6.1可见面判别算法

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地震勘探第6章_速度分析

地震勘探第6章_速度分析
扫描时间和动校正扫描速度应该包括所有反射时间和可能的均方根速t度0 ,
以等间隔为例(图6-4),利用(6-11)式计算图6-4每个网格点
(t0 , v上j )
的平均振幅 A(t0, vj,) 将平均振幅 A(t0, vj以) 某种便于速度分析的形
式显示出来(显示方式将在下面介绍),就得到了用于速度分析的速度谱。
速度扫描范围应该包括所有的一次反射波速度,速度采样过稀会降 低速度分辨率,影响速度分析的精度。
用于地震道相关分析的时窗对速度谱的质量也有一定的影响,时窗 太大,速度谱的分辨率降低;时窗太小,容易将一个完整的地震反射分 裂开来。因此,时窗长度应等于或大于反射信号的延续长度,因为反射 信号的延续长度是时变的,时窗也据此而定。
6.判别准则的比较
相关类准则较叠加类准则具有更高的灵敏度,采用相关准则求 速度谱,谱峰值明显,但抗干扰能力差些,大幅值干扰会使速度谱 上出现假峰值。非归一化互相关在速度谱上起到突出强反射的作用, 归一化互相关则加强速度谱的弱反射。
§6.2速度谱
固定 t0 值,沿不同速度定义的双曲线轨迹对共中心点道集进行叠
设共中心点道集中有N道地震记录,地震记录中只包含一个双 曲线反射同相轴,每道信号的形状和振幅相同,只是到达时不同, 信号用s(t)表示,延续时间为T。另外地震记录中存在随机噪声n(t), 即地震道包含信号和噪声两部分,表示为
fi (t) s(t ti ) ni (t)
(6-3)
式中,i=1 ,2,...,N是地震道号,ti 延迟时间
ti
t 2 xi 2
0
v2 rms
设地震记录的采样率为 t ,则(6-3)式改写为
ft,k s(k ri ) ni,k

第九章_可见面判别算法

第九章_可见面判别算法

可见面判别算法的分类
• 图象空间消隐算法:深度缓冲器算法、A缓冲 器算法、区间扫描线算法等。 • 景物空间消隐算法:BSP树算法、多边形区域 排序算法。 • 介于二者之间:深度排序算法、区域细分算法、 光线投射算法等。 • 两个基本原则:排序、连贯性 • 选择z轴的负向为观察方向
二、深度缓存器算法(Z-buffer算法)
问题:如何加快计算采样点(x,y)的深度z(x,y)。 假定多边形的平面方程为:Ax+By+Cz+D=0。
− Ax − By − D z ( x, y ) = C
所有扫描线,相邻点间的位移 为1,如图
Y Y-1
Y
x
Y Y+1
利用连贯性加速深度的计算:
y
多边形
y y-1
扫描线
0
x x+1
x
利用扫描线的连贯性加速深度的计算
每个单元存放对应 象素的深度值
深度缓冲器和刷新缓冲器算法概括如下:
1)将两缓冲器中的所有单元(x,y,z)初始化,使得 depth(x,y)=- ∞ , refresh(x,y)=Ibackgnd
2)将多边形各点的深度值与深度缓冲器中对应(x,y)坐标处 的单元值比较,来确定可见性 计算多边形各点(x,y)处的深度值z 若z 〉depth(x,y),则 depth(x,y)=z, refresh(x,y)=Isurf (x,y) 当所有多边形处理完后,可见面也就确定了
Z-buffer算法的原理:
系统需要两块缓冲器:深度缓冲器和刷新缓冲器。
两块缓冲区: • Z缓存:保存屏幕坐标系上各(x,y)象素点所对应的深 度值
• 刷新(帧)缓存:保存各像素颜色值(亮度值)I。

[详细讲解]明渠水流有哪三种流态

[详细讲解]明渠水流有哪三种流态

思考题6.1 明渠水流有哪三种流态,是如何定义的,判别标准是什么?6.2 急流、缓流、临界流各有哪些特点?6.3 弗劳德数的物理意义是什么?为什么可以用它来判别明渠水流的流态?6.4 什么叫断面比能?它与断面单位重量液体的总能量 E 有何区别?6.5 何谓断面比能曲线?比能曲线有哪些特征?6.6 若渠道断面形状,尺寸一定,只使得流量比原来的流量 1Q 增大为2Q (即12Q Q ) ,试在同一图上绘出比能曲线,比较哪一个的临界水深大;如果只增大底坡,K h 又怎样变化?6.7 陡坡、缓坡、临界坡是怎样定义的?如何判别渠道坡度的陡缓?6.8 缓坡渠道只能产生缓流,陡坡渠道只能产生急流,对吗?缓流或急流为均匀流时,只能分别在缓坡或陡坡上发生,对吗?习题6.1 一矩形断面渠道 b 为 3 m , Q 为 4.8 m 3/s ,n 为 0.022 , i 为 0.0005 。

