Đồ hoạ máy tính - Tổng quan về đồ hoạ máy tính

Đồ họa máy tính có thể được hiểu như là tất cả những gì liên quan đến việc tạo ra ảnh (image) bằng máy tính. Chúng bao gồm : tạo, lưu trữ, thao tác trên các mô hình (model) và các ảnh.

Thuật ngữ đồ họa máy tính (computer graphics) do William Fetter đặt ra năm 1960 để mô tả một cách

thiết kế mới khi đang làm việc tại hãng Boeing. • Với cách này, anh ta đã tạo nhiều ảnh có thể sử

dụng lại để có thể dễ dàng thiết kế buồng lái của phi công theo ý muốn.

 

pdf14 trang | Chia sẻ: thiennga98 | Lượt xem: 747 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Đồ hoạ máy tính - Tổng quan về đồ hoạ máy tính, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
aùt cuûa caùc ñoái töôïng vaø vò trí treân thieát bò hieån thò ñoái töôïng. ¨ Taäp caùc coâng cuï nhaäp lieäu : caùc öùng duïng ñoà hoïa coù theå söû duïng nhieàu loaïi thieát bò nhaäp khaùc nhau nhö chuoät, baøn phím, buùt veõ, baûng, ñeå ñieàu khieån vaø xöû lí doøng döõ lieäu nhaäp. ¨ Taäp caùc coâng cuï chöùa caùc thao taùc duøng cho quaûn lí vaø ñieàu khieån nhö khôûi taïo vaø ñoùng cheá ñoä ñoà hoïa, xoùa toaøn boä maøn hình, ÑOÀ HOÏA MAÙY TÍNH Döông Anh Ñöùc, Leâ Ñình Duy Toång quan veà Ñoà hoïa maùy tính 7/14 Hai moââ hình cô baûûn cuûûa öùùng duïïng ñoàà hoïïa · Öùng duïng ñoà hoïa döïa treân maãu soá hoùa (sampled- based graphics) ¨ Caùc pixel (ñieåm aûnh) ñöôïc taïo ra bôûi thao taùc soá hoùa aûnh baèng caùch söû duïng caùc chöông trình veõ döïa treân maãu soá hoùa hay maùy queùt. ¨ Caùc öùng duïng thuoäc daïng naøy goàm : PaintBrush, Adobe Photoshop, · Öùng duïng ñoà hoïa döïa treân ñaëc tröng hình hoïc (geometry-based graphics) ¨ Duøng caùc ñaëc tröng hình hoïc vaø caùc thuoäc tính ñeå moâ taû ñoái töôïng. Sau ñoù caùc ñoái töôïng seõ ñöôïc soá hoùa ñeå phuïc vuï cho hieån thò. ¨ Caùc öùng duïng thuoäc daïng naøy : Adobe Illustrator, AutoCAD, ÑOÀ HOÏA MAÙY TÍNH Döông Anh Ñöùc, Leâ Ñình Duy Toång quan veà Ñoà hoïa maùy tính 8/14 Öùùng duïïng ñoàà hoïïa döïïa treâân maããu soáá hoùùa · Caùc ñoái töôïng ñoà hoïa ñöôïc taïo ra bôûi löôùi caùc pixel rôøi raïc. · Caùc pixel naøy coù moät moâ taû veà toïa ñoä ñeå xaùc ñònh vò trí vaø giaù trò maãu (sample values), thoâng thöôøng laø ñoä saùng hay maøu saéc. · Caùc pixel naøy coù theå ñöôïc taïo ra baèng caùc chöông trình veõ, maùy queùt, · Khi moät aûnh ñöôïc xaùc ñònh bôûi taäp caùc pixel, chuùng coù theå coù caùc thao taùc : ¨ Bieân taäp aûnh (image editting) : caét, daùn caùc vuøng treân aûnh, söû duïng caùc coâng cuï toâ maøu ñeå hieäu chænh, ¨ Xöû lí aûnh (image processing) : söû duïng caùc thuaät toaùn ñeå thay ñoåi aûnh maø khoâng coù