计算机图形学总览:图像和图像的概念辨析

清华大学AMiner 团队联合中国工程科技知识中心，发布《2018计算机图形学研究报告》，总览概念、技术、人才、会议、应用、趋势等，呈现领域领军人才及中坚等重要学者信息。同时，新智元也将结合清华大学AMiner团队数据发布全球首个华人AI学者学术影响力Top100，精彩不要错过。

计算机图形学是计算机科学领域的重要研究方向之一，图形学技术也在社会生活和生产的各个领域得到应用。清华大学 AMiner 团队近日发布《计算机图形学研究报告》，对计算机图形学的研究情况、应用和研究趋势进行了介绍，并对计算机图形学领域的专家进行深入挖掘，介绍了国内外计算机图形学著名学者。

本报告包括以下内容：

概述篇：计算机图形学概念 / 发展历史 / 中国计算机图形学发展 / 著名公

技术篇：计算机图形学总体框架 / 研究内容 / 相关技术算法

人才篇：领军人物 / 中坚力量 / 青年学者

会议篇：在各地举办的会议

应用篇：计算机图形学在各个领域的应用

趋势篇：计算机图形学的发展趋势

计算机图形学总览

计算机图形学是研究怎样利用计算机来显示、生成和处理图形的原理、方法和技术的一门学科，这里的图形是指三维图形的处理。

图像和图像的概念辨析：

计算机图形学和计算机视觉是同一过程的两个方向。计算机图形学将抽象的语义信息转化成图形，计算机视觉则从图形中提取抽象的语义信息，图像处理研究的则是一个图像或一组图像之间的相互转化和关系，与语义信息无关。下表从输入和输出的角度对三者的区别进行辨析：

计算机图形学总体框架

计算机图形学总体框架

数学基础：主要包括一些基本的算法，例如向量与几何的变换，如几何建模时的三维空间变换、绘制时的三维到二维的投影变换和二维空间的窗口和视图变换等。

建模：三维和二维空间的各种几何模型，有解析式表达的简单形体，也有隐函数表达的复杂曲线等。建模的主要工作是几何计算。

渲染：或者叫做绘制，指的是模型的视觉实现过程，计算机图形学的光照、纹理等理论和算法都需要对模型进行处理，其中也要用到大量的几何计算。

交互技术：如今的交互式图形学已经可以提供图形通讯手段，成为图形交互的主要工具。几何计算贯穿于以上各个过程之中，是计算机图形学的基础。

计算机图形学技术起源

计算机图形学相关技术算法

OpenGL

OpenGl 定义了一个跨编程语言、平台的编程接口的规范，一般用于三维图形，但也可用于二维图像。OpenGL 是一个功能强大，调用方便的底层图形库，它与硬件无关，可以在不同的平台如 windows、mac、linux 等之间进行移植，支持 OpenGL 的软件具有很好的移植性，可以获得非常广泛的支持。

二维图形变换

图形的几何变换一般是指图形的几何信息经过变换后产生新的图形，图形几何变换既可以看作是坐标系不动而图形变动，即变动后的图形在坐标系中的坐标值发生变化；又可以看作是图形不动而坐标系变动，即变动后的图形在新坐标系下具有新的坐标值。基本的变换有平移、旋转、缩放等。计算机图形学中基本的二维图形的几何变换算法：

三维图形变换

三维图形的基本变换有：三维比例变换、三维对称变换、三维错切变换、三维旋转变换。和二维图形一样，用适当的变换矩阵也可以对三维图形进行各种几何变换。对三维空间的点如（x，y，z），可用齐次坐标表示为（x，y，z，1）或（x，y，z，h），三维空间里的点的变换可写为：

其中 [M] 是 4*4 阶变换矩阵，即：

计算机图形学全球人才分布：只有中国流入大于流出

AMiner 基于发表于国际期刊会议的学术论文，对计算机图形学领域全球 top1000 的学者进行计算分析，绘制了该领域学者的全球分布地图。

计算机图形学全球学者分布图

根据上图，我们可以得出以下结论——从国家来看，美国是计算机图形学研究学者聚集最多的国家，英国、德国、加拿大和中国紧随其后；从地区来看，西欧是计算机图形学人才的集中地，而美国东西部等其他先进地区也吸引了大量计算机图形学的研究学者。

