Computação Gráfica

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Instituto de Computação - UFF 
Computação Gráfica I
Professor: 
 
Anselmo Montenegro www.ic.uff.br/~anselmo
 
Conteúdo:
 - Introdução
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Instituto de Computação - UFF 
Computação Gráfica : noção clássica
1200 1200
1.000000 1.000000 37.600000
2.000000 1.000000 39.600000
3.000000 1.000000 40.700000
4.000000 1.000000 42.600000
5.000000 1.000000 42.600000
6.000000 1.000000 43.100000
...
Computação
Gráfica
DADOS
IMAGENS
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Instituto de Computação - UFF 
Aplicações: cinema
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Instituto de Computação - UFF 
Aplicações: cinema
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Instituto de Computação - UFF 
Aplicações: cinema
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Instituto de Computação - UFF 
Aplicações: jogos eletrônicos
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Instituto de Computação - UFF 
Aplicações: engenharia
Petrobras – Tecgraf – PUC-Rio
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Instituto de Computação - UFF 
Aplicações: indústria
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Instituto de Computação - UFF 
Aplicações: medicina
Ana Elisa F. Schmidt – Tese de Doutorado – PUC-Rio
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Instituto de Computação - UFF 
Aplicações: medicina
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Instituto de Computação - UFF 
Aplicações: visualização científica
http://sdcd.gsfc.nasa.gov/SVS/stories/solve/toms.html
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Instituto de Computação - UFF 
Sub-áreas da Computação Gráfica
Imagem digital 
Modelos e Dados 
Análise de Imagens
(Visão Computacional)
Síntese de Imagens
(Visualização)
Modelagem
Processamento
de Imagens
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Instituto de Computação - UFF 
Síntese de imagens
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Instituto de Computação - UFF 
Processamento de imagens
Borramento
Detecção de arestas
Tons de cinza
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Instituto de Computação - UFF 
Visão Computacional
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Instituto de Computação - UFF 
Visão Computacional
Juiz Virtual – Tecgraf – PUC-Rio
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Instituto de Computação - UFF 
Novas tendências: modelagem baseada em imagens
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Instituto de Computação - UFF 
Fundamentos da Computação Gráfica
Modelos físicos
Modelos matemáticos
Esquemas de representação.
Estruturas de dados e algoritmos.
Universo 
Físico
Universo 
Matemático
Universo de 
Representação
Universo de 
Implementação
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Instituto de Computação - UFF 
Fundamentos da Computação Gráfica
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Instituto de Computação - UFF 
Requisitos da Computação Gráfica
EFICIÊNCIA
REALISMO
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Instituto de Computação - UFF 
Profissionais da Computação Gráfica
Usuários.
Customizadores.
Programadores de aplicações.
Desenvolvedores de ferramentas.
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Instituto de Computação - UFF 
Computação Gráfica: um histórico
Anos 60-70
Ivan Sutherland (Sketchpad, 1963).
Tecnologia de display: terminais gráficos vetoriais capazes de armazenar primitivas (raster inviável, devido a custo de memória e capacidade de processamento).
Wire-frame, aplicações de CAD.
Problemas fundamentais: visibilidade, recorte, técnicas de modelagem geométrica (2D e 3D).
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Instituto de Computação - UFF 
Computação Gráfica: um histórico
Ivan Sutherland
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Instituto de Computação - UFF 
Computação Gráfica: um histórico
Anos 80
Viabilização da tecnologia raster (economia de mercado, microcomputadores).
Adaptação das técnicas wire-frame para raster.
Z-buffer: inviável quando introduzido (1975), mas a tecnologia do futuro.
Visualização realista, animação, iluminação global (radiosidade).
Interfaces gráficas.
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Instituto de Computação - UFF 
Computação Gráfica: um histórico
Anos 90
Consolidação do raster.
Visualização volumétrica.
Maior integração com imagens (modelagem e visualização baseada em imagens).
Aquisição de movimentos.