söï can thieäp cuûa ngöôøi duøng, bao goàm : laøm nhoøe aûnh (blurring), laøm neùt aûnh (sharpening), doø ñöôøng bieân (edge-detection), caân chænh maøu saéc, .. · Moät soá thuaän lôïi ¨ Deã daøng thay ñoåi aûnh baèng caùch thay ñoåi maøu saéc hay vò trí cuûa caùc pixel, ví duï nhö laáy aûnh aâm baûn, ¨ Coù theå di chuyeån caùc vuøng aûnh töø nôi naøy sang nôi khaùc deã daøng. · Moät soá baát lôïi ¨ Khoâng theå xem xeùt ñoái töôïng töø caùc goùc nhìn khaùc nhau. ¨ Hieäu chænh veà thuoäc tính hình hoïc, kích thöôùc phöùc taïp. ÑOÀ HOÏA MAÙY TÍNH Döông Anh Ñöùc, Leâ Ñình Duy Toång quan veà Ñoà hoïa maùy tính 9/14 Öùùng duïïng ñoàà hoïïa döïïa treâân ñaëëc tröng hình hoïïc · Caùc ñoái töôïng ñoà hoïa cô sôû nhö ñoaïn thaúng, ña giaùc, ñöôïc löu tröõ baèng caùc moâ hình (model) vaø caùc thuoäc tính (attribute) cuûa chuùng. ¨ Caùc moâ hình thöïc chaát laø caùc moâ taû toaùn hoïc, ví duï ñoaïn thaúng ñöôïc moâ hình baèng hai ñieåm ñaàu, cuoái, ¨ Caùc thuoäc tính ñöôïc duøng ñeå moâ taû caùch maø caùc ñoái töôïng ñöôïc hieån thò ví duï nhö maøu saéc, ñoä daøy, .. · Caùc aûnh ñöôïc taïo bôûi taäp caùc pixel thoâng qua vieäc soá hoùa caùc ñaëc tröng hình hoïc phuïc vuï cho moãi yeâu caàu hieån thò. Caùc aûnh coù theå khaùc nhau tuøy vaøo moãi yeâu caàu hieån thò khaùc nhau, nhöng ñeàu xuaát phaùt töø moät moâ hình. · Ngöôøi duøng khoâng thao taùc tröïc tieáp vôùi töøng pixel cuûa öùng duïng daïng naøy maø thao taùc treân caùc thaønh phaàn hình hoïc cuûa ñoái töôïng, sau ñoù soá hoùa laïi roài môùi hieån thò. ÑOÀ HOÏA MAÙY TÍNH Döông Anh Ñöùc, Leâ Ñình Duy Toång quan veà Ñoà hoïa maùy tính 10/14 Thieáát bò hieåån thò : Maøøn hình Caááu taïïo cuûûa CRT · Moät chuøm caùc tia ñieän töû (tia aâm cöïc) phaùt ra töø moät suùng ñieän töû, vöôït qua caùc heä thoáng hoäi tuï (focusing) vaø daãn höôùng (deflection) seõ höôùng tôùi caùc vò trí xaùc ñònh treân maøn hình ñöôïc phuû moät lôùp phosphor. · Taïi moãi vò trí töông taùc vôùi tia ñieän töû, haït phosphor seõ phaùt ra moät chaám saùng nhoû. Vì aùnh saùng phaùt ra bôûi caùc haït phosphor môø daàn raát nhanh neân caàn phaûi coù moät caùch naøo ñoù ñeå duy trì aûnh treân maøn hình. Moät trong caùc caùch ñoù laø laëp ñi laëp laïi nhieàu laàn vieäc veõ laïi aûnh thaät nhanh baèng caùch höôùng caùc tia ñieän töû trôû laïi vò trí cuõ. Kieåu hieån thò naøy goïi laø refresh CRT. · Coù nhieàu loaïi phosphor ñöôïc duøng trong moät CRT. Ngoaøi maøu saéc ra, ñieåm khaùc nhau chính giöõa caùc loaïi phosphor laø “ñoä beàn“ (persistent), ñoù laø khoaûng thôøi gian phaùt saùng sau khi tia CRT khoâng coøn taùc ñoäng. ÑOÀ HOÏA MAÙY TÍNH Döông Anh Ñöùc, Leâ Ñình Duy Toång quan