学习CV&CG的那些事 II

引子：“某个家伙在参加了CVPR和SIGGRAPH后感叹：‘I can learn more at CVPR。’”

大家习惯把CV&CG放在一起说，谓“图形图象”——话说“图象”和“图像”有什么区别？很多相关教材会在第一章里阐述两者的互逆关系：CV从由camera获取的图像中提取出基本元素，以进一步用于object recognition等；CG是先建立起物体的3D模型，然后经过一系列的坐标变换把3D场景投影到2D屏幕上。可以这样理解：在构造好的virtual world里用一台virtual camera拍照。

CG可以大致分为两部分：3D建模和光照渲染。基于图像的建模现在挺火的，在张老师的科研随笔里也有提及。光照渲染根据光传输物理方程而建立一些列经验模型，实现reflections, refractions, shadow, caustics, subsurface scattering等各种效果，其中Blinn-Phong是local illumination的经典模型，global illumination可以用ray tracing, radiosity等。随着GPU进化到GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units)，ray tracing的GPU实现可以获得很大的加速比，Tim Sweeney预言了光栅图形学的终结：'The End of The GPU Roadmap'。

回到正题。曾看过Greg Turk写的"Mathematics for Computer Graphics"，里面说到一些先进的数学工具在CG上没有用武之地。笔者的CG功力也只是入门级，因此也不好评论，不过经过一年左右的论文阅读经验，我还是比较认同"I can learn more at CVPR"。另外，毋庸置疑的是，CV&CG将会走得越来越亲密。

这十多天里，主要在延续CV的学习，确实是无法抑制内心的激动！——话说当时接触CG时也是这种感觉！——You're building a world in computer like God! 博客看得比较多，除了技术文章，博主的心情文字也很给力。可以在右侧栏里看到笔者收藏的链接。很多博文非常精彩，譬如刘未鹏的《数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法》、pluskid的漫谈Clustering、SVM系列，还有DaHua大牛的许多数学随笔。如果觉得国内的CV教学不好，看看美女教授Kristen Grauman、MIT的Antonio Torralba怎么上的吧！

漫游CV奇境之旅算是划上句号了，也要回到课题上的事情。深感自己数学功底之薄弱，但是“雪球”总会越滚越大的，以后要加倍努力了！且说下回预告：《基于CUDA的光线投射体绘制》。