資訊學門(二) 圖學領域學門規劃jsyeh/wiki/lib/exe/fetch.php?media=電腦圖學...學與成功大學的圖學研究團隊在內，從台灣學者開始投入圖學領域研究開始，便

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資訊學門(二)

圖學領域學門規劃

參與規劃教授(按姓名筆劃排列):

李同益教授李蔡彥教授林文杰教授

林昭宏教授莊永裕教授莊榮宏教授

陳炳宇教授張鈞法教授楊傳凱教授

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電腦圖學領域領域概述近年來，台灣在電腦圖學研究領域鑽研的學者有越來越多的趨勢，但是觀諸於

相關的主流國際會議，如： ACM SIGGRAPH/SIGGRAPH Asia 、 IEEE

Visualization/Information Visualization、ACM CHI、Eurographics 等，以及兩大

主流期刊 ACM TOG 與 IEEE TVCG，台灣學者之能見度似乎與此趨勢無法對

等；然而，相較於鄰近的中國大陸與香港學者近年來的火熱表現，我們確是相

對的弱勢且應該急起直追。仔細思考其主要原因，可歸納出下列幾點：一、電

腦圖學入門與程式設計能力的需求門檻較高，學生養成不易，對於以碩士班學

生為研究主體的台灣學者們而言，難以在短時間內得到良好的成果；尤其是大

部份的台灣學者常有所處的學術環境無法提供適當研究人力之苦；; 二、電腦

圖學領域競爭激烈，主流國際會議與期刊之接受率偏低，台灣學者容易受此影

響轉換跑道，或是易於將尚未成熟的研究成果直接送到競爭較不激烈的國際會

議或期刊中發表；三、台灣圖學研究相較於國外發展的時間較短，且因多數的

台灣學者尚未擠身於主流的電腦圖學社群當中，尚無法充分掌握電腦圖學領域

的研究趨勢，以至於事倍功半；四、台灣學者習於單打獨鬥無法與國外合縱連

橫的研究團隊相抗衡。

有鑑於此，以下將針對整個電腦圖學領域中的五大子領域：Modeling、

Animation、 Rendering、Image/Video Processing 與 Visualization/HCI，分別就

各項子領域之主題概述、國內外發展現況與世界發展之趨勢加以闡述，並將羅

列各項子領域之關鍵熱門研究課題與一般性研究課題，讓從事電腦圖學研究之

同仁們得以掌握電腦圖學領域之研究趨勢與世界主流研究團隊及其主要研究

課題。此外也羅列一些已發展較完整或較成熟的研究課題讓同仁們同時參考，

由於這部份的研究議題，近幾年來在各主流國際會議與期刊中已較無發表之空

間，原則上是較不鼓勵鑽研之研究課題。希望透過這樣的一個規劃，讓同仁們

在做研究時能夠有個方向，儘量從事主流議題之研究，讓台灣也能與世界一流

的研究單位有一較高下的機會。

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重點子領域一、模型技術 (Modeling)

主題概述

Modeling 是一個從圖學領域興起以來，至今仍然歷久彌新的研究課題之一，從早年的參數曲線與曲面(Parametric Curves & Surfaces)、電腦輔助設計(CAD)、立體造型 (Solid Modeling) 等，到九零年代相當熱門的網格壓縮 (Mesh Compression) 、網格簡化 (Mesh Simplification) 、模型表面參數化 (Surface Parameterization)、細分曲面(Subdivision Surfaces)等，一直到近年來相當熱門的互動式形狀編輯與形變(Interactive Shape Editing and Deformation)、城市與建築物建模(Urban and Architecture Modeling)等，Modeling 一直都受到相當多的重視，至今每年在 ACM SIGGRAPH 與 ACM SIGGRAPH Asia 中，大約都會有近四分之一的論文是與 Modeling 的主題有關，足可見此一課題之重要性。國內外發展現況國內外對於 Modeling 進行研究之團隊相當的多，國內包含了台灣大學、交通大學與成功大學的圖學研究團隊在內，從台灣學者開始投入圖學領域研究開始，便

有相當多的研究學者投入了 Modeling 相關的研究，包含了模型形變 (3D Morphing)、網格簡化、骨幹擷取(Skeleton Extraction)、資料隱藏(Data Hiding)、三維模型搜尋(3D Model Retrieval)等。國外著名的 Modeling 研究團隊與其主要代表研究則有：美國麻省理工學院從事形狀與動作擷取(Shape and Performance Capturing)以及形變移轉(Deformation Transfer)的 Jovan Popović教授團隊、普林斯頓大學從事三維模型搜尋的 Thomas A. Funkhouser 教授團隊、加州理工學院從事幾何處理(Geometry Processing)的 Mathieu Desbrun 教授團隊、微軟研究院從事網格簡化、模型重建(Surface Reconstruction)以及模型表面參數化的 Hugues Hoppe博士團隊、德國馬克斯普朗克資訊研究院從事幾何處理以及形狀與動作擷取的

