1
Obrázek 1: Aditivní skládání (vlevo) a subtraktivní skládání barev (vpravo)
Obrázek 2: Rozvinutý plášť RGB krychle
2
Obrázek 3: Barevný prostor CIE 1931 xyY (obrázek poskytl E. F. Glynn, Stowers Institute for
Medical Research)
3
Obrázek 4: Snižování počtu barev a práce s paletou. V prvním řádku je použita pevná paleta
(podobná paletě 3–3–2) s pravidelným rozložením barev. Barvy výsledného obrazu vznikly
z původních barev s pomocí této palety prahováním (vlevo), obraz byl dále vylepšen metodou
distribuce zaokrouhlovací chyby a maticovým rozptýlením barev. Ve druhém řádku je použita
paleta přizpůsobená obrazu. Levý obrázek není vylepšen rozptylováním barev, obsahuje pouze
nejbližší barvy z palety. Při tvorbě středního obrázku byla aplikována distribuce zaokrouhlovací
chyby. Pravý obrázek představuje původní fotografii v plných barvách. Rozdíly mezi metodami
jsou nejlépe vidět na barevných přechodech v okolí zapadajícího slunce. Obě použité palety
jsou znázorněny na třetím řádku.
4
Obrázek 5: Nahoře obraz HDR se světelným zdrojem mapovaný globální, lineární metodou, dole
stejný obraz mapovaný pomocí pokročilé lokální metody (obrázky poskytl M. Čadík, ČVUT
v Praze)
5
Obrázek 6: Obraz a jeho deformace pomocí síťového warpingu
Obrázek 7: Obraz a jeho počítačové úprava do stylu impresionismu a pointilismu
6
Obrázek 8: Shora dolů drátový model a jeho zobrazení konstantním a Phongovým stínováním.
Stínovací techniky dokáží vyvolat poměrně dobrou iluzi plynule zakřiveného povrchu i v případě,
že model je velmi hrubý (vpravo). Model čajové konvice z roku 1975 z laboratoře na
univerzitě v Utahu (Utah teapot), se stal testovacím objektem pro lokální osvětlovací modely
a mapování textur a současně symbolem prostorové počítačové grafiky.
7
Obrázek 9: Model čajové konvice s procedurální objemovou texturou mramoru a dřeva (nahoře).
Na dalším řádku je tentýž čajník s kovově vypadající hrbolatou texturou, vpravo je
pomocí inverzního mapování přes pomocné těleso ve tvaru kvádru nanesena na čajník obyčejná
textura šachovnice. Poslední řádek ukazuje texturu modulující průhlednost a nakonec
mapování prostředí.
8
Obrázek 10: Virtuální ekosystémy simulují růst několika druhů rostlin ovlivňovaný jejich vzájemnou
interakcí a podmínkami okolního prostředí
9
Obrázek 11: Výsledky simulace hydraulické eroze, prováděné ve 4500 krocích. Voda se vlévá
do koryta řeky (krok 100), které ji nestačí pojmout (krok 1500). Dochází k proražení meandrů
(krok 3000) a vytvoření nového, přímého koryta (krok 4400)
10
Obrázek 12: Metoda sledování paprsku dokáže zobrazit vržené stíny i zrcadlové odrazy (na
zrcadlové nástěnce v horním obrázku). Dolní obrázek ukazuje využití metody pro vizualizaci
dat reprezentujících elementární částice při turbulentním proudění. Přidání zrcadlové desky
umožnilo zobrazit v jediném obrázku pohledy ze dvou směrů.
11
Obrázek 13: Osvětlení univerzitní laboratoře vypočítané hierarchickou radiozitou zanedbávající
detaily pro lidské oko nevýznamné. V případě této scény bylo dosaženo téměř desetinásobného
urychlení výpočtu. Na horním obrázku vidíme sítě plošek, na dolním finální stínovaný obrázek.
(obrázky poskytli S. Gibson a A. Murt, University of Manchester)
12
Obrázek 14: Použití metody Monte Carlo sledování paprsku. Obrazy (postupně zleva doprava
a shora dolů) vznikly posíláním 1, 10, 100 a 1000 paprsků každým pixelem. Hloubka sledování
paprsku byla 500. Objekty jsou umístěny ve virtuálním kvádru zvaném Cornell box, skrze
jehož odstraněnou, resp. nezobrazovanou přední stěnu pozorujeme scénu. Tento kvádr s délkou
hrany přibližně 55 cm, navržený a ze skutečného materiálu vytvořený v roce 1984 na Cornellově
univerzitě (Ithaca, USA), se stal srovnávacím a testovacím prostředím pro algoritmy globálního
osvětlování.
13
Obrázek 15: Obrazy získané metodou Monte Carlo sledování světla (fotonů). Bylo sledováno
deset tisíc (vlevo), resp. jeden milion (vpravo) drah světla vycházejících z plošného zdroje.
Obrázek 16: Obraz získaný metodou fotonových map (vlevo) a přímé zobrazení fotonových map
(vpravo).
14
Obrázek 17: Odstranění ploch pohledovým jehlanem kombinované s určením a odstraněním
zastíněných objektů. Scéna obsahuje 38245 objektů, tj. přibližně 78 milionů trojúhelníků. Pozorovatel
je v místě vrcholu pohledového jehlanu. Po odstranění zůstalo 487 objektů (méně než
1 milion trojúhelníků). Černě vykreslené objekty (obrázek vpravo) leží mimo pohledový jehlan,
červeně nakreslené objekty byly označeny jako zastíněné.
15
Obrázek 18: Virtuální realita s využitím velkoplošné stereoskopické projekce a datové rukavice.
Polohou ruky a ohybem prstů ovládá uživatel virtuální ruku. Aplikace umožňuje pracovat
se zobrazenými virtuálními předměty, např. otrhávat lístky na kopretině. K lepší orientaci
ve složitých scénách napomáhají virtuální zrcadla, která poskytují pohledy z různých směrů.
Laboratoř interakce člověka s počítačem, Fakulta informatiky, Masarykova univerzita v Brně.
(Poznámka: Při pořizování fotografie bylo stereoskopické zobrazení vypnuto)
16
Obrázek 19: Virtuální realita se společným obrazovým a silovým prostorem. Stereoskopické
zobrazení na nakloněném displeji je pomocí zrcadla promítnuto pozorovateli se zatmívacími
brýlemi. Zařízení silové zpětné vazby, umístěné v prostoru pod zrcadlem, vytváří dojem, že se
uživatel dotýká povrchu hmotných objektů v místě, kde je vidí (Laboratoř interakce člověka
s počítačem, Fakulta informatiky, Masarykova univerzita v Brně).