试求:( 1 ) 水流作均匀流时微波波速; ( 2 ) 水流作均匀流时的弗劳德数;( 3 ) 从不同角度判别明渠水流流态。

6.2 一梯形断面渠道,b 为8 m,m 为1,n 为0.014,i 为0.0015 ;当流量分别为 1Q =8 m 3/s,2Q = 16 m 3/s 时。

求:( 1 ) 用试算法计算流量为 1Q 时临界水深;( 2 ) 用图解法计算流量为 2Q 时临界水深;( 3 ) 流量为 1Q 及 2Q 时,判别明渠水流作均匀流的流态。

6.3 有一无压圆管,管径 d 为 4 m ,流量 Q 为15.3 m 3/s 时,均匀流水深 0h 为3 .25 m 。

试求:( 1 ) 临界水深;( 2 ) 临界流速;( 3 ) 微波波速;( 4 ) 判别均匀流时流态。

E以及渠道断面形式、尺寸(b,m)一定时,最大流量相6.4证明:当断面比能S应的水深是临界水深。

6 .5一矩形渠道b为5 m , n为0.015 , i为0.003 ;试计算该明渠在通过流量Q= 10 m3/s 时的临界底坡,并判别渠道是缓坡或陡坡。

危险废物鉴别流程

危险废物鉴别流程

认识危险废物-危险废物鉴定流程一、认识危险废物1定义列入国家危险废物名录或根据国家规定的危险废物鉴别标准和鉴别方法认定的具有危险特性的固体废物。

——《中华人民共和国固体废物污染环境防治法》列入国家危险废物名录或根据国家规定的危险废物鉴别标准和鉴别方法认定的具有腐蚀性、毒性、易燃性、反应性和感染性等一种或者一种以上危险特性,以及不排除具有以上危险特性的固体废物。

——《危险废物鉴别标准通则(GB5085.7-2007)》2特性腐蚀性、毒性、易燃性、反应性、感染性3危害(1)破坏生态环境。

随意排放、贮存的危废在雨水地下水的长期渗透、扩散作用下,会污染水体和土壤,降低地区的环境功能等级。

(2)影响人类健康。

危险废物通过摄入、吸入、皮肤吸收、眼接触而引起毒害,或引起燃烧、爆炸等危险性事件; 长期危害包括重复接触导致的长期中毒、致癌、致畸、致变等。

(3)制约可持续发展。

危险废物不处理或不规范处理处置所带来的大气、水源、土壤等的污染也将会成为制约经济活动的瓶颈。

二、判别危险废物识别阶段环评阶段依据《固体废物鉴别导则》、《危险废物鉴别标准通则》、《建设项目危险废物环境影响评价指南》等相关规定,对建设项目产生的物质进行属性判定。

指定管理计划阶段依据《危险废物产生单位管理计划制定指南》,在管理计划内明确物质属性。

判别方法1.根据《固体废物鉴别标准通则》判断该物质是否属于固体废物。

经判断属于固体废物的,依据《国家危险废物名录》(2016版)进行判断,凡是出现在《名录》里的废物一定是危险废物。

2.未包含在《国家危险废物名录》、不明确是否具有危险特性的固体废物,应当按照国家规定的危险废物鉴别标准(GB 5085-2007)和危险废物鉴别技术规范(HJ_T 298-2007)予以认定。

固体废物特性鉴别的检测项目应依据固体废物的产生源特性确定。

根据固体废物的产生过程可以确定不存在的特性项目或者不存在、不产生的毒性物质,不进行检测。

《退化林修复技术规程(试行)》(办生字﹝2023﹞80号)

《退化林修复技术规程(试行)》(办生字﹝2023﹞80号)

退化林修复技术规程(试行)1范围本文件规定了退化林修复总则、技术流程、退化林判别、退化等级划分、修复措施选择、作业设计文件编制、修复作业施工、质量评价与档案管理等方面的内容。

