Робоча програма навчальної дисципліни «Інженерна графіка»



Скачати 169.64 Kb.
Дата конвертації10.01.2018
Розмір169.64 Kb.
ТипРобоча програма


ЗАТВЕРДЖЕНО

Наказ Міністерства освіти і науки, молоді та спорту України

29 березня 2012 року № 384

(у редакції наказу Міністерства освіти і науки України

від 05 червня 2013 року № 683)
Форма № Н - 3.04

Одеський національний університет імені І.І.Мечникова

(повне найменування вищого навчального закладу)

Кафедра (циклова комісія)_____обчислювальної математики_______
ЗАТВЕРДЖУЮ

Завідувач кафедри (відділення)


________________________________

“______”_______________20___ року



РОБОЧА ПРОГРАМА НАВЧАЛЬНОЇ ДИСЦИПЛІНИ


_______«Інженерна графіка»____

(шифр і назва навчальної дисципліни)

напрям підготовки__6.050102 Комп’ютерна інженерія ____________

(шифр і назва напряму підготовки)

спеціальність ______________________________________________________________

(шифр і назва спеціальності)

спеціалізація_______________________________________________________________

(назва спеціалізації)

інститут, факультет, відділення____Інститут математики, економіки і механіки

(назва інституту, факультету, відділення)

2013 – 2014 навчальний рік


Робоча програма _________ «Інженерна графіка»____________для студентів

(назва навчальної дисципліни)

за напрямом підготовки 6.050102 Комп’ютерна інженерія, спеціальністю ________________.

Розробники:_Максимов А.Л., ст.викладач___________________________

_____________________________________________________________

_____________________________________________________________

_____________________________________________________________

_____________________________________________________________

(вказати авторів, їхні посади, наукові ступені та вчені звання)

Робочу програму схвалено на засіданні кафедри (циклової комісії)_________________________

__________________________________________________________________________________
Протокол від “29серпня 2013 року № 1
Завідувач кафедри (голова циклової комісії)_______________________________
_______________________ (_доц. Реут В.В.______)

(підпис) (прізвище та ініціали)


_Одеса _, 2013 рік

 __________, 20__ рік


  1. Опис навчальної дисципліни




Найменування показників

Галузь знань, напрям підготовки, освітньо-кваліфікаційний рівень

Характеристика навчальної дисципліни

Кількість кредитів:

Національних – 2

ECTS – 3


Галузь знань

0501 Інформатика та

обчислювальна техніка

(шифр і назва)



Денна форма навчання

Напрям підготовки

6.050102 Комп’ютерна

інженерія

(шифр і назва)



За вибором вуза

Модулів – 3

Спеціальність(професійне спрямування)

____________________



Рік підготовки:

Змістовних модулів – 2

3-й

Індивідуальне науково-дослідне завдання

_______________________

(назва)


Семестр:

Загальна кількість годин 162

5-й

Тижневих годин для денної форми навчання:

аудиторних – 4

самостійної роботи

студента – 4



Освітньо-кваліфікаційний рівень:


Лекції:

36 год.

Практичні:




Лабораторні:

36 год.

Самостійна робота:

36 год.

ІНДЗ







Вид контролю:

5-й семестр – екз. (підсумковий модуль)


Примітка.

Співвідношення кількості годин аудиторних занять до самостійної і індивідуальної роботи становить:

Для денної форми навчання – 2



  1. Мета дисципліни

Семестровий курс лекцій. Включає основні алгоритми дво- і тривимірної машинної графіки, включи алгоритми реалістичного представлення сцен. Важливу частину дисципліни складають практичні реалізації алгоритмів мовою С/C++/C# та в середовищі Matlab у вигляді лабораторних робіт.

Курс орієнтований на дві основні категорії майбутніх фахівців:

- розробників програмно-технічних засобів машинної графіки;

- розробників прикладних пакетів, наближених до технічних засобів (графічних процесорів).