Realismo em movimento (efeitos especiais).
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Instituto de Computação - UFF 
Computação Gráfica: um histórico
Na atualidade
Programação em placas gráficas (indústria de jogos).
Modelos de iluminação mais realistas(não Lambertianas).
Aquisição de dados fotométricos mais precisos (HDR).
Aquisição de geometria em tempo real. 
Modelos baseados em pontos.
Superfícies de subdivisão.
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Ciclo de vida dos problemas
Os problemas essenciais são recolocados a cada mudança de tecnologia:
Modelagem.
Visibilidade.
Imageamento.
Animação.
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Ferramentos para a programação gráfica
Motif
GLUT
GKS
OpenGL
QuickDraw
Xlib
IUP/lua
VisualBasic
DirectX
Java
ToolBook
C / C++
PHIGS
HOOPS
?
?
?
Delphi
RenderWare
CanvasDraw
C &OpenGL
(c/ GLUT)
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Programa do curso
Parte I
Introdução. 
Cores.
Imagens.
Introdução à OpenGL.
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Programa do curso
Parte II
Sistemas Gráficos 2D.
Objetos Gráficos 2D.
Transformações geométricas no plano.
Algoritmos para rasterização de linhas e polígonos.
Recorte 2D.
Transformações de tela.
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Programa do curso
Parte III
Sistemas Gráficos 3D.
Objetos gráficos 3D.
Transformações geométricas 3D. 
Instanciação de objetos.
Transformações de visualização e modelos de câmera virtual. 
Eliminação de superfícies não visíveis.
Modelos de Iluminação. 
Texturas.
Técnicas avançadas.
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Computação Gráfica I
Professor: 
 
Anselmo Montenegro www.ic.uff.br/~anselmo
 
Conteúdo:
 - Cores
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Luz 
+
 Sistema Visual
Cores: intuição
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Natureza dual da luz
c = l f
c = Velocidade da Luz @ 3.0x108 m/s
 l = v / f
v
ONDA
PARTÍCULA
Cores: noção física de cor
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Onda eletro-magnética
l (m)
VISÍVEL
f (Hertz)
vermelho (4.3 1014 Hz), laranja, amarelo,..., verde, azul, violeta (7.51014 Hz)
Cores: cor como onda eletro-magnética
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luz
branca
prisma
vermelho
alaranjado
amarelo
verde
azul
violeta
luz branca (acromática) tem 
todos os comprimentos de onda
Newton
 Cor	 l
Violeta	380-440 nm
Azul	440-490 nm
Verde	490-565 nm
Amarelo	565-590 nm
Laranja	590-630 nm
Vermelho	630-780 nm
1 nm = 10-9 m
Cores: cor como onda eletro-magnética
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Distribuição espectral da luz
100
0
50
l
(nm)
E
luz branca
luz colorida
Cores: distribuição espectral da luz
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As cores que percebemos surgem da iteração entre fontes de luz e diversos tipos de materiais encontrados no mundo físico.
Tipos de processos de formação:
Aditivo.
Subtrativo.
Por pigmentação.
Cores: processo de formação
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Ea+b(l) = Ea (l)+Eb(l)
l
l
Ea
l
Eb
a
b
Ea+b
O olho não vê 
componentes!
a+b
Cores: processo de formação aditivo
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filtros
Luz 
branca
Filtro 
verde
Luz 
verde
Ef(l) = t(l) . Ei (l)
transparência
azul
amarelo
corantes
Cores: processo de formação subtrativo
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índices de refração distinto do material base 
A sucessão de reflexão e refração 
determinam a natureza da luz refletida 
tinta preta
tinta branca
tinta colorida
(saturada)
tons mais 
escuros
(shade)
tons mais 
claros
(tints)
Cinzas
(greys)
PALHETA
DO
PINTOR
tons
Cores: processo de formação por pigmentação
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l
(nm)
E
Cor branca ideal
Cor com comprimento de
onda dominante
Cor mocromática,
 pura ou espectral
Cor arbitrária
Cores: modelo matemático
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Espaço de funções correspondentes às distribuições espectrais.