本文件适用于退化用材林和防护林修复,其他林种可参照执行。

2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。

其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

GB/T15163封山(沙)育林技术规程GB/T15776造林技术规程GB/T15781森林抚育规程GB/T26424森林资源规划设计调查技术规程LY/T1646森林采伐作业规程3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。

3.1退化林degraded forest受到人为干扰或自然灾害影响,森林结构发生逆向改变,森林生态系统服务功能或生产力持续性明显下降,依靠自然力短期内难以恢复的森林。

3.2退化林修复remediation and restoration of degraded forest通过采取科学的人工措施,改善退化林森林结构,提高森林质量,恢复森林功能,促进森林正向演替的活动或过程。

3.3目标林相target forest根据地带性顶极森林群落或按照特定培育目的,确定的培育目标林分的特征。

注:通常用树种组成、群落结构和蓄积量等指标来描述。

3.4全周期修复设计full cycle remediation and restoration design按照森林发育阶段,从退化林现状到目标林相的全过程,做出系统性的培育措施设计。

3.5竞争生长阶段competitive growth stage森林郁闭后林木互利竞争,出现快速高生长的发育阶段。

3.6质量选择阶段quality selection stage林木间出现明显的互斥竞争并显著分化,相邻竞争林木表现为明显的优势木和被压木特征,林下开始出现天然更新幼苗幼树的发育阶段。

HJ356-19 水污染监测系统(COD NH3-N等)数据有效性判别技术规范HJ356-2019

HJ356-19 水污染监测系统(COD NH3-N等)数据有效性判别技术规范HJ356-2019

中华人民共和国国家环境保护标准HJ 356-2019代替HJ/T 356-2007水污染源在线监测系统(COD Cr 、NH 3-N 等)数据有效性判别技术规范Technical specification for data validity ofwastewater on-line monitoring system (COD Cr ,NH 3-N et al.)(发布稿)本电子版为发布稿。

请以中国环境出版集团出版的正式标准文本为准。

2019-12-24发布2020-03-24实施发布生态环境部目次前言 (ii)1适用范围 (1)2规范性引用文件 (1)3术语和定义 (1)4数据有效性判别流程 (2)5数据有效性判别指标 (2)6数据有效性判别方法 (4)7有效均值的计算 (5)8无效数据的处理 (5)i前言为贯彻《中华人民共和国环境保护法》和《中华人民共和国水污染防治法》,规范水污染源在线监测数据有效性判别技术要求,制订本标准。

本标准规定了利用水污染源在线监测系统获取的化学需氧量(COD Cr)、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)、总氮(TN)、pH值、温度和流量等监测数据的有效性判别流程、数据有效性判别指标、数据有效性判别方法以及有效均值的计算。

本标准适用于利用水污染源在线监测系统获取的化学需氧量(COD Cr)、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)、总氮(TN)、pH值、温度和流量监测数据的有效性判别。

本标准是对《水污染源在线监测系统数据有效性判别技术规范(试行)》(HJ/T356-2007)的修订。

本标准首次发布于2007年,原起草单位为上海市环境监测中心。

本次为第一次修订。

本次修订的主要内容如下:——名称修改为《水污染源在线监测系统(COD Cr、NH3-N等)数据有效性判别技术规范》;——删除了紫外(UV)吸收水质自动分析仪与实验室国家标准方法进行实际水样比对试验的数据有效性判别要求;——增加了数据有效性判别流程;——增加了明渠流量计的数据有效性判别要求;——增加了有效监测数据数量的规定;——增加了有效月均值的计算;——修订了化学需氧量、氨氮、总磷、总氮水质自动分析仪与实验室国家标准方法进行实际水样比对试验和标准样品试验的数据有效性判别要求;——修订了数据有效性的相关规定;——修订了缺失数据的处理。

判别分析-四种方法

判别分析-四种方法

第六章 判别分析§6.1 什么是判别分析判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法,其应用之广可与回归分析媲美。

在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料,对所研究的对象进行分类.例如在经济学中,根据人均国民收入、人均工农业产值、人均消费水平等多种指标来判定一个国家的经济发展程度所属类型;在市场预测中,根据以往调查所得的种种指标,判别下季度产品是畅销、平常或滞销;在地质勘探中,根据岩石标本的多种特性来判别地层的地质年代,由采样分析出的多种成份来判别此地是有矿或无矿,是铜矿或铁矿等;在油田开发中,根据钻井的电测或化验数据,判别是否遇到油层、水层、干层或油水混合层;在农林害虫预报中,根据以往的虫情、多种气象因子来判别一个月后的虫情是大发生、中发生或正常; 在体育运动中,判别某游泳运动员的“苗子”是适合练蛙泳、仰泳、还是自由泳等;在医疗诊断中,根据某人多种体验指标(如体温、血压、白血球等)来判别此人是有病还是无病.总之,在实际问题中需要判别的问题几乎到处可见。