计算机图形学各国人才顺逆差图

AMiner 选取计算机图形学领域影响力排名前 1000 的专家学者，对其迁徙路径做了分析。由上图可以看出，各国计算机图形学领域人才的流失和引进是相对比较均衡的，其中美国是计算机图形学领域人才流动大国，人才输入和输出都大幅领先，且从数据来看，人才流出略大于流入。英国、加拿大、德国和中国等国人才流动量落后于美国，除中国外各国均有轻微的人才流失现象，中国人才流入量大于流出量。

计算机图形学学者 h-index 统计

由上图可以看出，全球计算机图形学学者 h-index 指数在 20 到 40 之间的学者最多，占 30%，h-index 指数在 40 到 60 之间的学者次之，占比 25%，h-index 指数在 50-59 以下的学者最少，占比 4%。

计算机图形学学者男女比

全球计算机图形学学者男性占 94%，女性占 6%，男女人数相差悬殊。

计算机图形学学者中国分布图

我们以 “computer graphics” 为关键词，在 AMiner 数据库中对国内计算机图形学人才进行挖掘，得到了国内计算机图形学领域人才分布图。计算机图形学学者在中国集中于北京及东南沿海等有计算机基础的地方。

领军人物、中坚力量和领域新星：中国青年学者正在成长

根据这一智库，我们按照相关度和影响力等对专家进行排序和分类，分成领军人物、中坚力量、领域新星三类。排序和分类规则主要参考专家的 h-index、paper、citation、专家所获得的荣誉、任职机构排名、专家 Activity、Sociability 以及 Diversity 等。我们按照 AMiner 提供的数据选取 10 位学者做简单介绍。

领军人物

沈向洋

沈向洋，微软全球执行副总裁，负责微软人工智能事业部与微软全球研究院。1996 年获卡内基梅隆大学计算机学院机器人专业博士学位。沈向洋博士是计算机视觉和图形学研究的世界级专家。曾任 IEEE PAMI 编委、计算机视觉国际会议 ICCV 2005 大会主席和 ICCV 2007 程序委员会主席。

沈向洋博士在计算机图形学领域的顶级会议 ACM SIGGRAPH 上发表论文 53 篇，在计算机视觉领域的 ICCV 和 CVPR 上发表论文 55 篇。2006 年入选 IEEE Fellow 和 ACM Fellow。2011 年获第十届 “全美亚裔年度杰出工程师奖”。2014 年获 “微软公司杰出技术领袖奖”。2017 年 2 月，当选美国国家工程院外籍院士。

Pat Hanrahan

Pat Hanrahan，斯坦福大学计算机图形实验室教授，1985 年获得威斯康辛大学麦迪逊分校生物物理学博士学位。主要研究兴趣包括可视化、图形系统和架构以及渲染算法的研究等。Pat Hanrahan 教授是皮克斯动画工作室的创始员工，涉及作品有《玩具总动员等》。在斯坦福大学任教期间开发了 Tableau 软件。

Pat Hanrahan 教授因其在渲染和计算机图形领域的重要贡献获得了三项奥斯卡奖，多次在图形学重要会议上获奖，同时是美国国家工程院院士。

Michael F. Cohen

Michael F.Cohen，Facebook 计算摄影研究小组负责人，华盛顿大学教授，美国计算机图形学专家。1992 年在犹他大学获得博士学位。主要研究兴趣有计算机图形学、计算机视觉和计算机摄影。

因在现实图像合成中所开发的辐射度方法而获得 1998 年 ACM SIGGRAPH 图形学成就奖。

Donald Greenberg

Donald Greenberg，康奈尔大学计算机图形学教授，1968 年康奈尔大学取得博士学位。主要研究兴趣包括实时真实感绘制、色彩科学和计算机辅助建筑设计等。Greenberg 是国际公认的计算机图形学先驱，撰写了数百篇文章，并指导了许多知名的计算机图形学学生。

Donald Greenberg 教授是美国国家工程院院士，1997 年获 ACSA 建筑创意研究奖，1989 年获得 National Computer Graphics Association Academic Award，1987 年获图形学最高奖 ACM SIGGRAPH Steven A. Coons Award。

