光栅化算法在计算机图形学中的应用

# 1. 简介

## 1.1 计算机图形学的基本概念

计算机图形学是研究如何利用计算机处理和生成图像的学科。它涉及到图像的表示、存储、处理和显示等方面的技术。计算机图形学在许多领域有着广泛的应用，包括游戏开发、虚拟现实、医学影像处理等。

计算机图形学的基本概念包括几何学、光学和计算机科学等方面的知识。它主要关注的是如何用数学和算法来描述和处理二维和三维图像。

## 1.2 光栅化算法的定义和作用

光栅化算法是计算机图形学中一种常用的技术，它将连续的几何图形转换为离散的像素图像。光栅化算法的作用是将图形对象转化为由单个像素点组成的图像，以便于计算机显示和处理。

光栅化算法是实现计算机图形学中很多功能的基础，如渲染、纹理映射、图像处理等。它可以将复杂的图形对象分解为像素点，并通过对每个像素点的处理来实现图形的显示和处理。

光栅化算法的定义和作用简述完成后，接下来我们将详细介绍光栅化算法的原理及分类。

# 2. 光栅化算法的原理

光栅化算法是计算机图形学中的一种重要算法，用于将连续曲线或曲面转换成离散像素的过程。在图形学中，一般将虚拟的物体或场景抽象成一个或多个多边形，然后使用光栅化算法将其转化为屏幕上的像素点。这样可以实现图形的显示、渲染和处理。

### 2.1 光栅化过程的基本步骤

光栅化过程一般包括以下基本步骤：

1. 几何学转换：将二维或三维物体的顶点坐标进行变换，使其适应屏幕或视口的坐标系。

2. 三角形剖分：将多边形分割为多个三角形，因为三角形是计算机图形学中最基本的图元。

3. 区域标定：确定每个三角形所占据的区域。

4. 边界识别：识别出每个三角形的边界。

5. 插值计算：对边界上的像素进行插值计算，得到各个像素的属性值。

6. 颜色填充：根据插值计算得到的属性值，对每个像素进行颜色填充。

7. 深度测试：根据每个像素的深度值（即距离相机的远近），确定每个像素的可见性。

8. 输出像素：将经过深度测试后的像素输出到屏幕上。

### 2.2 像素化与采样

在光栅化过程中，像素化和采样是两个重要的概念。

像素化是将连续的几何对象转换为离散的像素点的过程。连续的曲线或曲面在屏幕上被分为许多像素点，每个像素点对应于屏幕上的一个具体位置。像素化过程决定了图形的精度和细节。

采样是指在像素化过程中，对每个像素点的属性值进行获取的过程。在光栅化算法中，常用的属性有颜色、深度等。采样过程决定了图形