判别分析与聚类分析不同。

判别分析是在已知研究对象分成若干类型(或组别)并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据,在此基础上根据某些准则建立判别式,然后对未知类型的样品进行判别分类.对于聚类分析来说,一批给定样品要划分的类型事先并不知道,正需要通过聚类分析来给以确定类型的。

正因为如此,判别分析和聚类分析往往联合起来使用,例如判别分析是要求先知道各类总体情况才能判断新样品的归类,当总体分类不清楚时,可先用聚类分析对原来的一批样品进行分类,然后再用判别分析建立判别式以对新样品进行判别。

判别分析内容很丰富,方法很多.判别分析按判别的组数来区分,有两组判别分析和多组判别分析;按区分不同总体的所用的数学模型来分,有线性判别和非线性判别;按判别时所处理的变量方法不同,有逐步判别和序贯判别等。

判别分析可以从不同角度提出的问题,因此有不同的判别准则,如马氏距离最小准则、Fisher 准则、平均损失最小准则、最小平方准则、最大似然准则、最大概率准则等等,按判别准则的不同又提出多种判别方法。

离散数学第6章习题解答

离散数学第6章习题解答

第6章习题解答6.1 A: ⑨;B:⑨;C:④;D:⑥;E:③分析对于给定的集合和运算判别它们是否构成代数系统的关键是检查集合对给定运算的封闭性,具体方法已在5.3节做过说明.下面分别讨论对各种不同代数系纺的判别方法.1 °给定集合S和二元运算°,判定<S, ° >是否构成关群、独导点和群.根据定义,判别时要涉及到以下条件的验证:条件1 S关于。

运算封闭:条件2。

运算满足结合集条件3 °运算有幺元,条件 4 ° - x S, x J S.其中关群判定只涉及条件1和2;独导点判定涉及条件1、2、和3;而群的判定则涉及到所有的四个条件。

2 °给定集合S和二元运算°和*,判定<S, ° , *>是否构成环,交换环,含幺环,整环,域.根据有关定义需要检验的条件有:条件1 <S, ° >S构成交换群,条件2 <S, *> 构成关群,条件3 * 对°运算的分配律,条件4 *对运算满足交换律,条件5 *运算有幺元,条件6 *运算不含零因子一一消去律,条件7 |S|_2,-x・ S,x = O,有x J S (对* 运算).其中环的判定涉及条件1,2和3;交换环的判定涉及条件1,2,3和4;含幺环的判定涉及条件1,2,3和5;整环的判定涉及条件1-6;而域的判定则涉及全部7 个条件.3°判定偏序集:::S,「或代数系统:::S, ,* •是否构成格、分本配格、有补格和布尔格.若:::S, 一为偏序集,首先验证-x, y y和x y是否属于S.若满足条件则S为格,且:::S,,.构成代数系统•若:::S, ,*是代数系统且。

和*运算满足交换 律、结合律和吸收律,则:::S, ,* •构成格。

在此基础上作为分配格的充分必要条件是不含有与图格。

而有补格和布尔格的判定只要根据定义进行即可。

6.1 低空风切变

6.1 低空风切变

辐射逆温与夜间急流
(四)地形地物
• 机场周围山脉较多或地形地物复杂
• 处于盆地的机场 •时,会产生局地性风切变。 • 机场正处在山脊的背风一侧
大风吹过机场附近的建筑物
三、低空风切变 对起飞着陆的影响
(一)低空风切变的事故特征 (二)低空风切变对着陆的影响
低空风切变与飞行安全
日 期 飞机 型号 伊尔14/ 646 所属 企业 兰州管 理局 地点 飞行 事 故 阶段 性 质 进 场 备 注
第六章 中低空飞行的大气环境 第一节 低空风切变
低空风切变的事故
武航6.22空难
事 故 经 过
• 2000年6月22日,武汉航空公司 Y-7/B3479号飞机执行恩施—武 汉(汉口)的航班任务。飞机13 时37分从恩施起飞。因遇雷雨天 气,在汉口机场第一次降落不成 功,飞机复飞拉升,于14时54分 失去联系。16时左右接到报告, 该机在武汉市汉阳区永丰乡四台 村附近坠毁失事,机组4人,乘 客38人全部遇难。
• 1983年4月4号早晨白云机场多层积云,云 底高于630米,地面有2~3米/秒的偏南风。 但到了10:30分左右,一片黑云(积雨云) 从西 边移来,天空很快转暗。10:42分黑 云压至机场上空,随之一阵风速12米/秒、 风向300度的大风掠过机场,几分钟后风力 就明显减小。10:47分,“空中国王200” 由南向北起飞。据当时的通话记录表明, 飞机起飞后即遇到了下冲气流,准备在150 米高度左转通场进入航线。到了10:50分, 即起飞后约3分钟,飞机坠毁,机组3人, 乘客5人全出现异常, 大幅度偏离正常高度值时,必须立即采 取措施,及时拉起。
(3)升降速率表
• 如果见到升降速率表指示异常,特别是 下沉速率明显加大时,必须充分注意。 • 美国波音公司建议在下降速度短时内改 变值达164米/分(500英尺/分)时, 即认为遇到强风切变,飞行员应采取复 飞等相应措施。