Основна частина курсу лекцій присвячена методам та алгоритмам машинної графіки і ставить за мету засвоєння базових методів і алгоритмів.




  1. Місце дисципліни у навчальному процесі

Дисципліна пов'язана з такими дисциплінами "Математичний аналіз", "Лінійна алгебра", "Аналітична геометрія", "Дискретна математика".




  1. Знання, уміння та навички студентів

В результаті вивчення дисципліни студенти мають познайомитися з базовими методами та алгоритмами машинної графіки і цифрової обробки зображень, уміти застосовувати їх для розв’язання практичних задач та мати навички розробки подібних алгоритмів для нових технічних засобів.




  1. Програма дисципліни




п/п

Тема


Кількість годин,

лекцій


Кількість годин, лаб. занять

Кількість годин, усього

1

Основні поняття і визначення машинної графіки.


2

-

2

2

Колір в комп’ютерній графіці

2

2

4

3

Геометричні перетворення


4

2

6

4

Растеризація графічних примітивів


4

6

10

5

Растеризація параметричних кривих


4

4

8

6

Відсікання відрізків і багатокутників. Алгоритми заливки областей.


2

4

6

7

Геометричне моделювання об’єктів і сцен.


6

10

16

8

Цифрова обробка зображень


12

8

20



Усього


36

36

72



  1. Погодинний план




з/п

Тема


Обсяг, год

Форма

контролю


Денна

Заочна

Дистанційна

1

2

3

4

5

6

І. Лекції


1.

Предмет и области применения компьютерной графики. Краткая история развития компьютерной графики. Технические средства поддержки компьютерной графики: ЭЛТ, устройства ввода, видеоадаптер, графопостроители, принтеры, сканеры. Программные средства поддержки компьютерной графики: драйверы устройств, библиотеки графических программ, специализированные графические системы и пакеты программ.

2










2.

Цветовые модели: RGB, YUV, HSV, CMY.

Переход от одной модели к другой.

Цветовой график МКО.

Однородные цветовые пространства Luv, PHS.



2










3.

Системы координат и геометрические преобразования (параллельный перенос, масштабирование, вращение).

Задание геометрических преобразований с помощью матриц.



2










4.

Конгруэнтные преобразования.

Переход в другую систему координат.

Задача вращения относительно произвольной оси.


2










5.

Алгоритмы Брезенхема растровой дискретизации отрезка.

2










6.

Алгоритмы Брезенхема растровой дискретизации окружности и эллипса. Алгоритмы заполнения внутренних областей.

2










7.

Основные виды параметрических кривых и алгоритмы их растеризации.

2










8.

Построения кривых по контрольным точкам. Алгоритм Безье.

2







КР

9.

В-сплайни. NURBS.

2










10.

Отсечение отрезков: алгоритм Сазерлэнда-Коэна, алгоритм средней точки, алгоритм Цируса-Бека, алгоритм Лианга-Барского. Отсечение многоугольников.

2










11.

Геометрическое моделирование. Элементы моделей. Методы построения моделей. Типы моделей. Полигональные сетки. Внутреннее представление моделей.

2










12.

Удаление скрытых линий и поверхностей.

Классификация методов удаления невидимых частей. Алгоритмы удаления линий. Алгоритм удаления поверхностей с Z-буфером. Построчный алгоритм с Z-буфером. Алгоритм разбиения области Варнока. Построчный алгоритм Уоткинса. Алгоритм трассировки лучей.



2










13.

РЕАЛИСТИЧНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СЦЕН. Модели освещения. Модели закраски. Прозрачность. Тени.  Фактура. Трассировка лучей. Излучательность.

2










14.

Дискретизация. Теорема Найквиста-Котельникова. Искажение сигнала и борьба с этим эффектом. Антиалиасинг. Растеризация с антиалиасингом. Алгоритм Гупты-Спрулла. Алгоритм Ву.

2










15.

Геометрические преобразования растровых изображений. Подход Веймана. Разложение преобразований в композицию более простых.

2










16.