David Salesin

David Salesin，华盛顿大学计算机科学与工程系教授，1991 年在斯坦福大学获得博士学位。David Salesin 教授曾在卢卡斯电影公司和皮克斯公司工作，为奥斯卡获奖短片 Tin Toy 和长篇电影 Young Sherlock Holmes 做动画制作。他的研究兴趣主要是计算机图形学，包括数字摄影和视频、自动设计和信息的展示、非真实感渲染、可视化等。

David Salesin 1993 年获得 NSF Young Investigator award 以及 1995 年的 NSF Presidential Faculty。2000 年获得 ACM SIGGRAPH 图形学成就奖，2002 年被评为 ACM Fellow。

Marc Levoy

Marc Levoy，原斯坦福大学计算机图形学教授，现在在谷歌工作。20 世纪 70 年代，Marc Levoy 教授致力于电脑动画开发，汉娜 - 芭芭拉公司用他的系统制作了 The Flint stones，Scooby Doo 等影视作品。他对绘制技术、3D 激光扫描以及计算机摄影和显微技术都有较深入的研究。在谷歌工作期间，MarcLevoy 教授参与开发了谷歌图书扫描仪，推出了谷歌街景项目。

Marc Levoy 教授 1996 年获 ACM SIGGRAPH 计算机图形成就奖，2007 年当选为 ACM Fellow。

中坚力量

胡事民

胡事民，清华大学教授。主要研究兴趣有计算机图形学、智能信息处理、系统软件、几何计算和智能信息处理等。近几年来，在特征敏感的三维模型几何处理、基于草图的互联网图像合成和可视媒体高效编辑与处理等方面发表重要国际刊物论文 100 余篇，相关技术获得授权发明专利 40 余项，成果获国家技术发明二等奖 1 项。

胡事民教授 2002 年获得国家杰出青年基金资助，2006 年任国家 973 计划项目首席科学家，2007 年入选教育部长江学者特聘教授，2015 年成为国家自然科学基金委创新群体负责人。

周昆

周昆，浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室主任，教育部长江学者特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者，国际电气电子工程师协会会士（IEEE Fellow）。

周昆教授的研究领域包括计算机图形学、人机交互、虚拟现实和并行计算。近年来在 ACM/IEEE Transactions 上发表论文 70 余篇，获得美国发明专利 30 余项。现担任《ACM Transactionson Graphics》、《The Visual Computer》、《Frontiers of Computer Science》、《计算机研究与发展》等多个期刊编委，担任《IEEE Spectrum》编辑顾问委员会委员。

周昆教授曾获得 2010 年中国计算机图形学杰出奖、2011 年中国青年科技奖、2011 年麻省理工学院《技术评论》全球杰出青年创新人物奖（MITTR 35 Award）、2013 年国家自然科学二等奖等奖项。

鲍虎军

鲍虎军，国家杰出青年基金获得者，教育部长江学者特聘教授，浙江大学信息学部主任，计算机学会计算机辅助设计和图形学专业委员会主任。

鲍虎军教授的主要研究兴趣是计算机图形学和虚拟现实，所领导的团队曾获首届国家创新研究群体科学基金的资助，并作为首席科学家，先后二次承担了国家重大基础研究发展规划（973 计划）项目虚拟现实技术的研究。近年来在虚拟环境的几何物理建模和交互计算、复杂虚拟场景的实时高保真绘制和呈现、虚拟和现实环境的融合呈现等方面取得了重要进展，自主研发了虚拟现实驱动引擎和支撑软件平台。部分成果分别获国家自然科学奖二等奖和教育部高等学校优秀成果一等奖。

陈宝权

陈宝权，北京大学教授，前沿计算研究中心执行主任，长江特聘教授，973 首席科学家，国家 “万人计划” 领军人才。主要研究兴趣为大规模城市场景三维获取及海量数据可视化，在 ACM SIGGRAPH、IEEE VIS、ACM TOG 等国际会议和刊物发表论文 100 余篇。

陈宝权教授是现任期刊 IEEE Transactionson Visualization and Computer Graphics 编委，可视化领域顶级会议 IEEE VIS 指导委员会委员，以及计算机图形领域顶级会议 SIGGRAPH Asia 指导委员会委员。曾任 SIGGRAPH Asia 2014 会议主席，第一次将该会议引入中国大陆。获 2003 美国 NSF CAREER 奖，2005 年 IEEE Visualization 可视化国际会议最佳论文奖，2008 年入选中科院 “百人计划”，2010 年获国家杰出青年科学基金资助，2013 年入选国家“百千万人才” 工程计划和“中青年领军人才”，2014 年获得“中国计算机图形学大会杰出奖”。