Hans-Peter Seidel 博士團隊、瑞士蘇黎世聯邦理工學院從事點群建模(Point-Based Modeling)的 Markus Gross 教授團隊、日本東京大學從事互動式形狀編輯介面的五十嵐健夫(Takeo Igarashi)教授團隊、中國從事互動式形狀編輯的微軟亞洲研究院郭百寧(Baining Guo)博士與浙江大學周昆(Kun Zhou)教授團隊、以色列台拉維夫大學從事幾何處理的 Daniel Cohen-Or 教授團隊等。世界發展之趨勢

近年來 Modeling 的研究領域當中，較熱門的研究課題主要有城市與建築物建模、互動式形狀編輯與形變、形狀分析與幾何處理(Shape Analysis and Geometry

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Processing)與形狀與動作擷取(Shape and Performance Capturing)。在城市與建築物建模方面，也許是受到 Google Earth 的影響，城市與建築物模型方面的論文有日漸增加的趨勢，這是一個較偏向於應用的研究課題，研究方法包含了傳統的程式

化建模(Procedural Modeling)、近年十分熱門的互動式形狀編輯或是利用電腦視覺技術利用照片或是掃瞄得來的資料重建三維模型的方式等。在互動式形狀編輯

與形變方面，由於傳統的商業軟體大都需要使用者對軟體本身提供的指令有深入

的熟悉瞭解，以及需要使用者進行大量的操作與參數的調整。一直以來，建立三

維模型一向就被視為一個繁雜的工作，對於一般非進階使用者而言更是望之卻

步。互動式形狀編輯與形變便是希望創造出大多數使用者都熟悉的操作方式以降

低使用者創造三維模型的門檻。因此，此一方面的研究除了需要兼顧使用者介面

的互動性，背後的形狀編輯與形變更是需要達到即時性以利使用者操作。形狀分

析與幾何處理(Shape Analysis and Geometry Processing)，是一個相當傳統但也從未被忽視過的基本研究課題，因為有許多 Modeling 的相關研究都需要進行這項基本的工作，如傳統的模型表面修復與重建(Surface Repair and Reconstruction)、模型表面參數化、再網格化(Remeshing)、網格壓縮、網格簡化或是近年內較受重視的形狀對應(Shape Correspondence)、模型對稱性(Model Symmetry)、互動式形狀編輯等。形狀與動作擷取(Shape and Performance Capturing)則是希望能夠將現實世界中的物體形狀與動作帶入虛擬的動畫與遊戲的世界當中，早年比較著重

利用電腦視覺與形狀分析的技術將靜態的物體予以建模，近年來則利用數台的高

速攝影機擷取人物甚至是衣著的動作等。關鍵研究課題

城市與建築物建模(Urban and Architecture Modeling) 互動式形狀編輯與形變(Interactive Shape Editing and Deformation) 形狀分析與幾何處理(Shape Analysis and Geometry Processing) 形狀與動作擷取(Shape and Performance Capturing)

一般性研究課題

合作式建模(Collaborative Modeling) 模型表面修復與重建(Surface Repair and Reconstruction) 基於物理特性之建模(Physically-Based Modeling) 模型表面參數化(Surface Parameterization) 程式化建模(Procedural Modeling) 細分曲面(Subdivision Surfaces) 再網格化(Remeshing)

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已發展成熟之研究議題

參數曲線與曲面(Parametric Curves & Surfaces) 網格壓縮(Mesh Compression) 網格簡化/細節層次(Mesh Simplification / Level-of-Detail (LOD)) 浮水印與資料隱藏(Watermarking / Data Hiding) 立體造型(Solid Modeling) 電腦輔助設計(CAD)

重點子領域二、電腦動畫(Animation) 主題概述

電腦動畫是圖學領域中較晚發展但應用越來越多的領域。一般而言，電腦動畫的

研究具有跨領域的特性，除了電腦圖學的技術外，還常需要借用物理、機械、控

制、生物力學、人工智慧等領域的知識。電腦動畫研究的重點在產生擬真的運動，

而物理模擬則是此領域中最常被使用的技術。早期的物理模擬主要應用在被動物

體(Passive Objects)的運動模擬，如剛體、彈性物體、流體及衣服等；近期則延伸到主動物體(Active Objects)的運動模擬，如人體與動物的運動等。不論是被動或主動物體，近年共同的研究重點多在運動控制上，被動物體藉由外界力場及環境

參數，主動物體則藉由關節力矩及目標軌跡的調整進行控制，以產生所要的電腦

動畫。除了物理模擬外，藉由動作捕捉系統、加速規(Accelerometer)、陀螺儀(Gyroscope)、高速攝影機等裝置進行資料擷取，以資料驅動(Data-Driven)方式產生電腦動畫亦是另一大研究方向。近年來物理模擬及資料驅動有結合之趨勢，主

因在於物理模擬需要取得系統參數，而資料驅動需儲存大量資料庫且缺乏彈性，

故藉由資料擷取建立系統參數，以進行物理模擬，可使得電腦動畫的產生同時達

到擬真、有效及互動性，應為未來可預見的研究發展方向。國內外發展現況國內外研究電腦動畫之團隊相當多，國外著名的電腦動畫研究團隊與其主要代表

研究則有：美國卡內基美隆大學的 Jessica Hodgins、Nancy Pollard 及 James Kuffner所領導的團隊以控制器配合動力學模擬(Controller-based Dynamics Simulation)、資料驅動(Data-driven)及動作規劃(Motion Planning)的方法產生各式人體動畫、華盛頓大學的Zoran Popović教授團隊與喬治亞理工學院Karen Liu教授以最佳化動作編輯合成技術產生角色動畫(Character Animation)、加州大學柏克萊分校 James O'Brien 教授以物理模擬產生變形及破碎動畫 (Deformation and Fracture