veà Ñoà hoïa maùy tính 11/14 · Lôùp phosphor coù ñoä beàn thaáp caàn toác ñoä laøm töôi cao hôn ñeå giöõ cho hình aûnh treân maøn hình khoûi nhoøe. Loaïi naøy thöôøng raát toát cho hoaït hình, raát caàn thay ñoåi hình aûnh lieân tuïc. Lôùp phosphor coù ñoä beàn cao thöôøng ñöôïc duøng cho vieäc hieån thò caùc aûnh tónh, ñoä phöùc taïp cao. Maëc duø moät soá loaïi phosphor coù ñoä beàn lôùn hôn 1 giaây, tuy nhieân caùc maøn hình ñoà hoïa thöôøng ñöôïc xaây döïng vôùi ñoä beàn dao ñoäng töø 10 ñeán 60 micro giaây. · Soá löôïng toái ña caùc ñieåm coù theå hieån thò treân moät CRT ñöôïc goïi laø ñoä phaân giaûi (resolution). · Kích thöôùc vaät lí cuûa maøn hình ñoà hoïa ñöôïc tính töø ñoä daøi cuûa ñöôøng cheùo maøn hình, thöôøng dao ñoäng töø 12 ñeán 27 inch hoaëc lôùn hôn. Moät maøn hình CRT coù theå ñöôïc keát hôïp vôùi nhieàu loaïi maùy khaùc nhau, do ñoù soá löôïng caùc ñieåm treân maøn hình coù theå ñöôïc veõ thaät söï coøn tuøy thuoäc vaøo khaû naêng cuûa heä thoáng maø noù keát hôïp vaøo. · Tæ soá phöông laø tæ leä cuûa caùc ñieåm doïc vaø caùc ñieåm ngang caàn ñeå phaùt sinh caùc ñoaïn thaúng coù ñoä daøi ñôn vò theo caû hai höôùng treân maøn hình (trong moät soá tröôøng hôïp ngöôøi ta thöôøng duøng tæ soá phöông nhö laø tæ soá cuûa caùc ñieåm theo chieàu ngang so vôùi caùc ñieåm theo chieàu doïc). Vôùi caùc maøn hình coù tæ soá phöông khaùc 1, deã daøng nhaän thaáy laø caùc hình vuoâng hieån thò treân noù seõ coù daïng hình chöõ nhaät, caùc hình troøn seõ coù daïng hình ellipse. ÑOÀ HOÏA MAÙY TÍNH Döông Anh Ñöùc, Leâ Ñình Duy Toång quan veà Ñoà hoïa maùy tính 12/14 Maøøn hình daïïng ñieååm (raster - scan display): · Chuøm tia ñieän töû seõ ñöôïc queùt ngang qua maøn hình, moãi laàn moät doøng vaø queùt tuaàn töï töø treân xuoáng döôùi. Söï baät taét cuûa caùc ñieåm saùng treân maøn hình phuï thuoäc vaøo cöôøng ñoä cuûa tia ñieän töû vaø ñaây chính laø cô sôû cuûa vieäc taïo ra hình aûnh treân maøn hình. · Moãi ñieåm treân maøn hình ñöôïc goïi laø moät pixel. Caùc thoâng tin veà hình aûnh hieån thò treân maøn hình ñöôïc löu tröõ trong moät vuøng boä nhôù goïi laø vuøng ñeäm laøm töôi (refresh buffer) hay laø vuøng ñeäm khung (frame buffer). Vuøng boä nhôù naøy löu tröõ taäp caùc giaù trò cöôøng ñoä saùng cuûa toaøn boä caùc ñieåm treân maøn hình vaø luoân luoân toàn taïi moät song aùnh giöõa moãi ñieåm treân maøn hình vaø moãi phaàn töû trong vuøng naøy. · Ñeå thay ñoåi caùc hình aûnh caàn hieån thò, caùc giaù trò töông öùng vôùi vò trí vaø ñoä saùng phaûi ñöôïc ñaët vaøo vuøng ñeäm khung. ÑOÀ HOÏA MAÙY TÍNH Döông Anh Ñöùc, Leâ Ñình Duy Toång quan veà Ñoà hoïa maùy tính 13/14 · Ñeå taïo ra