可见面判别算法全解

可见面判别算法全解
强度域:存储表面的强度信息(深度域为正)或指针(深度域为 负)。
d>0 I
d<0
surf
surf
surf
1
2
3
A缓冲器法
Surf(i)中含有的数据项:
RGB强度分量 表面的标识名 透明性参数 其他表面绘制参数 深度 覆盖度 指向下一表面的指针
扫描线算法(像空间算法)
idea : 判 别 与 各 条 扫 描线相交的所有表面 的可见性,记算各重 叠表面的深度以找出 距离观察平面最近的 表面,将其相应属性 写入刷新缓冲器。
表面定向理论与定向法
Idea(物空间算法)
表面法矢量
指向表面外部法线方向
v
视线矢量
物体表面任一点指向
p3
视点的方向
视角 法矢量和视线矢量的夹角。
p4
w
u p2
p1 n
表面定向理论与定向法
判断原则:
(0,900) visible
v
(900,1800) invisiblep3
计算方法
在xy平面上用各平面直线方程计算平面边界交点,判断投影是否相交
包围矩形重叠,但不能判断是否两表面投影有无重叠的情况
深度排序算法(画家算法)
结论:只要有一个条件为真,则s和s’无需重新排序。 否则,s和s’顺序调换; 注意问题: 对调换过顺序的表面重复以上四项测试,进行确认。
S
初始顺序:S,S’,S’’
可见面判别算法全解
CHP9 visible surface detection
visible surface detection
Algorithm type 表面定向理论 后向面消除法(back-faces method) 深度缓冲法(depth-buffer method) A缓冲器算法(A-buffer method) 扫描线算法(scan-line method) 深度排序算法(depth-sorting method)

判别分析

判别分析

(2) 误判率的交叉确认估计法 步骤:
第 10 页 共 18 页 第 5 章 判别分析
1) 依次 G1 − { x} , 用余 n1 − 1 + n2 个,建判别准则,. 2) 判别 x , 记录正误, 直到结束, 记录误判数 n12
*
3) 对 G2 作类似步骤, 记录误判数 n21 ,
* * n12 + n21 ˆ p = n1 + n2 * c
W1 ( x ) ≥ W2 ( x )
W1 ( x )
的均值 μ1 , μ2 和协方差 S1 , S2 代总体的均值和方差.
d 2 ( x, G2 ) − d 2 ( x, G1 )
aT ( μ1 − μ2 )T Σ −1
ˆ ( n − 1) S1 + ( n2 − 1) S2 及相应的 由此得 S = Σ = 1 n1 + n2 − 2 ˆ ˆ ⎧ x ∈ G1 , if W1 ( x ) ≥ W2 ( x ) ⎪ ⎨ ˆ ˆ ⎪ x ∈ G2 , if W1 ( x ) < W2 ( x ) ⎩ ˆ ⎧ x ∈ G1 , if W ( x ) ≥ 0 ⎪ . ⎨ ˆ ( x) < 0 ⎪ x ∈ G2 , if W ⎩
此判定与统计学上似然大小比较结果是一致的. 虽直观, 但不很方便, 其他方法.(本质相通)
第 3 页 共 18 页
1 T a1 μ1T Σ −1 ,b1 − μ1T Σ −1 μ1 2
===========− 2 [W2 ( x ) − W1 ( x )] , 此时有
T W2 ( x ) a2 x + b2
G1 的 10 号, 被判为 G2 ;
G2 的 13 号和 16 号,被判为 G3 。

