2015年 大学院理工学研究科 シラバス - 情報科学専攻
設置情報
科目名 | コンピュータグラフィックス | ||
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設置学科 | 情報科学専攻 | 学年 | 1年 |
担当者 | 牧野 光則 | 履修期 | 後期 |
単位 | 2 | 曜日時限 | 木曜1 |
校舎 | 駿河台 | 時間割CD | Q41A |
クラス |
概要
学修到達目標 | (1)コンピュータグラフィックスに関する基礎知識ならびに主要技法の原理・アルゴリズム・特徴について理解し、説明できること、また、(2)主要技法を用いて指定された情景の画像を作成できること、の二点を目標とする。 |
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授業形態及び 授業方法 |
授業は講義形式で行い、主要な資料は事前に配布する。 また、折に触れてCGの最新動向を紹介する映像を視聴する。さらに、機会があれば中央大学のバーチャルリアリティ設備を用いた実習を行う。 加えて、都心にあるCG・VR等の映像設備展示の見学・体験を推奨する。 |
準備学習(予習・ 復習等)の内容・ 受講のための 予備知識 |
自宅あるいは研究室でプログラミングできること(C言語を推奨するが、これ以外の言語でも構わない)。また、VRMLを閲覧可能な環境があることが望ましい(IE、Firefox、Chromeなどのブラウザ用の無料プラグインを利用できれば十分)。 |
授業計画
第1回 | CGとは (1) 定義 (2) 歴史 |
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第2回 | 座標系、色表現、ディスプレイ機器 |
第3回 | 基礎的なレンダリング-物体表面への光の照射 (1) 色空間モデル (2) 反射モデルの原理と特徴 (3) シェーディングモデルの原理と特徴 (4) マッピングの原理と特徴 |
第4回 | 写実的なレンダリング-レイトレーシング法 (1) 原理 (2) 特徴 |
第5回 | 写実的なレンダリング-レイトレーシング法 (3) レイトレーシング法の高速化 (4) 交差判定 |
第6回 | 高速なレンダリング-Zバッファ法 (1) 原理 (2) 特徴 |
第7回 | 高速なレンダリング-Zバッファ法 (3) 関連事項1 スキャンライン法 (4) 関連事項2 VRMLによる描画 |
第8回 | 形状モデリング (1) 三角形の集合で表す形状の定義と特徴 (2) 陰関数曲面で表す形状の定義と特徴(CSGモデル) |
第9回 | 形状モデリング (3) パラメトリック関数曲面で表す形状の定義と特徴 |
第10回 | 間接照明効果を含むレンダリング-ラジオシティ法 (1) 原理 (2) 特徴 |
第11回 | 間接照明効果を含むレンダリング-ラジオシティ法 (3) 漸進的ラジオシティ法 (4) 関連事項 フォトンマッピング |
第12回 | 空間に分布する情報の可視化-ボリュームレンダリング (1) マーチングスキューブ法の原理と特徴 (2) 直接的ボリュームレンダリングの原理と特徴 |
第13回 | 仮想現実感 (1) バーチャルリアリティ(VR) (2) 拡張現実感(AR) (3) 混合現実感(MR) (4) 代替現実感(SR) |
第14回 | 可視化(Visualization) (1) 可視化とは、可視化の意義 (2) Scientific Visualization (3) Data Visualization (4) Information Visualization |
第15回 | 平常試験及びその解説 |
その他
教科書 |
講義前にインターネットを通じて講義資料を配布する。
授業に関するwebpage等の情報を第1回講義時に説明、提示するので必ず出席すること。
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参考資料コメント 及び 資料(技術論文等) |
コンピュータグラフィックス編集委員会 『コンピュータグラフィックス』 CG-ARTS協会 2006年
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成績評価の方法 及び基準 |
目標(コンピュータグラフィックスに関する基礎知識ならびに主要技法の原理・アルゴリズム・特徴について理解し、説明できること、また、主要技法を用いて指定された情景の画像を作成できること)について問う演習ならびにレポート・平常試験を講義中に出題し、評価する。演習(15%)、レポート(60%)、平常試験(25%)の割合で最終成績に反映させる。 |
質問への対応 | 講義中、講義直後ならびにメールにて質問を受け付ける。 |
研究室又は 連絡先 |
中央大学理工学部情報工学科(中央大学後楽園キャンパス)、makino@m.ieice.org 授業に関するホームページ、レポート提出用e-mailアドレス:第1回授業の際に提示する。 |
オフィスアワー | |
学生への メッセージ |
理工学としてのコンピュータグラフィックス(CG)は「どのよう『な』画像を作るか」よりも「どのよう『に』画像を作るか」の立場が重要です。この授業を通じてCGの基礎モデル・アルゴリズムを修得してくれることを期待しています。 |