caùc aûnh ñen traéng, ñôn giaûn chæ caàn löu thoâng tin cuûa moãi pixel baèng 1 bit (caùc giaù trò 0, 1 seõ töôïng tröng cho vieäc taét (toái), baät (saùng) pixel treân maøn hình). Trong tröôøng hôïp aûnh nhieàu maøu, ngöôøi ta caàn nhieàu bit hôn, neáu thoâng tin cuûa moãi pixel ñöôïc löu baèng b bit, thì ta coù theå coù 2b giaù trò maøu phaân bieät cho pixel ñoù. · Trong caùc maøn hình maøu, ngöôøi ta ñònh nghóa taäp caùc maøu laøm vieäc trong moät baûng tra (LookUp Table - LUT). Moãi phaàn töû cuûa LUT ñònh nghóa moät boä ba giaù trò R (Red), G (Green), B (Blue) moâ taû moät maøu naøo ñoù. Khi caàn söû duïng moät maøu, ta chæ caàn chæ ñònh soá thöù töï (index) töông öùng cuûa maøu ñoù trong LUT. Baûng LUT coù theå ñöôïc thay ñoåi bôûi caùc öùng duïng vaø ngöôøi laäp trình coù theå can thieäp ñieàu khieån. Vôùi caùch laøm naøy chuùng ta coù theå tieát kieäm khoâng gian löu tröõ cho moãi phaàn töû trong vuøng ñeäm khung. · Soá phaàn töû cuûa LUT ñöôïc xaùc ñònh töø soá löôïng caùc bits/pixel. Neáu moãi phaàn töû cuûa vuøng ñeäm khung duøng b bits ñeå löu thoâng tin cuûa moät pixel, thì baûng LUT coù 2b phaàn töû. Neáu b=8, LUT seõ coù 28=256 phaàn töû, ñoù chính laø soá maøu coù theå ñöôïc hieån thò cuøng moät luùc treân maøn hình. · Vieäc laøm töôi treân maøn hình daïng naøy ñöôïc thöïc hieän ôû toác ñoä 60 ñeán 80 frame/giaây. Ñoâi khi toác ñoä laøm töôi coøn ñöôïc bieåu dieãn baèng ñôn vò Hertz (Hz – soá chu kì/ giaây), trong ñoù moät chu kì töông öùng vôùi moät frame. ÑOÀ HOÏA MAÙY TÍNH Döông Anh Ñöùc, Leâ Ñình Duy Toång quan veà Ñoà hoïa maùy tính 14/14 · Khi ñaït ñeán cuoái moãi doøng queùt, tia ñieän töû quay trôû laïi beân traùi cuûa maøn hình ñeå baét ñaàu doøng queùt keá tieáp. Vieäc quay trôû laïi phía traùi maøn hình sau khi laøm töôi moãi doøng queùt ñöôïc goïi laø tia hoài ngang (horizontal retrace). Vaø tôùi cuoái moãi frame, tia ñieän töû (tia hoài doïc – vertical retrace) quay trôû laïi goùc treân beân traùi cuûa maøn hình ñeå chuaån bò baét ñaàu frame keá tieáp. · Trong moät soá maøn hình, moãi frame ñöôïc hieån thò thaønh hai giai ñoaïn söû duïng kó thuaät laøm töôi ñan xen nhau (interlaced refesh). ÔÛ giai ñoaïn ñaàu tieân, tia queùt seõ queùt moät soá doøng töø treân xuoáng döôùi, sau tia hoài doïc, caùc doøng coøn laïi seõ ñöôïc queùt. Vieäc ñan xen caùc doøng queùt naøy cho pheùp chuùng ta thaáy ñöôïc toaøn maøn hình hieån thò chæ trong moät nöûa thôøi gian so vôùi duøng ñeå queùt taát caû caùc doøng moät laàn töø treân xuoáng döôùi. Kó thuaät naøy thöôøng ñöôïc duøng cho loaïi maøn hình coù toác ñoä laøm töôi thaáp.

File đính kèm:

  • pdfIntroduction.pdf
Giáo án liên quan