Possui dimensão infinita.
Para manipulá-lo computacionalmente é necessário representá-lo.
Cores: espaço de cores E
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Cores: representação
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Depende de dois fatores:
Número de amostras utilizadas.
Método de interpolação.
l
(nm)
E
C(0)
0
1
n
...
C(1)
C(n)
Cores: reconstrução
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Amostram cores.
Possuem um conjunto de sensores.
Cada sensor é caracterizado por uma resposta espectral Si().
0
C()
Cores: sistemas receptores
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Reconstroem cores.
Possuem um conjunto de emissores Pk, k=1...n.
Cada emissor está associado a uma cor primária com distribuição espectral Pk().
O conjunto de cores que podem ser recontruídas por um sistema emissor é denominado gamute
Cr()
P1()
P2()
P3()
Cores: sistemas emissores
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Questões fundamentais:
O que é uma “boa” reconstrução de cores?
Quantas cores devem ser usadas como base da representação? 
Que cores (primárias) devem compor esta base?
Cores: o problema de representação e reconstrução de cores
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Boa = perceptualmente adequada (reconstrução metamérica)
Número de cores = 3
Cores: vermelho, verde e azul
Inspiração: sistema visual humano
Cores: uma solução par o problema de representação-reconstrução
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retina
bastonetes
cones
vermelho
verde
azul
Cores: representação no sistema visual humano
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Olho humano: Cones (RGB) e Bastonetes (cegos para cor)
Cores: representação no sistema visual humano
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O sistema visual humano representa as cores do espaço espectral E em um espaço tricromático.
Isto significa que três amostras(nas faixas correspondentes ao vermelho, verde e azul) é suficiente para os propósitos de reconstrução perceptual.
Cores: representação no espaço tricromático
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Cores: funções de reconstrução de cor no sistema CIE-RGB
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rR(l) 
gG(l)
bB(l)
Cor Monocromática
C(l)
R = 700 nm
G = 546 nm
B = 435.8 nm
C(l ) = rR(l) + gG(l) + bB(l) 
Cores: como obter as funções de reconstrução de cor
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Instituto de Computação - UFF 
rR(l)
gG(l)
bB(l)
Cor Monocromática
C(l)
R = 700 nm
G = 546 nm
B = 435.8 nm
C(l ) + rR(l) = gG(l) + bB(l)
C(l ) = r’R(l) + gG(l) + bB(l) , onde r’R(l) = - rR(l) 
Cores: interpretando as componentes negativas
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l
(nm)
E
C()
C’()=tC()
Cores: geometria dos espaços de cor tricromáticos
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c’ = tc 
c 
tc = tR(C()) = tR(C()) = R(tC()) = R(C’())=c’
croma 
Cada reta passando pela origem(menos a própria origem) define uma informação de cromaticidade (croma)
Variação de luminância
Cores: geometria dos espaços de cor tricromáticos
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:c1+c2+c3
(0,1,0)
(1,0,0)
(0,0,1)
Cores: Triângulo de Maxwell
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c
c*
Cores: coordenadas de cromaticidade
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É um cone.
É convexo.
Cores espectrais (puras) estão na fronteira.
Plano X+Y+Z=1
Diagrama de cromaticidade (projeção do sólido de cor sobre o Triângulo de Maxwell
Cores: sólidos de cor e diagramas de cromaticidade
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Sólido de cor + uma base = Sistema de cor.
c
c = c1 P1(l) + c2 P2(l) + c3 P3(l)
P1
P2
P3
Cores: sistemas de cor
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Sistemas propostos para especificação de cor padronizada.
Independentes de dispositivos físicos.
Sistemas propostos pela CIE ( Comission Internationale de l´Eclairage)
Sistema CIE-RGB.