智能信息处理技术

智能信息处理技术

智能信息处理技术人工智能有三大研究学派:符号主义、联结主义和行为主义。

前面的章节已经讨论了符号主义的典型技术与应用,下面将对联结主义的主要观点与技术作讨论。

联结主义又称为仿生学派或生理学派,其原理为神经网络及神经网络间的连接机制和学习算法。

联结主义主要进行结构模拟,认为人的思维基元是神经元,而不是符号处理过程,认为大脑是智能活动的物质基础,要揭示人类的智能奥秘,就必须弄清大脑的结构,弄清大脑信息处理过程的机理。

6.1 神经网络神经网络是借鉴人脑的结构和特点,通过大量简单处理单元互联组成的大规模并行分布式信息处理和非线性动力学系统。

神经网络由具有可调节权值的阈值逻辑单元组成,通过不断调节权值,直至动作计算表现令人满意来完成学习。

人工神经网络的发展可以追溯到1890年,美国生物学家阐明了有关人脑的结构及其功能。

1943年,美国心理学家W.Mcculloch和数学家W.Pitts提出了神经元网络对信息进行处理的数学模型(即M- P模型),揭开了神经网络研究的序幕。

1949年,Hebb提出了神经元之间连接强度变化的学习规则,即Hebb 规则,开创了神经元网络研究的新局面。

1987年6月在美国召开的第一次神经网络国际会议(ICNN)宣告了神经网络计算机学科的诞生。

目前神经网络应用于各行各业。

6.1.1 神经网络的模型和学习算法1.神经网络的模型神经网络由神经元来模仿单个的神经细胞。

其中,x表示外部输入,f为输i表式连接权植。

图6-1为一个神经出,圆表示神经元的细胞体,θ为阈值,ωi元的结构。

图6-1 一个神经元的结构输出f取决于转移函数φ,常用的转移函数有三种,根据具体的应用和网络模型进行选择。

神经网络具有以下优点:(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系。

(2)具有很强的鲁棒性和容错性。

(3)并行处理方法,使得计算快速。

(4)可以处理不确定或不知道的系统,因神经网络具有自学习和自适应能力,可根据一定的学习算法自动地从训练实例中学习。

《可见面判断算法》PPT课件

《可见面判断算法》PPT课件
I kI
9
环境光模型(3/4)
特点 物体外表对环境光反射的强度 与…无关 入射光的入射方向 观察者的观察方向 物体外表的朝向 仅与…有关 环境光强度
10
环境光模型(4/4)
缺点 物体各个面具有同样的亮度 只能为景物外表产生一个平淡的明暗效果 观察者很难区分景物各个面的层次 不真实,不实用 绘制三维场景时很少仅考虑环境光的作用 通常至少要用一个点光源来照射物体 在调试阶段可节省不必要的明暗度计算
简单透明模型〔1/5〕
透明物体
如玻璃杯、花瓶、水
不但会反射光,还会透射光
可通过它看到它背后的物体
折射的几何定律
Snell定理
isi in rsi r n
入射光线
表面法线
反射光线 媒质1
交界面 媒质2 透射光线
折射的几何定律示意图24
简单透明模型〔2/5〕
折射对视觉产生的影响
折射导致光的传播方向发生改变 会影响到物体的可见性
一般光滑表面镜面反射
粗糙表面的镜面反射
16
镜面反射模型〔3/9〕
镜面反射光特点 空间分布具有一定方向性 光强不仅取决于入射光和外表材料,还与
观察方向有关 具有与入射光一样的性质 N
R L
P
镜面反射
17
镜面反射模型〔4/9〕
1973年,Phong Bui Tuong〔博士论文 〕提出
Phong镜面反射模型 简称Phong模型 计算镜面反射光光强的经历公式
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2004 mcy
26
对于屏幕上的每个像素,深度缓存时刻追踪视点与 占据该像素的物体之间的距离。那么,如果通过了深 度测试,输入的深度值就将取代深度缓存中的相应值。 命令glDepthFunc(Glenum func)为深度测试设 置比较函数。参数func的值必须 为:GL_NEVER,GL_ALWAYS,GL_LESS,GL_LEQUA L,GL_EQUAL,GL_GREATER,GL_NOTEQUAL 缺省值为:GL_LESS 即如果Z值小于深度缓存中的Z 值,则输入的深度值就将取代深度缓存中的相应值。
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从上面的算法我们知道: 在处理每一条扫描线时,要检查多边形是否与该扫 描线相交,若相交则求相交区间。 若在扫描线上的同一个区间内,有两个或两个以上 的多边形时,要计算多边形所在平面上很多点的深度 值。 为了提高计算效率,更有效的利用各种相关性 (…),我们可以建立一个与当前扫描线相交的活 性多边形表、对多边形加入边Y表及活性边对
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6.1.1 后向面判别(续)
