智能阴影修饰系统：基于机器学习的计算机图形学研究

该文档是武汉理工大学的一篇硕士学位论文，主要研究的是人工智能和机器学习在构建智能化阴影润饰系统中的应用。这篇论文探讨了计算机图形学的原理和方法，特别是如何通过模型创建、环境光照模拟以及光照与模型的互动来生成高质量的图形图像。 在计算机图形学领域，它已广泛应用于外观设计、航空模拟、医学，特别是在计算机辅助设计中取得了显著成果。计算机图形学可以分为两大类：现实主义和非真实感渲染。非真实感渲染通过省略不重要的细节，突出关键特征，简化形状或揭示隐藏部分，更有效地传达信息。此外，非真实感图像通常比真实图像占用更少的存储空间，更容易复制和传输，常用于教科书、技术菜单的图标设计等。 该论文利用VC++编程语言和ObjectARX开发工具，实现对简单物体在不同光照条件下的阴影和润饰效果。ObjectARX是一种用于创建AutoCAD应用程序的开发环境，允许程序员直接操作AutoCAD内部数据结构，实现自定义图形界面和功能增强。 论文可能详细讨论了以下几个方面的内容： 1. 阴影理论：深入分析了光照模型，如Phong模型、Gouraud着色和Blinn-Phong着色等，这些模型在模拟物体表面反射和折射特性中的应用。 2. 图像处理技术：可能包括图像增强、噪声消除、边缘检测等，以改善物体阴影的视觉效果。 3. 机器学习算法：可能使用了监督学习或无监督学习的方法，训练模型识别和优化不同光照下的阴影表现，例如神经网络、支持向量机或决策树等。 4. 实时渲染：探讨了如何在实时环境下高效地计算和显示阴影，可能涉及了GPU编程和优化技术，以提高系统的性能和响应速度。 5. 用户交互：可能设计了用户友好的界面，允许用户调整光照参数，实时查看和修改阴影效果。 6. 应用实例：通过实际案例展示了智能化阴影润饰系统在具体项目中的应用和效果，可能包括工业设计、建筑设计等领域。 这篇论文通过结合人工智能和机器学习技术，为提升计算机图形学中的阴影处理提供了新的思路和解决方案，对于增强图形图像的真实感和艺术表现力具有重要意义。