青年学者

陈为

陈为，浙江大学计算机学院 CAD & CG 国家重点实验室教授，国家 “优青” 获得者，十三五国家重点研发专项 “云计算与大数据” 总体组、指南组专家。主要研究兴趣是数据可视化和可视分析。陈为教授主持国家自然科学基金等项目多项，发表国际一流学术论文数十篇。出版教材 3 部，专著 1 部（大数据技术）。担任 Journal of Visualization 等期刊编委，多次担任计算机图形学国际会议主席，例如 ACM SIGGRAPH Asia Workshop on Visualization 2016 大会论文主席、IEEE LDAV 2017 大会论文主席等。荣获 IEEE Visualization 年会最佳论文提名奖、浙江省科学技术奖二等奖、IEEE Conference on CAD & CG 大会最佳论文奖、教育部科学技术进步二等奖等。

刘利刚

刘利刚，中国科学技术大学数学学院教授，博士生导师，中国科学院 “百人计划”。研究兴趣包括计算机图形学，3D 几何建模与处理等，已在计算机图形学顶级期刊 ACMTrans.onGraphics(Siggraph/SiggraphAsia) 上发表论文 20 余篇。主持国家自然科学基金项目 5 项，2012 年获得国家自然科学 “优秀青年基金” 项目，2013 年获得国家自然科学奖二等奖。国际会议 GMP2017 大会共同主席，SPM2014，SGP2015，CVM2016，CAD/Graphics2017，GMP2018 的论文共同主席。

黄惠

黄惠，深圳大学特聘教授，博士生导师，可视计算研究中心主任，国家优青，ACM 高级会员。研究方向为计算机图形、图像处理和科学计算，主要研究几何建模、形状分析、点优化、图像处理、3D/4D 采集与创作等。

黄惠教授在国际顶级学术会议和 JCR 一区期刊上发表多篇论文，现主持 973 前期研究专项、深圳市基础学科布局等重点项目。担任 SCI 期刊 The Visual Computer 副总主编、Computer Graphics Forum 副主编和 Frontiers of Computer Science 青年 AE。

黄劲

黄劲，浙江大学 CAD & CG 国家重点实验室导师，博士生导师，国家自然科学基金委优秀青年科学基金项目获得者。主要从事几何处理与物理模拟方面的研究，在国际会议与国内外图形学期刊已发表论文 50 余篇，共有十余篇长文发表在国际图形学顶级期刊 ACM Transactions on Graphics 和 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics。

黄劲教授担任 ACM SIGGRAPH 等国际会议的委员会委员，Computer-Aided Geometry Design 期刊副主编，并且主持和参与了十多项国家级研究项目。

王锐

王锐，浙江大学中国计算机学院国家重点实验室教授、计算机图形学领域专家。主要研究兴趣包括实时渲染、现实渲染、基于 GPU 的计算和 3D 显示技术等。在快速 / 实时全局光照明绘制、光场传输于采样、绘制流水线设计与优化等方面取得了具有国际先进水平的研究成果。

王锐教授在计算机图形学的顶级期刊 / 会议 ACM Transactionon Graphic 及 SIGGRAPH，SIGGRAPH Asia 发表文章 9 篇，在 IEEE Transaction on Visualization and Graphics, Computer Graphics Forum，Computer & Graphics，Visual Computer，Euro Graphics，Pacific Graphics 等国际知名期刊和会议共发表论文三十余篇。申请多项国家发明专利。

徐凯

徐凯，国防科技大学副教授，国家自然科学优秀青年基金获得者。主要研究兴趣为几何处理与建模、数据驱动的形状分析、基于三维几何的计算机视觉等。

徐凯教授已在计算机图形学顶级国际会议 SIGGRAPH / SIGGRAPH Asia 上发表论文 13 篇。担任 SCI 期刊 Computer Graphics Forum、Computers and Graphics 和 The Visual Computer 的编委。担任会议 GDC 2016 和 CAD/Graphics 2017 的论文共同主席，以及 SIGGRAPH Asia、PG、SGP 等国际会议的程序委员。曾获全军优秀博士论文奖，湖南省自然科学一等奖，军队科技进步二等奖，中国工业与应用数学学会 “几何设计与计算青年学者奖”，以及陆增镛 CAD & CG 高科技奖二等奖。

