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计算机图形学未来的发展趋势 计算机图形学发展前景怎么样 现在研究领域一般都分哪些

时间:2021-05-12 11:23:21

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计算机图形学未来的发展趋势 计算机图形学发展前景怎么样 现在研究领域一般都分哪些

感谢邀请。这个话题太大了,我本人了解的就并不全面,研究的更只是其中一个很小的分支。不过我可以尽量尝试着讲一下。

计算机图形学各个领域的目标或许不同,但最终的形式都是渲染(即绘制)在二维的显示设备上的图像。下面是一个简单(可能并不完全)的分类:

计算机图形学-领域及分支:

1 绘制

1.1 真实感绘制(非实时)

1.1.1 光线追踪(Ray-tracing)

1.1.2 全局光照(Global Illumination)

......

1.2 实时绘制

1.2.1 Shading(BRDF, Programmable Shading等)

1.2.2 纹理(Texture Synthesis, 反走样, 采样等)

1.2.3 阴影和环境光照(Ambient Occlusion, Shadow Volume等)

1.2.4 基于图像的算法(HDR, Depth of Field, Motion Blur等)

1.2.5 光照算法(PRT, 球面谐波(Spherical Harmonic)等)

......

2 建模

2.1 曲面/曲线(Bézier曲线, B样条(B-Spline), 细分曲面(Subdivision Surface/Tessellation))

2.2 网格(Mesh)及形变(Morphing)

2.3 模型修复及重建(计算机视觉交叉方向)

......

3 物理模拟

3.1 刚体碰撞模拟

3.2 流体模拟(烟 火 水)

3.3 柔体模拟(布料 头发 皮肤 橡胶等)

......

4 动画

4.1 关键帧技术(keyframe)

4.2 基于物理的动画(Human motion capture, character animation等)

......

5 科学计算可视化

5.1 标量场可视化(Isosurface和体绘制 Raycasting等)

5.2 矢量场可视化(Flow visualization等)

5.3 信息可视化(如Social-Network Link Graph等)

......

6 延展和相关领域

6.1 图形硬件和GPU Computing(利用GPU进行普适的并行计算)

6.2 计算摄影学Computational Photography(图像处理和图形学的结合)

6.3 计算机视觉Computer Vision(是计算机图形学的逆向学科 如何从二维图像和视频中提取三维空间信息和内容理解)

6.4 大规模数据分析(大规模数据的可视化及物理模拟 如天气 洋流 社交网络信息等)

6.5 游戏引擎(是实时绘制+建模+物理模拟+动画的集合体)

6.6 电影动画及特效(是真实感绘制+建模+物理模拟+动画+计算机视觉等的集合体)

6.7 编译器及编程模型(GPU Shading Language语言设计及并行编程模型)

......

参考资料:

[1] Real-Time Rendering, Third Edition

[2] Physical-based Rendering, Second Edition

[2] The Visualization Hand Book

这个分类一定还不够完全,欢迎各位同仁指出不完备之处。不过提问者可以通过上面的表大概了解图形学的研究内容。至于未来的发展趋势,我个人从事的图形硬件和并行计算我认为是一个很有前景的方向。另外几乎在每个我所列出的领域内都有迷人而艰难的未解决的问题。在图灵奖历次获奖者中,和计算机图形学唯一相关的就是图形学之父Ivan Sutherland。所以说,计算机图形学是一个相当年轻的学科,会有很光明的发展前途。我会在下面列出一些曾经帮助过我的参考资料和一些领域的教授页面/软件资源以 1)供提问者进一步获取信息 2)展示图形学的迷人之处:

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