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Animation)、麻省理工學院從事形狀及動作捕捉(Shape and Performance Capturing)以及最佳化控制(Optimization Control)的 Jovan Popović教授團隊、韓國首爾國立大學 Jehee Lee 教授的群體動畫編輯與生成、以及史丹福大學 Ron Fedkiw 教授團隊、康乃爾大學 Doug James 教授團隊、加州大學洛杉磯分校 Demetri Terzopoulos教授團隊、喬治亞理工學院 Greg Turk 教授、北卡羅萊納大學 Ming C. Lin 教授團隊、哥倫比亞大學 Eitan Grinspun 教授、加拿大英屬哥倫比亞大學 Dinesh Pai與 Michiel van de Pann 教授團隊等以物理模擬為基礎的各式電腦動畫研究等。國內的電腦動畫研究，雖然相較其他圖學領域起步較晚，但近年來投入此領域的研

究學者大幅增加，包含了台灣大學、交通大學、成功大學、政治大學與東華大學

的研究團隊等。相關的研究包含了角色動畫(Character Animation)、臉部動畫(Facial Animation)、碰撞偵測(Collision Detection)、衣服動畫(Cloth Animation)、動作捕捉資料分析與搜尋(Motion Capture Data Analysis and Retrieval)、攝影機控制(Camera Control)、及人群模擬(Crowd Simulation)等。世界發展之趨勢

近年來電腦動畫的研究領域當中，較熱門的研究課題主要有以物理模擬與運動控

制為基礎的角色動畫(Character Animation Based on Physical Simulation and Motion Control)、以多類感測動作捕捉系統產生動畫 (Animation Generation Using Multi-sensory Motion Capture System)、流體動畫的控制與互動 (Control and Interaction of Fluids Animation)與以精簡物理為基礎的動畫(Animation Based on Reduced Physics)。角色動畫一直是電腦動畫中十分重要的研究主題，近年來由於動力學及機器人學技術的引入，人體動畫的生成已從前幾年運動學(Kinematics)為主的動作編輯合成轉為以動力學(Dynamics)模擬為主結合各式運動控制演算法的研究，以模擬人體在不同環境下的運動，使得人體動畫(包含肢體、臉部、手、肌肉等)的真實性與互動性大幅提升。此外，新型動作捕捉系統的研發使得捕捉的資料不再侷限於肢體動作，亦可包含衣服及皮膚變形運動及其外觀等，使

得資料驅動動畫(Data-Driven Animation)的產生更多元化。儘管如此，人體運動模擬仍有很多挑戰，有賴我們運用人體生物力學（Biomechanics）的知識、真實動作的觀察及有限的運算資源，設計符合科學理論且穩健可行的計算模型。近年

來有許多研究以跨領域的取向，於動作捕捉資料中分析或強化人體運動的控制機

制、動作風格及生物力學模型。在流體動畫部分，除了持續在數值方法及物理模

型的改進外，近幾年的重點亦朝向控制與互動上，例如控制流體的形狀或軌跡，

或是模擬流體與不同物質的互動。而在精簡物理系統動畫上，模式簡化/模型降階(Model Reduction)技術自十餘年前引用於變形動畫上而被廣泛研究後，近年來更被應用於人體動畫的最佳化編輯合成、變形動畫的最佳化控制、即時流體動畫

等。綜合而言，以物理模擬方式，配合各式量測系統取得模擬所需參數來產生動

畫，以提升擬真度、互動性與控制度，是近年來電腦動畫的研究趨勢。

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關鍵研究課題

以物理模擬與運動控制為基礎的角色動畫(Character Animation Based on Physical Simulation and Motion Control)

以多類感測動作捕捉系統產生動畫 (Animation Generation Using Multi-sensory Motion Capture System)

流體動畫的控制與互動(Control and Interaction of Fluid Animation) 以精簡物理為基礎的動畫(Animation Based on Reduced Physics)


角色動畫(Character Animation) 群體運動生成與編輯(Crowd Motion Generation and Editing) 流體模擬(Fluid Simulation) 布料衣服動畫(Cloth Animation) 形變動畫(Deformation) 碰撞與接觸(Collision and Contact) 動作捕捉資料的分析與建模(Analysis and Modeling of Motion

Capture Data) 虛擬攝影機控制(Virtual Camera Control)


單純動作捕捉資料的編輯及合成(Direct Editing and Synthesis of Motion Capture Data)

不牽涉控制問題的流體動畫(Fluid/Smoke Animation without Control) 不牽涉控制問題的剛體動畫(Rigid body Dynamics without Control) 不牽涉碰撞接觸或控制問題的布料動畫(Cloth Animation without

Collision, Contact, or Control)

