Computação Gráfica: Conceitos e Aplicações

O que é Computação Gráfica?

É a área da computação interessada na manipulação e visualização de objetos, sejam eles reais ou virtuais.

Quais são as três principais subáreas da computação gráfica?

Explique cada uma delas sucintamente.

• Síntese: Produção de representação.
• Processamento: Transformações de imagens com o objetivo de melhorar características visuais.
• Análise: Obter informações a partir das imagens.

Diferenças entre imagens vetoriais e matriciais

Explique duas vantagens e duas desvantagens de cada uma delas. Em quais dispositivos cada uma é utilizada?

• Imagens Matriciais:
  • São formadas por uma matriz de pontos (pixels).
  • Cada ponto possui um determinado valor de cor.
  • Quando trabalhamos com uma imagem matricial, editamos um grupo de pixels, e não um objeto.
  • Vantagens:
    • Necessitam de recursos de hardware baratos para representá-las.
    • Sua representação é flexível, muito comum e de processamento simples.
  • Desvantagens:
    • A imagem perde qualidade quando sofre determinados tipos de mudança, como zoom e rotação.
  • Dispositivos: Câmeras digitais e scanners.
• Imagens Vetoriais:
  • São desenhos definidos matematicamente, interligados por vários pontos unidos por linhas.
  • Vantagens:
    • Possibilidade de alterar o formato e o tamanho da imagem sem perder sua definição.
  • Desvantagens:
    • Processamento mais complexo.
  • Dispositivos: Mouse, teclado e caneta óptica.

O que é um Tubo de Raios Catódicos (CRT)?

Tecnologia utilizada nos primeiros monitores, onde um emissor de raios catódicos emite um feixe de elétrons através de um tubo de vácuo em uma tela fosforescente que emite luz visível nos pontos atingidos pelos elétrons.

Tipos de dispositivos de entrada e saída para imagens

• Imagens Vetoriais (Entrada): Teclado, mouse e caneta óptica.
• Imagens Matriciais (Entrada): Câmera e scanners.

Por que os primeiros equipamentos gráficos eram vetoriais?

O que causou a mudança para os atuais dispositivos, que são predominantemente matriciais?

Porque o hardware da época não tinha capacidade para armazenar imagens matriciais devido à pouca quantidade de memória. A mudança ocorreu com o avanço da tecnologia e o aumento da capacidade de armazenamento e processamento.

Resolução Espacial e Profundidade de Cor

Explique o que é resolução espacial e profundidade de cor (color depth) de uma imagem.

• Resolução Espacial: É a quantidade de pontos (pixels) utilizados para representar uma imagem.
• Profundidade de Cor: É a quantidade de cores que compõem a imagem, ou seja, o número de bits usados para representar a cor de um único pixel.

Conversão entre imagens vetoriais e matriciais

• Vetorial para Matricial: Sim, é possível através do processo de rasterização.
• Matricial para Vetorial: Sim, é possível através de processamento e análise de imagens, um processo mais complexo.

O que é uma Tabela de Cores (color-map)?

É um conjunto de cores definidas, aplicadas a uma imagem.

Função da GPU e suas vantagens

A GPU (Graphics Processing Unit) é uma unidade de processamento dedicada para processamento de imagens, liberando o processador central do computador dessa tarefa. Sistemas sem GPU têm uma performance mais baixa, visto que o seu único processador será encarregado das tarefas do sistema e do processamento de imagens.

Matiz, Saturação e Brilho de uma fonte luminosa

• Matiz: Componente de cor dominante percebida pelo observador.
• Saturação: Representa a quantidade de branco presente na cor.
• Brilho: Intensidade de luz fornecida pela fonte.

Tipos de Processos de Formação de Cores

• Subtrativos: Subtrai fontes luminosas ou soma de elementos absorventes. Presente em: Impressoras.
• Aditivos: Soma de fontes luminosas. As cores se compõem conforme se juntam as fontes. Exemplo: Azul + Verde -> Ciano. Presente em: Monitores.

Processo Subtrativo de Formação de Cores

Este processo subtrai fontes luminosas ou soma elementos absorventes. Para se formar o vermelho, por exemplo, soma-se magenta (absorve o verde) + amarelo (absorve o azul) = vermelho.

Espaços de Cores: Definição, Utilidade e Exemplos

Espaços de cores fornecem uma padronização para especificar cores. Os modelos de cores são mais comumente usados para formar cores em dispositivos de hardware, como, por exemplo, o RGB, utilizado em câmeras, monitores e TVs, e o CMY, utilizado em impressoras. Outros modelos são utilizados para descrever a manipulação de cores, como o HSI, utilizado para simular a percepção humana, o YUV e o YCbCr.

Vantagens e Desvantagens dos Sistemas RGB e HSV

(Esta seção precisa ser completada com informações sobre as vantagens e desvantagens dos sistemas RGB e HSV)

Etapas do Processamento de Imagens

1. Aquisição de Imagens: Fase inicial onde a imagem é inserida no computador para ser processada.
2. Pré-processamento: A função chave do pré-processamento é melhorar a imagem para possibilitar uma maior oportunidade de sucesso dos processos seguintes. Nesta etapa, são ressaltadas informações importantes como, por exemplo, bordas e objetos, além de atenuar ruídos e melhorar imperfeições da imagem.
3. Segmentação: A segmentação divide a imagem de entrada em partes ou objetos constituintes. A saída do estágio de segmentação é constituída tipicamente por dados em forma de pixels, correspondendo tanto à fronteira de uma região como a todos os pontos dentro da mesma.
4. Extração de Atributos: O processo de descrição, também chamado de seleção de características, procura extrair características que resultem em alguma informação quantitativa de interesse ou que sejam básicas para a discriminação entre classes de objetos.
5. Reconhecimento e Interpretação: Reconhecimento é o processo que atribui um rótulo a um objeto, baseado na informação fornecida pelo seu descritor. A interpretação envolve a atribuição de significado a um conjunto de objetos reconhecidos.