对于凹多面体,则还需进行更多的测试来检查是否 仍存在被其他面完全或部分遮挡的物体表面。然后, 进一步检查被遮挡物体的哪些部分被其他物体所覆盖。 这是由于凹多面体存在以下三种情况: 1) 完全可见。即各个朝前面互不遮挡。 2) 部分可见部分不可见。被遮挡的部分显然不可 见,但没有遮挡的部分则还需要和其他朝前面 进行比较。 3) 完全不可见。即一个朝前面完全被另一个朝前 面遮挡,则这个朝前面是不可见的。 通常,后向面消隐处理可消除场景中一半左右的隐藏面。
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6.1.2 深度缓存算法(续)
假设物体多边形所在的平面方程为:
像素点(x,y)的深度值: 当扫描线沿x方向增加 为: 个像素,则深度值的增量可表示
深度缓存算法的最大优点就是运算简单,其计算量与多边形 的个数成正比的关系。另外,该算法也便于硬件实现。
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6.1.2 深度缓存算法(续)
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6.1.2 深度缓存算法
深度缓存算法是图像空间的一种常用也是最 典型的消隐算法。它的基本思想是:对于显 示屏幕上的每一个像素点,测试一系列平面, 记录下位于此像素投影线上的最靠近观察点 的平面的深度。由于通常沿着观察系统的Z轴 来计算各物体距观察平面的深度,故也称为 Z-buffer算法。
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6.1.3 扫描线算法
扫描线算法的基本思想是:按扫描行的顺序处理 一帧画面,在视点和扫描线所决定的扫描平面上 解决消隐问题。具体步骤就是先把物体各面在屏 幕上进行投影,再计算扫描线与物体的相交区间, 如果两个区间在深度方向上重叠,就进行深度测 试以确定哪一面可见,哪一面是不可见。
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多面体消隐的改进深度缓存算法:
Z-Buffer() { 帧缓存全置为背景色 //扫描整个屏幕 for(屏幕上的每个象素(i,j)) { 深度缓存变量zb置最大值MaxValue for(多面体上的每个多边形Pk) { if(象素点(i,j)在pk的投影多边形之内) { 计算Pk在(i,j)处的深度值depth; if(depth小于zb) { zb = depth; indexp = k; } } } If(zb != MaxValue) 计算多边形Pindexp在交点 (i,j) 处的光照颜色 并显示 } }
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本节介绍几个常用的可见面判别算法的主要思想。 6.1.1 6.1.2 6.1.3 6.1.4 6.1.5 后向面判别 深度缓存算法 扫描线算法 画家算法 区域细分算法
作业
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6.1.1 后向面判别
多面体的表面可分为内侧和外侧。对观察者而言,外 侧是可见的,而内侧不可见。
1) 物空间算法:将场景中的各物体和物体各组成部
件相互进行比较,以判别出哪些面可见;下面的伪 码体现了这种思想: for(世界坐标系中的每一个对象){ 判定对象中未被遮挡的部分,包括其自身的 遮挡与其它对象的遮挡; 用适当的颜色绘出可见部分。 }
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2) 像空间算法:在投影平面上逐点判断各像素所对应
表。 goon
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边的连贯性:当多边形的某条边与当前扫描 线相交时,它很可能与下一条扫描线也相交; 扫描线的连贯性:当前扫描线与各边的交 点顺序与下一扫描线与各边的交点顺序十分 接近。
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1) 活性多边形表: 多边形Y表 多边形Y表是一个指针数组。将所有多边形存
在多边形Y表中,根据多边形顶点中最小的y坐 标,插入多边形Y表中的相应位置。多边形Y表 中只保存多边形的序号和其顶点的最大y坐标。 根据序号可以从定义多边形的数据结构中取多 边形信息:多边形所在面的方程f=ax+by+cz+d 的系数a,b,c,d、多边形的边、顶点的坐标、颜 色等。
b c a
物体的外法线向量
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6.1.1 后向面判别(续)
我们可利用表面外法线的 方向性来进行判别,当某 一表面的外法线与观察点 和表面上任意一点之间的 连线的夹角在0°≤θ≤90° 之间时,该表面就是可见 的,称为前向面;否则, 当90°≤θ≤180°,为不可 见,该多边形表面为后向 面。