重點子領域三、成像(Rendering)技術

主題概述

我們一般生活中最直接接觸到的電腦圖學技術，經常是呈現於動畫電影、電影特

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效、和電腦遊戲中。其中栩栩如生的畫面，即是經由電腦演算法，精確模擬和計

算光源能量、物體材質及表面反射、相機位置和各種曝光參數等元素之間的相互

影響所產生的。其中所衍生的種種議題，都是 Rendering 所涵蓋的範圍。Rendering以往大略分為追求處理速度的 real-time rendering 和追求畫面品質的 offline rendering，然而最近因為計算環境和繪圖處理器的快速進展，同時兼顧處理速度和畫面品質的 real-time global illumination 亦成為熱門課題之ㄧ。

國內外發展現況

國內外對於 Rendering 進行研究之團隊相當的多，國內包含了台灣大學、交通大學、成功大學、中山大學、中正大學、中興大學、台灣師範大學、政治大學、暨

南大學、和東華大學等的圖學研究團隊在內。從台灣學者開始投入圖學領域研究

開始，便有相當多的研究學者投入了 Rendering 相關的研究，包含了與繪圖處理器相關的光影計算(GPU-based shaders)、半透明材質(translucency and subsurface scattering)、非擬真繪圖(Non-photorealistic Rendering)、和影像繪圖(Image-Based Rendering)等。國外著名的 Rendering 研究重鎮包括美國的史丹福大學(Pat Hanrahan)、康乃爾大學(Kavita Bala, Steve Marschner)、北卡羅萊納大學(Anselmo Lastra)、猶他大學、加州大學柏克萊分校 (Ravi Ramamoorthi)、加州大學聖地牙哥分校 (Henrik Jensen)、達特茅斯學院(Fabio Pellacini)及華盛頓大學等校。而其畢業生任教於其它學校後，也常有傑出表現，如喬治亞理工學院的 Greg Turk、加州大學柏克萊分校的 Ravi Ramamoorthi、普渡大學的 Dan Aliaga、麻省大學的 Rui Wang 等。歐洲地區的代表則為德國馬克斯普朗克資訊研究院(Hans-Peter Seidel)，和瑞士蘇黎世聯邦理工學院。亞洲則包括日本的東京大學(Tomoyuki Nishita)、新加坡國立大學、以及中國的香港科技大學、香港中文大學、清華大學和浙江大學(Kun Zhou)等校。國外業界投入 Rendering 研究的機構也十分積極，最知名的包括微軟研究院、英特爾(Intel，主要代表研究有 Larrabee 處理器)、NVIDIA、ATI/AMD(主要代表研究為繪圖處理器 )、Pixar、Dreamwork(主要代表研究為動畫電影 )、Mental Images(主要代表研究為 Mental Ray)、Crytek(主要代表研究為 CryEngine)等機構。以往的 Rendering 研究常須依賴昂貴的硬體設備和繪圖工作站，對於研究經費充裕的歐美國家較為有利。然而近十年來，繪圖工作站的功能逐漸被評價的個人電

腦及繪圖處理器(GPU)所取代，也提供了亞洲區域和國內研究團隊迎頭趕上的機會。但目前歐美國家在系統規格(如 GPU 規格, OpenGL, DirectX, CUDA 等)以及

格式化 ... [1]

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數位內容方面(如遊戲產業和動畫電影)，仍具有領先的地位，也間接的主導了Rendering 領域的熱門或新興研究課題。國外著名的 Rendering 研究重鎮包括美國的史丹福大學、康乃爾大學、北卡羅萊納大學、猶他大學、加州大學柏克萊分校、加州大學聖地牙哥分校及華盛頓大學

等校。而其畢業生任教於其它學校後，也常有傑出表現，如喬治亞理工學院的

Greg Turk、加州大學柏克萊分校的 Ravi Ramamoorthi、普渡大學的 Dan Aliaga、麻省大學的 Rui Wang 等。歐洲地區的代表則為德國馬克斯普朗克資訊研究院，和瑞士蘇黎世聯邦理工學院。亞洲則包括日本的東京大學、新加坡國立大學、以

及中國的香港科技大學、香港中文大學、清華大學和浙江大學等校。國外業界投入 Rendering 研究的機構也十分積極，最知名的包括微軟研究院、英特爾(Intel，主要代表研究有 Larrabee 處理器)、NVIDIA、ATI/AMD(主要代表研究為繪圖處理器)、Pixar、Dreamwork(主要代表研究為動畫電影)、Mental Images(主要代表研究為 Mental Ray)、Crytek(主要代表研究為 CryEngine)等機構。

世界發展之趨勢

以往 Rendering 受限於電腦硬體的運算速度，必須在畫面品質和速度間取捨。然而最近因為計算環境和繪圖處理器的快速進展，各種善用最先進計算環境的創新

Rendering 技術遂應運而生。其中同時兼顧處理速度和畫面品質的即時全域照明(real-time global illumination)即為熱門研究課題之ㄧ，這些技術所考慮的照明現象，也逐漸由以往的點光源、單純的 diffuse 或 specular 物體表面材質、和直接照明等極為被簡化的照明現象，開始考慮到更複雜的環境光源 (environment lighting)、異質性及半透明材質(heterogeneous and translucent materials)、空氣介質散射(participating media)、多次折射(multiple-interface refraction)、和間接照明(indirect lighting)等照明現象，進而衍生出照明度快取(irradiance caching)、預估光線能量傳遞(precomputed light transport)、全頻域照明(all-frequency lighting) 等熱門課題。而繪圖處理器的進步，也帶動了相關的程式開發環境(programming models)的需求，和多核心平行化繪圖演算法的研究。除了上述和光源能量傳遞有關的課題外，近年來熱門的研究課題還包括動態場景(dynamic scenes)的處理、毛髮和樹木等自然界物體的繪製、以及ㄧ個逼真數位化場景中所不可或缺的物體