刘永进

刘永进，清华大学计算机系副教授。于 2000 年和 2004 年分别获得香港科技大学硕士和博士学位，2004-2006 年在香港科技大学任职博士后副研究员。2006 年到清华大学任教，2017 年获杰青，研究方向为计算几何与图形学，主要从事计算机辅助设计中的三维数字几何建模研究。

刘永进教授是中国工业与应用数学学会几何设计与计算专委会副秘书长，CCF 高级会员。在 IEEE Trans.Robotics，IEEE Trans.Automation Science & Engineering，Visual Computer 等著名国际期刊上发表论文 15 篇。

许威威

许威威，浙江大学 CAD 国家重点实验室百人计划研究员。2003 年于浙江大学 CAD&CG 国家重点实验室获博士学位，2004 年到 2005 年于日本立命馆大学任博士后研究员。2005-2012 年任微软亚洲研究院网络图形组研究员。研究方向主要为数字几何处理、基于物理的计算机仿真和虚拟现实。

许威威教授于国际图形学会议和学术期刊发表高水平论文近 50 余篇，其中国际顶尖计算机图形学会议 ACM SIGGRAPH 及 SIGGRAPH Asia 会议论文 16 篇。2013 年 9 月获得国家自然科学基金优秀青年基金资助。

重磅：全球首个华人AI学术影响力指数9月20日发布！

自从2012年Geoffry Hinton开启了深度学习的热潮之后，深度学习已经逐渐统治了AI学术界和产业界，从最新的ICML、CVPR等顶会统计来看，深度学习当之无愧的成为AI领域的王者。

以深度学习为核心的智能革命聚集了无数华人的力量。最近几年来，华人在推动AI学术的进程中扮演了越来越重要的角色。遗憾的是，华人学者虽然创造了历史，但目前还没有一个专门针对AI领域华人学者而建立的数据库，也缺少相应的记录者。

华人AI力量、尤其是青年研究者要进一步茁壮成长，需要一个统一客观的评价体系。为此，作为智能＋中国主平台以及AI领域的见证者和记录者，新智元携手清华科技大数据中心，将在AI WORLD 2018大会上权威发布“学术影响力Top100”榜单，综合过去5年的学术表现，在全球范围内评选出一百位50岁以下的华人AI学者，持续推动华人AI学界对原创理论的探索和追求。

“学术影响力Top100”是新智元发布的专注学术领域人物的榜单，综合了全球权威大数据Google Scholar、CS Ranking、AMiner学术指标，加权推导出学术指数（Scholar Index），该指数后期将定期更新，持续成为全球华人AI学者的评价。

AI Era创新大奖：2018学术影响力TOP 100评估体系

根据清华科技大数据中心的建议，采用100%的定量数据对学术指标进行榜单评估，通过三方面的数据——清华科技大数据中心的基于人工智能知识图谱的学者排名、新智元通过Google Scholar整理的学者数据、MIT的CSRanking数据对学校在AI领域的研究能力和研究影响力做辅助加权，三者指标再进行系统加权。

其中，清华科技大数据中心数据权重为50%，新智元用Google Scholar整理的数据指标权重为40%，CSRanking归属学院影响力的数据权重为10%，三者加权后排序得到2018学术影响力TOP 100评估体系。

清华科技大数据中心的华人影响力算法说明

根据人工智能知识图谱，我们对人工智能重要子领域的重要学者进行挖掘和分析。

针对每个子领域，我们选取了其领域内1至2个国际顶尖会议/期刊，分别获取了其中2012至2017十年间发布的所有论文，并对其中关键信息进行抽取，并将其中的学者信息抽离出来。

在每个领域内，对所涉及的学者按照其对应会议/期刊论文的引用量进行排名，根据学者的国家，语言，年龄，和学术影响力（5年之内），截取TOP100，创建子领域智库，并可由此建立华人AI TOP 100 影响力全球智库。