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Z-Buffer算法() { 帧缓存全置为背景色 深度缓存全置为最大Z值 for(每一个多边形) { 扫描转换该多边形 for(该多边形所覆盖的每个象素(x,y) ) { 计算该多边形在该象素的深度值Z(x,y); if(Z(x,y)小于Z缓存在(x,y)的值) { 把Z(x,y)存入Z缓存中(x,y)处 把多边形在(x,y)处的颜色值存入帧缓存的(x,y)处 } } } }
扫描线算法的典型实现有两种:扫描线Z缓冲区算 法和区间扫描线算法。
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1.
扫描线Z缓冲区算法 其算法思想是:在处理当前扫描线时,申请 一个一维数组作为当前扫描线的Z-buffer。 首先找出与当前扫描线相关的多边形,以及 每个多边形中相关的边对。对每一个边对之 间的小区间上的各象素,计算深度,并与Zbuffer中的值比较,找出各象素处可见平面, 计算颜色,写帧缓存。对深度计算,采用增 量算法。
6.1 可见面判别算法
在用显示设备描述物体的图形时,必须把 三维信息经过某种投影变换,在二维的显示表 面上绘制出来。由于投影变换失去了深度信息, 往往导致图形的二义性。要消除二义性,就必 须在绘制时消除被遮挡的不可见的线或面。
长方体线框投影图的二义性。
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线框图
消隐图
真实感图形
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的可见面;即在生成图像中的每一点时确定n个对象 中哪个可见。该方案可用伪代码表示如下: for(图像中的每个像素){ 确定由投影点与像素连线穿过的距 观察点最近的对象; 用适当的颜色绘该像素。 }
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物空间算法
像空间算法
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3. 两种方案的比较: 物空间算法:最直接的一种方法是对每一个像素
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2. 对应物体中的每个多边形,找出其在它的屏 幕投影区域内所覆盖的全部像素。计算每个 像素点的深度Z;如果Z<DEPTH[x][y], 则DEPTH[x][y]= Z,并将此像素的亮度值 赋予LIGHT[n];如果Z>DEPTH[x][y],则 说明此像素点相对于原先的那个重影的像素 点离观察点更远,所以数组值可以不用进行 变换。
考察全部n个对象以判定沿投影点穿过该像素哪一个 离视点最近。对于p个像素而言,其计算量正比于np。
像空间算法:我们可以简单地通过将对象与其自
身的以及与其它对象的比较来除去不可见的部分。 这样做的运算量正比于n2 。 表面上看,由于n<p,似乎第一种方案更为高效,但实 际上,它的每一个基本步骤都很复杂且费时,因此, 第一种方案往往更慢且更难实现。
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6.1.2 深度缓存 数组的大小与屏幕上的像素点的个数相同, 也与显示器的帧缓存的单元个数相同。深 度缓存数组用来记录每一像素点的深度值 和亮度(即颜色值)。算法过程可简述为:
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1. 对应屏幕上每个像素点,令深度缓存器 DEPTH[x][y]为一个较大的值,同时,亮度 缓存器LIGHT[n]为背景色。
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6.1.3 扫描线算法(续)
扫描线Z缓冲区算法伪代码: for(扫描线) {扫描线帧缓冲区fbuffer置成背景色; 扫描线Z缓冲区zbuffer置成最大Z值; for(各个多边形) {求出该多边形与当前扫描线的相交区间; for(区间所有各像素) {if(多边形在该处的Z值小于zbuffer在该处的值) {用多边形在该处的Z值取代zbuffer在该处的值; 用多边形在该处的亮度值取代fbuffer在该处的值; } } } 用fbuffer内容显示当前扫描线; }
OpenGL中使用深度缓存:
深度缓存用来存储每个像素的深度值。深度 通常是以距眼睛的距离来度量的,因此,具有较 大深度缓存值的像素要被具有较小深度缓存值的 像素覆盖掉。深度缓存有时也称为z缓存。
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glClearDepth(GLdouble depth);//选择清除值 glDepthFunc(Glenum func);//(…) glClear(GL_DEPTH_BUFFER_BIT);//清除深度缓存; glEnable(GL_DEPTH_TEST);//激活清除命令 缺省的深度清除值为1.0,清除命令设置的值,在被相 同命令再次调用改变之前一直有效。 注:在重画每一帧之前,要清除深度缓存。
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