Фильтрация изображений. Линейные фильтры: определение, сглаживающие фильтры, контрастоповышающие фильтры, разностные фильтры. Нелинейные фильтры: примеры нелинейных фильтров, морфологические операторы

2










17.

Поиск границ в изображении на основе градиента: анализ длины градиента, учет направления градиента. Поиск границ на основе лапласиана.

2










18.

Актуальность задачи аппроксимации полутонового изображения двухуровневым. Простой алгоритм аппроксимации полутонов. Алгоритм упорядоченного размытия. Алгоритм рассеивания ошибок Флойда-Стейнберга.Квантование.

Алгоритм равномерного разбиения цветового пространства. Алгоритм разбиения по частоте вхождения: идея алгоритма, метод разбиения цветового куба - локально отсортированный поиск. Алгоритм медианного сечения. Методы кластеризации для квантования изображений: метод K-средних, метод связности графа, иерархический метод, обобщенный метод K-средних или метод динамических сгущений.



2







РГР

КР




ІІ. Практичні (семінарські) заняття – не передбачені







ІІІ. Лабораторні роботи


1.

Структура BMP-файла. Візуалізація зображень.

2










2.

Алгоритм Брезенхема для прямої, кола і еліпса.

4










3.

Відсікання прямокутним вікном відрізків. Заливка багатокутників.

4










4.

Апроксимація параметричних кривих. Алгоритм Без’є.

4










5.

Цифрова обробка сигналів в Matlab. Базові функції.

4










6.

Фільтрація зображень в просторовій області.

8










7.

Фільтрація зображень в частотній області.

10












  1. Рекомендована література




    1. Основна

  1. Бахвалов Н. С., Жидков Е. П., Кобельков Г. М. Численные методы. Учебное пособие. - 4-е издание. М.- СПб.: Физматлит, Невский диалект, Лаборатория базовых знаний, 2003.

  2. Ватолин Д. С. Алгоритмы сжатия изображений Издательский отдел ВМиК МГУ им. М.В. Ломоносова, 1999.

  3. Колмогоров А. Н., Фомин С. В Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука, 1976

  4. Препарата Ф., Шеймос М. Вычислительная геометрия. Введение
    Мир, 1989.

  5. Роджерс Д., Адамс Д. Математические основы машинной графики
    Мир, 2001.

    1. Додаткова

  1. An optimum method for two level rendition of continuous-tone pictures. IEEE International Conference on Communications, Conference Record.- Seattle,Washington, USA: 1973.- June 11-13.- Pp. 11-15.

  2. Bezier P. E. Emploi des machines a commande numerique. Masson et Cie., 1970

  3. Boykov Y., Jolly M.P. Interactive graph cuts for optimal boundary and region segmentation of objects in n-d images. Proc. IEEE Int. Conf. on Computer Vision.- Vol. 1.- Vancouver, Canada: 2001.- Pp. 105-112.

  4. Bresenham J. A linear algorithm for incremental digital display of circular arcs
    Commun. ACM.- 1977.- Vol. 20, no. 2.- Pp. 100-106.

  5. Canny J. A computational approach to edge detection. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.- 1986.- Vol. 8, no. 6.- Pp. 679-698.

  6. M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. Schwartzkopf. Computational Geometry: Algorithms and Applications. Springer, 2000.

  7. Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing.- 3rd edition, Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice-Hall, Inc., 2006.

  8. Gupta S., Sproull R. F. Filtering edges for gray-scale displays. SIGGRAPH 81.- New York, NY, USA: ACM Press, 1981.- Pp. 1-5.




  1. Перелік контрольних, екзаменаційних (залікових) питань




  1. Назовите четыре основные области применения компьютерной графики.

  2. Каковы основные направления развития компьютерной графики?

  3. Какие задачи они решают?

  4. Где и когда впервые был использован дисплей в качестве устройства вывода ЭВМ?

  5. Кем и когда была разработана первая интерактивная программа для рисования?

  6. Назовите основных разработчиков методов закрашивания гладких поверхностей.

