Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme,
Institut für Informatik der Ludwig-Maximilians-Universität München


Vorlesung

Graphische Datenverarbeitung

Sommersemester 1996

Inhaltsverzeichnis dieser Seite

  • Organisatorisches
  • Inhalt der Vorlesung
  • Literatur
  • Übungsblätter
  • Aktuelle Hinweise

    • Organisatorisches

    Vorlesung:
    Graphische Datenverarbeitung. (A, ST) 3+2,
    Dozenten: Hans-Peter Kriegel , Daniel Keim
    Zeit und Ort: Do 09:15-12:00, Raum 114, Oettingenstr. 67
    Übung:
    Betreuer: Christian Böhm , Xiaowei Xu
    Zeit und Ort: Mo 13:15-15:00, Raum 05, Oettingenstr. 67

    für:
    Haupt- und Nebenfach Informatik
    Vorkenntnisse:
    Grundkenntnisse in Informatik.
    Schein:
    Voraussichtlich mündliche Prüfung, Termin wird in Vorlesung bekanntgegeben.

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    Inhalt der Vorlesung

    1. Einführung
      1. Was versteht man unter Computergraphik?
      2. Mensch-Maschine Schnittstelle (Interaktive Graphik)
      3. Theorie der Wahrnehmung
    2. Basis Algorithmen
      1. Scan Converting Algorithms (Linien, Kreise)
      2. Filling Algorithms (Rechtecke, Polygone, Filling with Patterns)
      3. Clipping Algorithms (Linien, Kreise, Polygone)
      4. Thick Primitive Algorithms
      5. Anti-Aliasing Algorithms
    3. Geometrische Transformationen
      1. 2D-Transformationen
      2. 3D-Transformationen
    4. 3D-Darstellung
      1. Projektionen (Perspektivisch & Parallel)
      2. Spezifikation einer 3D-Darstellung
      3. Berechnung von 3D-Projektionen
    5. Geometrisches Modellieren
      1. Modellierung von Kurven und Flächen durch Polygonnetze
      2. Parametrisierte Darstellung Kurven und Flächen (Hermite, Bézier, B-Splines)
      3. Spezielle Modellierungstechniken (Quadriken, Fraktale, Grammatik)
      4. Modellierung von Körpern (Mengenoperationen, Primitive, Translationskörper, Randdarstellungen, Voxel-basierte Modellierung, Octrees, BSP)
    6. Farbmodelle
      1. Physikalisch-orientiertes Farb-Diagramm (CIE)
      2. Hardware-orientierte Farbmodelle (RGB, CMY und YIQ)
      3. Anwendungsorientierte Farbmodelle (HSV, HLS und HSI)
    7. `Rendering' Techniken
      1. Ermittlung sichtbarer Kanten und Flächen
      2. Beleuchtungs- und Reflexionsmodelle
      3. Schatten, Transparenz & Lichtbrechung
    8. Visualisierung
      1. Überblick (Vector, Volume, Fluid Dynamics & Information Visualization)
      2. Visualisierung von Datenbanken
    9. Ausblick

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    Literatur