外觀和材質反射特性模擬(aAppearance and materials reflectance modeling)和材質紋理合成(texture synthesis)。最後，近來日漸普及的立體顯示設備及 3D 電影的熱潮，也使得和立體顯示相關的繪圖技術(Rrendering for 3D stereo displays)成為一個重要的研究課題。

關鍵研究課題

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即時全域照明(Real-time global illumination) 照明度快取(RIrradiance caching) 預估光線能量傳遞(Precomputed light transport) 動態場景的全頻域照明(All-frequency lighting of dynamic

scenes) 繪圖硬體及程式開發環境(Graphics hardware and its

programming models) 平行化或多核心繪圖演算法(Parallel or multicore rendering

algorithms) 藉由範例輔助的自然界物體繪製(Example-based rendering of

natural objects) 物體外觀和材質反射特性之模擬(Appearance and materials

reflectance modeling) 非影像式的材質紋理合成(Non-image texture synthesis) 大規模的材質紋理合成(Large-scale texture synthesis) 立體顯示相關之繪圖技術(Rendering for 3D stereo displays)


光跡追蹤的加速(Acceleration of ray tracing) 可視度計算(Visibility) 取樣(Sampling) 陰影的形成(Shadowing) 物體表面下的光散現象(Subsurface scattering) 與感知(perception)相關的議題非擬真動畫與繪圖(Non-photorealistic animation and rendering) 可控制的材質紋理合成(Controllable texture synthesis) 程序化雜訊(Procedural noise) 固體材質紋理合成(Solid texture synthesis) 影像繪圖與建模(Image-Based Rendering and Modeling)


輻射能量繪圖法(Radiosity) 點群繪圖與建模(Point-based rendering and modeling) 不考慮控制性的影像材質紋理合成(Image texture synthesis

without control) 傳統光跡追蹤繪圖法(Ray-tracing)

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重點子領域四、影像與視訊(Image/Video)技術主題概述

影像與視訊處理並非傳統電腦圖學的研究領域，然而，隨著數位相機之進步與普

及，影像與視訊處理及計算攝影學(以下泛稱為計算攝影學)現在已經成為電腦圖學一個十分熱門的研究方向。體認到此一趨勢，逾百位電腦圖學學者於 2005 年假美國麻省理工學院舉辦了 Symposium on Computational Photography and Video，自此以來，每年的 SIGGRAPH 論文中約莫有近四分之一的論文與此主題相關。IEEE Computer 及 IEEE Computer Graphics and Applications 期刊分別於2006 及 2007 年將其列為特別議題 (Special Issue)，並稱其為＂The Next Big Step＂， IEEE 亦於 2009 年開始舉辦計算攝影學之國際會議 International Conference on Computational Photography (ICCP)，可見其重要性。計算攝影學研究如何利用數位計算來結合、編輯及改善數位影像、突破一般相機的影像捕捉限

制及有效率地利用大量的高解析度數位相片等課題，例如利用超解析度

(upsampling)技術提升傳統相機之解析度、利用高動態範圍影像(high dynamic range imaging)更精確地記錄場景的能量(radiance)、改善相機之光學元件及感測器、記錄多視角之影像(light field)以達到動態重聚焦(re-focusing)的效果、結合不同成像條件下攝得之影像以提升成像品質或呈現不同效果、開發新演算法去除由

於震動(shake)造成的影像模糊(blur)等。這些技術隨著數位相機及影像分享平台的普及而有非常廣泛的應用，使計算攝影學研究同時兼具高度之學術及實用價

值。國內外發展現況

計算攝影學為一新興研究方向，相較於電腦圖學其他較成熟的研究方向，國內早

期在計算攝影學投入相對較少，但近年來已經有不少團隊開始積極投入此一領域

的研究，包括了成功大學、台灣大學、清華大學、交通大學、中興大學、中山大

學、台科大及中研院資訊所等，在影像/視訊之大小改變、影像錯覺與感知、多視角影像相機、影像改善、透明度估計及提高影像解析度等研究課題都已經有不

錯的成果。國外重要的計算攝影學相關團隊與其主要代表研究計有：美國奧多比

實驗室(Adobe)為近年新興之研究團隊，擁有十多位相關研究人員(如 Shai Avidan、Aseem Agarwala、Dan Goldman 與 Jue Wang 等人)，在 SIGGRAPH 2009共計發表 16 篇論文，其中大多數與計算攝影學相關，並已將多項技術整合與Photoshop CS5 之中；微軟研究院(Microsoft Research)亦有相當優秀的相關研究團隊(如 Richard Szeliski、Michael Cohen、Johannes Kopf 及 Jian Sun 等)，在網路影像瀏覽及影像選取技術的發展有許多重要的貢獻；美國史丹佛大學的 Marc Levoy

