интервалах, на которые строка изображения разбивается линиями-краями. Изображение прямой линии также является прямой линией [51], поэтому изменение факта видимости того или иного многоугольника может происходить только при переходе сканирующей строки через прямолинейную границу полей на изображении. Если многоугольники могут протыкать друг друга, то изменение видимости и освещенности может происходить не только при пересечении строки с изображениями ребер многоугольников, но и с изображениями-линиями попарного пересечения многоугольников. Уточним, что сканирующей строкой называют текущую строку рецепторов, вдоль которой происходит анализ многоугольников на видимость и соответственно определяется освещенность видимого многоугольника. Освещенность изображения плоских участков объекта есть величина постоянная, поэтому, определив освещенность в одной точке, ее можно распространить на все рецепторы, видящие данный плоский участок. [26]
В пределах одного и того же интервала на видимость претендуют несколько отрезков, каждый из которых образован сечением сканирующей плоскости с треугольниками. Сканирующей плоскостью называют плоскость, проходящую через текущую сканирующую строку и центр проекции. [27]
Алгоритм построчного сканирования с использованием z - буфера также может использоваться для изображения сцен, составленных из многоугольников. В отличие от интервального алгоритма, вде освещенность на сканирующей строке определяется большими прыжками - от интервала к интервалу, здесь анализируется каждый пиксел. Сканирующая строка пересекается с каждым многоугольником ( выпуклым) дважды: один раз при входе и один раз при выходе. До этапа определения видимости для каждой сканирующей строки буфер освещенности заполняется некоторым фоновым значением, а текущее значение глубины от рецептора до наблюдаемой точки фона заносится в z - буфер. Оба буфера представляют собой матрицы-строки с числом элементов, равным числу пикселов в строке. Далее анализируется каждый пиксел на сканирующей строке в интервале между входом в треугольник и выходом из него путем сравнения глубины этого пиксела с глубиной, содержащейся в z - буфере. Если рассматриваемый пиксел лежит ближе к наблюдателю, чем буферное значение, то отрезок, на котором лежит пиксел, будет невидимым. По параметрам соответствующего многоугольника вычисляют освещенность и новое значение глубины заносят в z - буфер. [28]
Приведенных выше подробностей достаточно для построения программы удаления невидимых линий. Скорость работы программы можно значительно повысить за счет использования связности сканирующих строк. Составим список значений величин SPANrlgbi пробных точек, которые делят сканирующую строку на интервалы, каждый из которых уже не подвергается дальнейшему делению. [29]
Заметим, что величина Fs хранится с высокой точностью. При изображении ребра, координаты вершины которого Ys 5 102, сканирующая строка Ys б является точно первой строкой, на которой появится это ребро. [30]