Methoden der grafischen und geometrischen Datenverarbeitung

Grafik und Geometrie sind die siamesischen Zwillinge der technischen Informatik! Umfasst die Computergraflk Gerate und Verfahren zur Beschreibung und UmwandIung von Daten in graflSChe Form, so behandelt die geometrische Datenverarbeitung die Speicherung und Verarbeitung geometrischer Dalen. Beinabe jede technisch­ wissenschaftliche Anwendung der Informatik benetigt grafische und geometrische Metboden, um z.B. zwei- oder dreidimensionale Objekte darstellen oder deren Gestalt erfassen zu kennen. Das vorliegende Textbuch m5chte diese Verwandtschaft zwischen Grafik und Geometrie untermauem. Das Textbuch basiert auf der Vorlesung "Computergraflk und geometrische Datenverarbeitung" der Abteilung fUr Informatik der ErH Zurich. Die Stoffauswahl beriicksichtigt verschiedene Ausbildungsprogramme an europiiischen und amerikanischen Hochschulen, konzentriert sich aber auf die wesentlichen Datenstrukturen ulld Algorithmen flir die grafische und geometrische Datenverarbeitung. Weiter haben direkte Anwenderkontakte, entstanden durch ein Kursangebot flir die Praxis und unziihlige Diskussionen mit Fachkollegen die Themenauswahl beeinflusst. Nacb einem einflihrenden Oberblick im Kapitell uber die Entwicklung grafischer und geometrischer Datenverarbeitung werden im Kapitel 2 klassische Probleme der Computergrafik erlautert, niimlich Transformationen, grafische Primitiven und Operationen, Clipping und . das Evaluieren verdeckter Kanten und Fliichen. Grundsatzliche Datenstrukturen und Algorithmen zur Geometrie sind im Kapitel 3 beschrieben. Dazu gehOren neuere Entwicklungen aus dem noch jungen Fachgebiet der geometrischen Algorithmik, z.B. mehrdimensionale Datenstrukturen zur Speicherung raumlicher Daten oder algoritbmische Techniken flir das Lokalisieren von Punkten, das Berechnen der konvexen Hiille oder flir die Schnittbildung. Kapitel 4 gibt eine Einflihrung in die Kurven- und Fliichengeometrie und erlautert vor allem B6zier- und B-Spline-Methoden. Kapite15 behandelt dreidimensionale Problemstellungen, wie sie z.B.