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教授與哥倫比亞大學的 Shree Nayar 教授有許多關於計算攝影機的成果，以色列特拉維夫大學 Daniel Cohen-Or 教授對於影像操作(如色彩變化及相片美化等)有許多相關研究、美國麻省理工學院媒體實驗室的 Ramesh Raskar 教授對於計算攝影機研究亦有許多成果，麻省理工學院的 Fredo Durand 教授在高效率演算法及理論分析方面則有許多成果；其他重要的相關研究人員則包括耶路撒冷希伯來大學

的 Raanan Fattal 教授、以色列魏茲曼學院的 Anat Levin 教授、加州柏克萊大學的Maneesh Agrawala 教授等。世界發展之趨勢

近年來計算攝影學的研究領域當中，較熱門的研究課題主要有影像/視訊之大小改變(Image/video retargeting)、去模糊與超解析度(Deblurring/upsampling)、計算攝影機(Computational cameras)、大量影像集之應用(Applications with collection of media)、高解析度影像 /視訊之高效率演算法 (Efficient processing for big images/videos)及影像/視訊之有效互動模式(Effective interaction techniques for images/videos)等。在影像/視訊之大小改變方面，由於現今顯示設備大小由百餘吋的數位電視到三四吋的行動裝置都有，且其縱衡比(aspect ratio)變異亦極不相同，如何在這些大大小小的設備上，透過基於內容的非線性縮放將無關緊要的內

容去掉，只留下重要的內容，而適合於特定解析度下觀看之影像/視訊大小改變演算法遂成為一個重要的研究課題。在去模糊與超解析度方面，由於手震或解析

度不足，相機的成像會過於模糊，近年來的研究嘗試在軟體上使用機器學習的方

法引入先驗知識(prior)估計模糊核心，或是在硬體上改變相機的成像機制(例如於光圈前加入特定模式)等方式來去除模糊，目前的方法大多假設單一模糊核心，如何擴展到非均一模糊核心(non-uniform blur kernel)將是相關研究未來的重點。計算攝影機研究如何改變現有相機的硬體架構以拍出更好的相片，如使用不可見

光做為閃光燈，採用與時變化不同形狀的光圈(time-varying aperture)來拍攝多視角之影像等都與此主題相關。在大量影像集之應用方面，由於影像分享平台的普

及，如何利用網路上唾手可得的大量影像來改善影像品質(如修補、著色、拼貼)及發展有效的瀏覽影像方式(如 Photo Tourism 及 SkyFinder)等，遂成為一個新興的研究主題，其研究重點在於找到有用的應用方式。在高解析度影像/視訊之高效率演算法方面，由於相機解析度成長極快，一個實用的影像處理演算法必須能

在數秒內完成對具數百萬像素之影像的操作，近年來有許多高效率演算法被提

出，大多利用階層式運算及有效率的資料結構(如 kd-tree)來達成高效率的目標。最後，在影像/視訊之有效互動模式方面，許多影像操作需要使用者輸入，例如，在透明度估計(matting)中，使用者需要標明部分前景及背景，如何提供一個有效的影像操作互動模式，讓使用者能以直覺、省時、即時反饋的方式來編輯影像也

越來越受到重視。

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關鍵研究課題

影像/視訊之大小改變(Image/video retargeting) 去模糊與超解析度(Deblurring/upsampling) 計算攝影機(Computational cameras) 大量影像集之應用(Applications with collection of media) 高解析度影像/視訊之高效率演算法(Efficient processing for big

images/videos) 影像/視訊之有效互動模式(Effective interaction techniques for

images/videos)


影像拼貼與蒙太奇(Montage/Collage) 影像向量化(Image vectorization) 非寫實著色與圖解(NPR/Stylized Illustration) 感知與錯覺(Perception/Illusion) 影像漸變與形變(Image morphing and deformation) 邊緣保留運算(Edge-preserving operators) 色彩轉移與操作(Color transfer/manipulation) 影像修補(Inpainting) 高動態範維影像(High dynamic range imaging) 色調映射(Tone mapping) 透明度估計與合成(Matting and composition)


影像縫接(Image stitching) 影像與視訊壓縮(Compression) 浮水印/資訊隱藏(Watermarking/data hiding) 文件影像處理(Document image processing)

重點子領域五、可視化(Visualization)與人機互動技術主題概述

可視化(Visualization)與人機互動(Human-Computer Interaction; HCI)是兩個從圖學領域興起以來，便一直與圖學有著若即若離關係的兩個相當成熟的研究領域。

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可視化領域 IEEE Visualization與人機互動領域ACM CHI為眾所皆知旗艦型重要國際會議。此二研究領域雖非傳統圖學領域的研究課題，但每年均可在圖學領域