  7. Кто является автором ряда алгоритмов для построения растровых образов различных геометрических объектов?

  8. Назовите авторов алгоритмов удаления невидимых линий.

  9. В чем состоит основное различие между дисплеями с произвольным сканированием и растровым сканированием?

  10. Чем отличается дисплей на запоминающей трубке от векторного дисплея с регенерацией изображения?

  11. Каковы основные принципы работы цветной растровой электронно-лучевой трубки?

  12. Как работает перьевой плоттер?

  13. Назовите основные устройства ввода, использующиеся в компьютерной графике.

  14. Какие из устройств ввода дают возможность работать в абсолютных координатах?

  15. Перечислите области применения сканеров.

  16. Расположите в убывающем порядке чувствительность рецепторов глаза к цветам: красный, зеленый, синий.

  17. Что такое хроматический спектр?

  18. Что такое ахроматический спектр?

  19. Как осуществляется проекция трехмерного цветового пространства на плоскость?

  20. Чем отличается цветовой график МКО от треугольной проекционной области цветового пространства?

  21. Что такое дополнительный цвет?

  22. Что такое аддитивная и субстрактивная цветовые модели?

  23. Чем отличаются их цветовые кубы?

  24. Что является основой цветовой модели HSV и HLS? Являются ли цветовые модели HSV и HLS аддитивными или субстрактивными?

  25. Постройте алгоритм преобразования модели RGB в HSV.

  26. Постройте алгоритм преобразования модели RGB в HLS.

  27. В чем состоит главное достоинство цветового пространства Luv?

  28. В чем состоит главное достоинство цветового пространства Lab?

  29. Дайте определение декартовой системы координат. Какие векторы считаются равными?

  30. Какие векторы называются линейно независимыми?

  31. Как выразить длину вектора, используя операцию скалярного произведения?

  32. Как определить косинус угла между векторами, используя операцию скалярного произведения?

  33. Как из произвольного вектора  получить единичный вектор, совпадающий с ним по направлению? (Эта операция называется нормировкой вектора).

  34. Каково максимальное число линейно независимых векторов в пространстве? Что такое орты?

  35. Как построить параметрическое уравнение прямой, проходящей через две заданные точки плоскости или пространства?

  36. В каких случаях луч с плоскостью не пересекаются? В каких случаях луч пересекает сферу только в одной точке?

  37. При каком условии масштабирование сохраняет углы между отрезками?

  38. Какую траекторию описывают точки объекта при повороте?

  39. Вокруг чего осуществляется поворот на плоскости?

  40. Вокруг чего осуществляется поворот в пространстве?

  41. Какие шаги выполняются в алгоритме поворота относительно произвольной оси в пространстве?

  42. Что такое разложение в растр? Какова математическая основа растрового разложения в алгоритме Брезенхема?

  43. По какому критерию инициализируется пиксель в этом алгоритме? Чем отличаются ветви алгоритма при углах наклона <45° и >45°?

  44. Какую часть окружности достаточно построить, чтобы затем путем отражений получить окружность целиком?

  45. Какую часть эллипса достаточно построить, чтобы затем путем отражений получить эллипс целиком?

  46. Назовите два типа алгоритмов заполнения областей. Какая структура данных используется в алгоритмах с затравкой?

  47. Какие данные используются при построении растровой развертки треугольника?



  1. Критерії оцінювання знань студентів

Знання студента оцінюються за 100-бальною системою.



Оцінка 5 (90-100): зміст питання розкрито повністю, студент показав глибокі знання з теми питання.

Оцінка 4 (75-89): зміст питання розкрито достатньо повно, студент показав добрі знання з теми питання.

Оцінка 3(60-74): зміст питання розкрито не повністю, студент показав задовільні знання з теми питання.

Оцінка 2 (<0-59): зміст питання не розкрито, студент показав незадовільні знання з теми питання.



Поділіться з Вашими друзьями:


База даних захищена авторським правом ©wishenko.org 2017
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка