TDT4195 Bildeteknikk

Like dokumenter
Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling

a. Hva er de inverse transformasjonene avfølgende tre transformasjoner T, R og S: θ θ sin( ) cos( ) Fasit: 1 s x cos( θ) sin( θ) 0 0 y y z

Forelesningsnotater SIF8039/ Grafisk databehandling

GENERELLE VEKTORROM. Hittil har vi bare snakket om vektorrom av type

Oppgave 1 (25 %) - Flervalgsoppgaver

4.1 Vektorrom og underrom

4.1 Vektorrom og underrom

FASIT OG TIPS til Rinvold: Visuelle perspektiv. Lineær algebra. Caspar forlag, 1.utgave 2003 og 2.opplag 2004.

4.1 Vektorrom og underrom

Seksjonene : Vektorer

Seksjonene : Vektorer

TDT4195 Bildeteknikk

Oppgavesett. Kapittel Oppgavesett 1

4.1 Vektorrom og underrom

Løsningsforslag øving 6

Emne 6. Lineære transformasjoner. Del 1

5.5 Komplekse egenverdier

Emne 10 Litt mer om matriser, noen anvendelser

MAT1120 Repetisjon Kap. 1

2D Transformasjoner (s. 51 i VTK boken) Translasjon. Del 2 Grafisk databehandling forts. Rotasjon. Skalering. y x = x + d x, y = y + d y.

Oppgaver MAT2500. Fredrik Meyer. 29. august 2014

INF 2310 Digital bildebehandling

Kap. 6 Ortogonalitet og minste kvadrater

Geometri i rommet. Kapittel Vektorer i R 3. Lengden av v er gitt ved

Anvendt Robotteknikk Konte Sommer 2019 EKSAMEN HARIS JASAREVIC

Universitetet i Agder Fakultet for teknologi og realfag LØSNINGSFORSLAG. Dato: 11. desember 2008 Varighet: Antall sider inkl.

RF5100 Lineær algebra Leksjon 12

Lineær algebra. 0.1 Vektorrom

LØSNINGSFORSLAG. Universitetet i Agder Fakultet for Teknologi og realfag. Dato: 03. desember 2009 Varighet: Antall sider inkl.

16 Ortogonal diagonalisering

En rekke av definisjoner i algebra

INF 2310 Digital bildebehandling

Oppgaver MAT2500 høst 2011

MAT Onsdag 7. april Lineær uavhengighet (forts. 1.8 Underrom av R n, nullrom, basis MAT Våren UiO. 7.

8 Vektorrom TMA4110 høsten 2018

Lineær algebra. H. Fausk i=1 a ix i. Her har vi oppgitt hva ledd nummer i skal være og hvilke indekser i vi summerer over.

Emne 9. Egenverdier og egenvektorer

Leksjon G2: Transformasjoner

Vi viser denne ekvivalensen ved å vise begge implikasjoner. " "Anta at G virker trofast på X og anta at g, h G er slik at gx = hx for alle

Løsningsforslag eksamen STE 6038 Geometrisk modellering 9/8 1995

LO510D Lin.Alg. m/graf. anv. Våren 2005

(a) R n defineres som mengden av kolonnevektorer. a 1 a 2. a n. (b) R n defineres som mengden av radvektorer

Vektorrom. Kapittel 7. Hva kan vi gjøre med vektorer?

15 Hovedprinsippet for vektorrom med et indre produkt

5.5.1 Bruk matriseregning til å vise at en rotasjon er produktet av to speilinger. Løsningsforslag + + = =

Lineærtransformasjoner

Diagonalisering. Kapittel 10

7.4 Singulærverdi dekomposisjonen

Matriser. Kapittel 4. Definisjoner og notasjon

MAT1120 Repetisjon Kap. 1, 2 og 3

UNIVERSITETET I OSLO

Øving 3. Oppgave 1 (oppvarming med noen enkle oppgaver fra tidligere midtsemesterprøver)

Egenverdier og egenvektorer

A.3.e: Ortogonale egenfunksjonssett

MAT Grublegruppen Notat 11

EKSAMEN I EMNE TDT4230 VISUALISERING FREDAG 10. DESEMBER 2010 KL LØSNINGSFORSLAG

5.8 Iterative estimater på egenverdier

MAUMAT644 ALGEBRA vår 2016 Fjerde samling Runar Ile

Dagens mål. Det matematiske fundamentet til den diskrete Fourier-transformen Supplement til forelesning 8 INF Digital bildebehandling

4.2 Nullrom, kolonnerom og lineære transformasjoner

RF5100 Lineær algebra Leksjon 1

MA-132 Geometri Torsdag 4. desember 2008 kl Tillatte hjelpemidler: Alle trykte og skrevne hjelpemidler. Kalkulator.

LØSNINGSANTYDNING EKSAMEN

Gauss-Jordan eliminasjon; redusert echelonform. Forelesning, TMA4110 Fredag 18/9. Reduserte echelonmatriser. Reduserte echelonmatriser (forts.

Løsning til utvalgte oppgaver fra kapittel 12 (15).

Velkommen til MA1103 Flerdimensjonal analyse

MA1202/MA S løsningsskisse

Anvendt Robotteknikk Konte Sommer FASIT EKSAMEN HARIS JASAREVIC

Lineær algebra. H. Fausk i=1 a ix i. Her har vi oppgitt hva ledd nummer i skal være og hvilke indekser i vi summerer over.

Oppgave 14 til 9. desember: I polynomiringen K[x, y] i de to variable x og y over kroppen K definerer vi undermengdene:

HØGSKOLEN I BERGEN Avdeling for ingeniørutdanning

Universitet i Bergen. Eksamen i emnet MAT121 - Lineær algebra

4 Matriser TMA4110 høsten 2018

EKSAMEN. Informasjon om eksamen. Emnekode og -navn: ITD37018 Anvendt Robotteknikk. Dato og tid: , 3 timer. Faglærer: Haris Jasarevic

9 Spenninger og likevekt

Oppgaver MAT2500. Fredrik Meyer. 29. september 2014

MA1201/MA6201 Høsten 2016

OPPGAVER FOR FORUM

Kompleks eksponentialform. Eulers inverse formler. Eulers formel. Polar til kartesisk. Kartesisk til polar. Det komplekse signalet

Grublegruppe 19. sept. 2011: Algebra I

LØSNINGSANTYDNING. HØGSKOLEN I AGDER Fakultet for teknologi. DAT 200 Grafisk Databehandling. Ingen. Klasse(r): 2DTM, 2DT, 2 Siving, DT

Leksjon G2: Transformasjoner

Lineær uavhengighet og basis

UNIVERSITET I BERGEN

Innlevering FO929A - Matematikk forkurs HIOA Obligatorisk innlevering 3 Innleveringsfrist Fredag 14. november 2014 kl. 14 Antall oppgaver: 13

UNIVERSITETET I OSLO

EKSAMEN I EMNE TDT4195 BILDETEKNIKK TORSDAG 9. JUNI 2011 KL Løsningsforslag

TMA4110 Matematikk 3 Eksamen høsten 2018 Løsning Side 1 av 9. Løsningsforslag. Vi setter opp totalmatrisen og gausseliminerer:

LØSNING TIL KONTINUASJONSEKSAMEN STE 6251 Styring av romfartøy

KONTINUASJONSEKSAMEN I EMNE TDT4230 VISUALISERING TIRSDAG 9. AUGUST 2005 KL LØSNINGSFORSLAG

9 Lineærtransformasjoner TMA4110 høsten 2018

Eksamen i TMA4190 Mangfoldigheter fredag 30 mai, 2014

RF3100 Matematikk og fysikk Leksjon 1

Transkript:

TDT495 Bildeteknikk Grafikk Vår 29 Forelesning 5 Jo Skjermo Jo.skjermo@idi.ntnu.no Department of Computer And Information Science Jo Skjermo, TDT423 Visualisering

2 TDT495 Forrige gang Attributter til grafiske primitiver Farger Linje- og kurveattributter Flateattributter Flling av flater Scanlinjealgoritmen Boundar-fill Flater med irregulære kanter Antialiasing

3 TDT495 - I dag Geometriske transformasjoner, del Basistransformasjoner Skalering Rotasjon Translasjon Kort om grunnelementene Punkt, skalarer og vektorer Problemer å løse Affine rom Koordinatsstemer og rammer Homogene koordinater

4 Geometriske transformasjoner Konstruksjon i lokale koordinatsstemer Transformasjon til verdenskoordinatsstemet l l l http://www.jand.com

5 Geometriske transformasjoner Objekter i eget lokalt (modellerings- koordinatsstem Fltting Rotasjon Skalering Sette sammen objekter av del-objekter Modelleringstransformasjoner -bgg opp objekter av deler (plassert i forhold til et felles origo for det objekter -bruker navnet modelleringstransformasjoner for å skille i bruk (men er også geometriske trans. Transformasjon til verdenskoordinatsstem Geometriske transformasjoner -plasser og fltt objekter (med hvert sitt lokale koordinatsstem rundt om i verden i forhold til hverandre Er koordinattransformasjoner

6 Geometriske transformasjoner Skalering Rotasjon Basistransformasjoner Translasjon Skjærtransformasjoner Refleksjon kjekt å ha:

7 Plan Basistransformasjonene Problem: Konstatere problemer Løse problemene Grunnleggende for transformasjoner i grafikken Basistransformasjonene på ntt Rotasjoner rundt vilkårlig akse Quat

8 Skalering 2 3 Skalering relativt origo. (Referansepunkt: origo

9 Skalering retningen i skalering retningen skalering i retningen skalering i På matriseform:

Rotasjon Rotasjonsvinkel: Rotasjon i planet om origo. (Referansepunkt: origo

Rotasjon Ser på rotasjon av ett punkt: φ ρ ρ (, (, cos( sin( cos( sin( sin( cos( sin( cos( sin( sin( cos( cos( sin( cos( sin( cos( φ ρ φ ρ φ ρ φ ρ φ ρ φ ρ φ ρ φ ρ + + + +

2 Rotasjon På matriseform: cos( sin( sin( cos( Rotasjon i --planet kan sees på som rotasjon om -aksen med konstant. I 3D blir da matriseformen: cos( sin( sin( cos(

3 Rotasjon På samme måte: rotasjon om -aksen: cos( sin( sin( cos( Rotasjon om -aksen: cos( sin( sin( cos(

4 Rotasjon Sklisk ombtting som grunnlag for rotasjonsmatrisene om - og -aksene: -> -> -> -> -> -> -> -> ->

5 Rotasjon Enhver rotasjon kan sees på som sammensatt av en rotasjon om hver av koordinataksene i tur og orden

6 Translasjon (, (,

7 Translasjon + + + På vektorform: + PROBLEM: lar seg ikke skrive på matriseform ved hjelp av en 33-matrise!!

8 Geometriske bestanddeler Geometriske modeller bgges opp av: Linjer Flater Volumer Bggeredskaper : Punkt Vektorer Skalarer

9 Geometriske bestanddeler Punkt: Et punkt P er et sted i rommet Ingen utstrekning Eksisterer uavhengig av referanse og målesstem Referanse og mål koordinatsstem I fsikken: inertialsstem universets sentrum UTM-sstemet sstem for kartframstilling på jorda Koordinatsstemer i grafikk: Modellkoordinater Verdenskoordinater Kamerakoordinater.

2 Vektorer Punkt Vektorer: Har lengde og retning Er IKKE stedfestet Eksisterer uavhengig av referanse- og målesstem De tre røde vektorene er ekvivalente

2 Vektorrom En mengde av vektorer med gldige operasjoner: addisjon skalar multiplikasjon og med følgende egenskaper: u + u (nullvektor a + ( -a (invers vektor u + v v + u (kommutativ ( u + v + w u + ( v + w (assosiativ u u ß ( u + v ß u + ß v (distributiv ( ß + µ u ß u + µ u (distributiv ß ( µ u ( ß µ u (assosiativ u, v og w er vektorer. ß og µ er skalarer

22 Vektorrom Et vektorrom av dimensjon n har en basis bestående av n lineært uavhengige vektorer v, v 2,, v n. Disse vektorene er slik at: v + v 2 2 + v 3 3 + L + v n n bare kan oppflles dersom alle k.

23 Koordinatsstemer e Et kartesisk koordinatsstem er et vektorrom spent ut av en basis bestående av tre ortonormale vektorer. e e Måler koordinater langs aksene For å kunne angi koordinater, har vi i tillegg et origo

24 Skalarer Reelle tall som i vår sammenheng brukes angivelse av mål, skaleringsfaktorer inklusive Punkt Skalering av punkt: MENINGSLØST Fltte punkt Angivelse av koordinater Vektorer Angivelse av lengde Angivelse av retning Skalering

25 Skalarer Lengde Vektorer Retning v 3v Skalering

26 Linjer, flater og volumer I likhet med punkt og vektorer: Eksisterer uavhengig av referanse- og målesstem Linjer og flater Kan beskrives ved analtiske matematiske uttrkk Kan behandles av eksisterende grafikksstemer Volumer Kan beskrives matematisk ved hjelp av en kombinasjon av analtiske matematiske uttrkk og logiske uttrkk Eksisterende grafikksstemer behandler volumer som skall bestående av flater

27 Problemer å løse Uttrkke translasjon på matriseform Behandle alle transformasjoner med samme formalisme Slå sammen transformasjoner i en matrise Finne fram til enhetlig notasjon og operasjoner som skiller mellom punkt og vektorer

28 Affine rom Ved hjelp av homogene koordinater: Skiller mellom de geometriske entitetene: punkt og vektorer Ordner opp med translasjons-problemet

29 Vektorrom og affine rom Vektorrom: Vektorrom av dimensjon n har en basis bestående av n lineært uavhengige vektorer: v, v 2, v 3,, v n Affine rom: For affine rom inngår i tillegg et referanse-punkt slik at basis blir: v, v 2, v 3,, v n, P

3 Affine rom Har alle egenskapene som vektorrom har Tilleggsegenskap for affine rom: v P - Q (punkt-punkt subtraksjon gir en vektor Q v + P (vektor-punkt sum gir et punkt Begrepet koordinatsstem erstattes med begrepet ramme (frame

3 Affine rom Punkt i det affine rommet: P v + 2v2 + K+ nvn + P med representasjonen: [ K ] T p 2 n

32 Affine rom Vektorer i det affine rommet: v v + 2v2 + K+ nvn + P med representasjonen: [ K ] T v 2 n

33 Homogene koordinater Punkt: Vektorer: p v δ δ δ

34 Skalering retningen i skalering retningen i skalering retningen i skalering P S P S,, ( På matriseform med homogene koordinater:

35 Rotasjon Rotasjon av et punkt om -aksen: cos( sin( + sin( cos(

36 Rotasjon Om -aksen på matriseform i homogene koordinater: P R P R ( cos( sin( sin( cos(

37 Rotasjon Rotasjon om -aksen i homogene koordinater: P R P R ( cos( sin( sin( cos( Rotasjon om -aksen i homogene koordinater: P R P R ( cos( sin( sin( cos(

38 Translasjon + + + På matriseform i homogene koordinater: P T P T,, ( Vi har løst translasjonsproblemet!!

39 Egenskaper ved skalering Invers transformasjon: To skaleringer etter hverandre:,, (,, ( S S,, (,, (,, ( 2 2 2 2 2 2 res S S S S

4 Egenskaper ved rotasjon Invers transformasjon: Ri ( Ri ( i, eller R T i Ri To rotasjoner om samme akse etter hverandre: R res Ri i ( 2 Ri ( R ( + 2

4 Egenskaper ved translasjon Invers transformasjon: To translasjoner etter hverandre:,, (,, ( T T,, (,, (,, ( 2 2 2 2 2 2 res T T T T + + +

42 Konkatenering Sammenslåing av transformasjoner Eks.: Punktet p gjennomgår transformasjonene A, B og C i nevnte rekkefølge: p Ap p Bp BAp p Cp CBAp Resultattransformasjon: MCBA TRANSFORMASJONENE KONKATENERES I MOTSATT REKKEFØLGE I FORHOLD TIL REKKEFØLGEN DE UTFØRES I

43 Skalering relativt et vilkårlig punkt Ønsker Har (,,. Translere slik at punktet (,, faller i origo 2. Skalere 3. Translere tilbake

44 Rotasjon om punkt utenfor origo Rotasjonsakse parallell med -aksen gjennom punktet (,, (,,. Translere slik at rotasjonsaksen faller langs -aksen 2. Rotere 3. Translere tilbake

45 Refleksjon Refleksjon om et plan Rf

46 Refleksjon Refleksjon om en akse Rf

47 Refleksjon Refleksjon om et punkt Rf o

48 Refleksjon l Refleksjon om linjen l: m+b Ett eksempel: -Transler linjen slik at den passerer origo -Roter slik at linjen sammenfaller med akse -Reflekter om plan gjennom aksen -Roter og transler tilbake

49 Neste gang Geometriske transformasjoner, del 2 Refleksjon* Skjærtransformasjoner Rotasjon om en vilkårlig akse Eulervinkler Stive og affine transformasjoner Ortogonale matriser