Sistema CIE-XYZ.
Cores: sistemas de cor padrão
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Primeiro sistema padrão proposto.
Utiliza uma representação de cor no espaço tricromático 
Base de primárias do sistema:
R() vermelho com comprimento de onda de 700 nm
G() verde com comprimento de onda de 546 nm
B() azul com comprimento de onda de 435.8 nm
Cores: sistemas CIE-RGB
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l
(nm)
Cores espectrais
1.0
1.0
1.0
700 nm
546,1 nm
520 nm
500 nm
Reta púrpura
Cores: funções de reconstrução de cor no sistema CIE-RGB
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Cores: limitações do sistema CIE-RGB
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Sistema proposto capaz de reconstruir todas as cores visíveis.
A base de primárias {X,Y,Z} é formada por cores não visíveis. Estão fora do sólido de cor.
Deste modo todas as cores visíveis possuem coordenadas positivas.
Cores: sistema CIE-XYZ
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Instituto de Computação - UFF 
Cores: sistema CIE-XYZ
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Instituto de Computação - UFF 
Cores: sistema CIE-XYZ
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Instituto de Computação - UFF 
Cores: sistema CIE-XYZ
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Valor
l
(nm)
400
500
600
700
Cores Básicas do CIE 1931
C(l ) = X(l) X + Y(l) Y + Z(l) Z 
X(l)
X(l)
Y(l)
Z(l)
Cores: funções de reconstrução de cor no sistema CIE-XYZ
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saturação de C1 = 
C’ é complementar a C
 Û 
a C’ + b C = Branco
Cores: sistema CIE-XYZ
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Instituto de Computação - UFF 
Cores: comparação entre os sistemas CIE-RGB e CIE-XYZ
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Instituto de Computação - UFF 
É feita através de mudanças de coordenadas (determinada por uma mudança de base).
A mudança entre as bases é determinada por uma transformação linear.
Cores: conversão entre os sistemas CIE-RGB e CIE-XYZ
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Instituto de Computação - UFF 
Sistemas dos Dispositivos.
Sistemas Computacionais.
Sistemas de Interface.
Cores: sistemas de cor da Computação Gráfica
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Processo Aditivo
pixel
Cores: sistemas dos monitores
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B
Normalmente temos 1 byte para cada componente mapeando[0, 255] em [0,1]
processo aditivo
R
G
B
1.0
1.0
1.0
Y
M
C
W
K
vermelho
azul
preto
verde
amarelo
ciano
magenta
branco
Cores: sistemas dos monitores - mRGB
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processo subtrativo
luz branca
tinta ciano (0,1,1)
luz ciano (0,1,1)
componente vermelha é absorvida
papel branco (1,1,1)
Cores: sistemas as impressoras -CMY(K)
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Instituto de Computação - UFF 
x
y
gamute de um monitor
gamute de uma impressora
C1
C2
W
Cores: gamute no diagrama de cromaticidade dos dispositivos
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Instituto de Computação - UFF 
Permitem uma especificação intuitiva de cores.
São baseados em uma decomposição crominância-luminância.
Utilizam o seguinte esquema:
Escolha da crominância.
Escolha da luminância(brilho).
Cores: sistemas de interface
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Instituto de Computação - UFF 
Escolha da crominância:
Escolha de um ponto no espaço de croma (bidimensional).
Primeiro o usuário escolhe a matiz (a cor pura).
Depois o usuário escolhe a saturação (nível de mistura da cor pura com o branco).
Cores: sistemas de interface
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Instituto de Computação - UFF 
Sistema criado para a especificação de cores em monitores.
Introduz um sistema de coordenadas segundo o esquema luminância-crominância no sistema mRGB.
Descreve uma cor através de 3 parâmetros:
Hue(matiz)
Saturation(saturação)
Value(valor), uma mediada de brilho igual a max{r,g,b}.
Cores: sistema HSV
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Instituto de Computação - UFF 
Cores: sistema HSV