的國際會議與期刊論文當中發現為數不少的相關研究，尤其近年來，因圖學研究

日益成熟、電腦的計算能力亦與時俱進，圖學領域的研究學者對於原本已是一方

之霸的可視化以及人機互動方面之研究則有越來越熱門之趨勢。近幾年的 ACM SIGGRAPH 與 ACM SIGGRAPH Asia 的徵稿啟示(call for paper)中更是直接點名了請學者們踴躍投稿與科學可視化 (Scientific Visualization)、資訊可視化(Information Visualization)以及人機互動等相關研究論文，足可見此等課題之重要性。國內外發展現況國內早年雖然對於可視化與人機互動方面之研究投入較少，有鑒於歐美各地近年

來對於可視化與人機互動方面需求的大增，國內投入此一方面研究之學者亦明顯

有逐漸增加之趨勢，目前主要有中央研究院、台灣大學、成功大學、交通大學、

台灣科技大學、台灣海洋大學等研究團隊從事各類相關的研究。研究課題則包含

了醫學可視化(Medical Visualization)、科學可視化、資訊可視化、認知指引可視化(Perception-Guided Visualization)、虛擬觸覺(Haptics)等。國外著名的可視化研究團隊與其主要代表研究則有：美國加州大學戴維斯分校從事資訊可視化與科學

可視化的馬匡六(Kwan-Liu Ma)教授團隊、紐約州立大學石溪分校從事科學可視化的 Arie Kaufmann 教授團隊、俄亥俄州立大學從事科學可視化的沈漢威(Han-Wei Shen)教授、Roger Crawfis 教授以及 Raghu Machiraju 教授所共同帶領的研究團隊、猶他大學從事生醫可視化(Biomedical Visualization)的 Christopher R. Johnson 教授團隊、普渡大學從事科學可視化的 David Ebert 教授的團隊、德國斯圖加特大學從事立體可視化以及流體可視化的 Thomas Ertl 教授團隊、法國國立計算機及自動化研究院從事資訊可視化的 Jean-Daniel Fekete 博士團隊等。除以上的學術單位外，美國的能源部(Department of Energy)及其許多著名的國家實驗室，如 Los Alamos National Laboratory，Lawrence Livermore National Laboratory，Sandia National Laboratories 以及 Argonne National Laboratory 等，皆於可視化方面有專門且深入的研究。而國外著名的人機互動研究團隊則有，美國華盛頓大學

由三十五位老師所組成的人機互動與設計聯盟、卡內基美濃大學的人機互動學

院、麻省理工學院從事實體介面(Tangible Interface)的石井裕(Hiroshi Ishi)教授團隊、加州大學柏克萊分校從事互動式影像處理(Interactive Image Processing)的Maneesh Agrawala 教授團隊、日本東京大學從事機器人互動介面的五十嵐健夫(Takeo Igarashi)教授團隊等。世界發展之趨勢

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近年來可視化與人機互動的研究領域當中，較熱門的研究課題主要有與時變化資

料之可視化(Time-varying Data Visualization)、巨觀且聚焦技術(Focus + Context techniques)、視覺化資訊分析(Visual Analytics)與互動技術與評估 (Interaction techniques and Evaluation)。在與時變化資料之可視化方面，由於許多的資料都具與時變化的特性，縱使在短時間之內的變化量不大，將時間拉長之後，變化量就

將十分明顯。尤其近年來，由於與時變化之資料的取得越來越容易，累積的資料

量也越來越多，時間上所帶來的影響也越來越明顯，因此，在大量與時變化資料

的驅動下，此一研究課題之需求也有日漸增加的趨勢。視覺化資訊分析乃是一與

資訊可視化息息相關的課題，主要係藉由互動式的人機介面將複雜資訊可視化，

進而分析其背後所隱含之意義，在資訊爆炸的當代，此技術之發展絕對有其必

要。在巨觀且聚焦技術方面，如何能同時間看到所有資料的巨觀趨勢卻又能看到

個別資料的微觀內涵是這項研究的主要目標，由於大多數過去的研究均只針對於

強調某一單項價值，如何能夠兼顧便成為今日努力的方向。因近年來的圖學與可

視化之相關研究越來越接近普羅大眾，這使得提供使用者互動的功能以及使用者

需求的評估或是最後繪圖及互動結果的使用者評量越來越受到重視，且近年來由

於計算能力的精進，提供使用者更便捷的人機互動操作介面亦是近年來於各項研

究課題中均可見到的共同趨勢。關鍵研究課題

與時變化資料之可視化(Time-varying Data Visualization) 視覺化資訊分析(Visual Analytics) 巨觀且聚焦技術(Focus + Context techniques) 多變量資料可視化(Multivariate Data Visualization) 互動技術與評估(Interaction techniques and Evaluation)


大型及平行資料可視化(Large Data and Parallel Visualization) 傳遞函數設計(Transfer Function Design) 生醫與生物資訊可視化(Biomedical and Bioinformatics Visualization) 流體可視化(Flow Visualization) 遠端及合作式可視化(Remote and Collaborative Visualization) 圖與文字可視化(Graph and Text Visualization) 虛擬與擴增實境(Virtual and Augmented Reality)


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傳統資料可視化方法(Traditional Volume Rendering Methods) 如：光線投射法(Ray-casting)及同值曲面擷取(Iso-Surface Extractions)等

多重解析度之資料可視化(Multi-resolution Data Visualization)

結論

以上各節整理出電腦圖學領域中五大子領域的關鍵熱門、一般性、及較成熟

共三類的研究主題，提供給同仁們選擇研究課題時作為參考。關鍵熱門的研究主

題，基本上是研究空間較大，比較容易有創新的成果，也比較容易受到頂級會議

或期刊的青睞，但由於是十分熱門的研究主題，競爭也較為激烈，尤其是時間上

的競爭，必須較其他國內外的研究團隊要更早有更創新的想法或是更好的研究成

果;一般性的研究主題，研究空間還有，競爭相對較低，優秀的研究成果還是有

機會在主流會議或期刊發表，但由於此類研究主題已有多年的發展背景，要獲得

較以往的方法有更好的研究成果，便必須要花更多的時間與心力來完成;而較成

熟的研究主題之發展空間已小，剩下的不是很難，就是只是很小的問題，較難有

創新的成果，且不易在主流會議或期刊發表，往往辛苦了半天，卻有難以發表之

苦，或是僅能發表於非主流之會議降低了論文之能見度，也大幅的浪費了從事此

一主題之研究資源。作研究最難的就是找題目，找到了好的題目，常常是已成功

了一半，希望這個規劃能對從事電腦圖學研究的同仁們有所幫助，也希望大家勇

於接受競爭與挑戰，多選擇有前景、有價值的題目，然後堅持的做下去。

對大多數的同仁們而言，作研究的難處之一可能是研究人力在質與量的不

足，不像國外常有博士後研究員的支援，研究人力的主力也是以來自世界各地的

博士班學生為主，而我們卻是連博士班學生都可遇而不可求，且作為研究主力的

碩士班學生則常有訓練不足，無法作出深入且完整的成果之感。此一現實問題並

不容易改善，況且未來博士班學生的來源與素質可能會受到少子化趨勢的影響而

越來越加嚴重，如何突破此一困境可能值得我們好好思考。國外學者常有跨校甚

至是跨國的合作，以至於常能於短時間之內便獲致驚人的研究成果，並成為頂級

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會議或期刊的常客進而影響全球研究方向的進展。或許跨國合作有其門檻，但國

內同仁之間的合作並不困難。國內目前有幾個合作的團隊，如台大、中原/東吳、

交大與成大，都已有蠻顯著的效果。我們或許可以改變單打獨鬥的情況，多嘗試

發展相互間的合作關係，使得研究人力也可互相支援。或許三個臭和尚勝過一個

諸葛亮，可以打開一個不同的局面。此外，建議同仁們亦該同時間積極的參與國

際電腦圖學社群之交流，並厚植自身之研究能量，以提升日後跨國合作之可能

性，並藉此掌握研究趨勢之發展。

多年前經濟部在規劃未來十年台灣的策略性產業時，曾提出了「兩兆雙星」

的口號，其中一星即為「數位內容」產業，其中又以動畫、遊戲及(多媒體)網路

遊戲為主。雖然經濟部至今已投入了大筆經費於發展數位內容產業，但是卻只著

重創意內容及產業輔導而忽視其相關技術之發展與大專院校專業人才之培育，教

育部及國科會對於電腦圖學與動畫領域之教育與研究亦無任何師資與經費之投

入或政策上之鼓勵，亦無任何大型國家型計畫的支持。創意、內容及產業輔導雖

然相當的重要，但人才與技術才是產業發展之根本，缺乏了核心技術以及學界的

強力支援，只強調創意的內容產業仍究是個空殼。就目前的結果而論，國內的數

位內容產業的技術研發水準還是遠遠落於其他先進國家之後，技術總是受制於國

外而無法與之競爭，而這也是為什麼當國內遊戲產業在逐漸獲利爬升之際，卻普

遍對技術落後有相當的焦慮。最後由衷的希望政府相關單位，如教育部、國科會

及行政院科技顧問組，能夠重視此一問題，挹注更多資源於電腦圖學與動畫領域

之教育與研究。教育與研究要對產業產生實質的貢獻是有時間上的落差，但為了

因應國內數位內容產業面對國外競爭所需的人才與技術，我們理當急起直追。

主題參考文獻 ACM SIGGRAPH ACM SIGGRAPH Asia ACM Transactions on Graphics (TOG) ACM Interactive 3D Graphics and Games (I3D) ACM SIGGRAPH / Eurographics Symposium on Computer Animation (SCA)

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ACM CHI ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI) ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST) Computer Graphics Forum Conference on Computer Animation and Social Agents Eurographics (EG) Eurographics Symposium on Rendering (EGSR) Eurographics Symposium on Geometry Processing (SGP) European Conference on Computer Vision Recognition (ECCV) Eurographics/IEEE Symposium on Visualization (EuroVis) IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG) IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

(CVPR) IEEE International Conference on Computer Vision Recognition (ICCV) IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) IEEE Visualization (Vis) IEEE Information Visualization (InfoVis) IEEE Virtual Reality (VR) IEEE Symposium on Pacific Visualization Pacific Graphics (PG)

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資訊學門(二) 圖學領域學門規劃jsyeh/wiki/lib/exe/fetch.php?media=電腦圖學...學與成功大學的圖學研究團隊在內，從台灣學者開始投入圖學領域研究開始，便

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