Sketchy rendering for information visualization

We present and evaluate a framework for constructing sketchy style information visualizations that mimic data graphics drawn by hand. We provide an alternative renderer for the Processing graphics environment that redefines core drawing primitives including line, polygon and ellipse rendering. These primitives allow higher-level graphical features such as bar charts, line charts, treemaps and node-link diagrams to be drawn in a sketchy style with a specified degree of sketchiness. The framework is designed to be easily integrated into existing visualization implementations with minimal programming modification or design effort. We show examples of use for statistical graphics, conveying spatial imprecision and for enhancing aesthetic and narrative qualities of visual- ization. We evaluate user perception of sketchiness of areal features through a series of stimulus-response tests in order to assess users’ ability to place sketchiness on a ratio scale, and to estimate area. Results suggest relative area judgment is compromised by sketchy rendering and that its influence is dependent on the shape being rendered. They show that degree of sketchiness may be judged on an ordinal scale but that its judgement varies strongly between individuals. We evaluate higher-level impacts of sketchiness through user testing of scenarios that encourage user engagement with data visualization and willingness to critique visualization de- sign. Results suggest that where a visualization is clearly sketchy, engagement may be increased and that attitudes to participating in visualization annotation are more positive. The results of our work have implications for effective information visualization design that go beyond the traditional role of sketching as a tool for prototyping or its use for an indication of general uncertainty

Adaptive Difference of Gaussian Algorithm for Coherent Line Drawing

Non-photorealistic rendering is a method of imitating hand-drawn images using computer as the tool. One of hand-drawn techniques used by artists is line drawing. This goal of this thesis is to produce a technique to create line drawing images from real life picture. Based on a previous technique called Flow-based Difference of Gaussian (FDoG), we try to improve the output image so that it will create more believable pictures, as it if were hand-drawn by an artist. FDoG has proven to be able to produce results with coherent and connected lines, but it fails to capture coarse details on isotropic areas in the image. Another technique in line drawing called Difference of Gaussian (DoG), which FDoG was based on, can produce better detail on isotropic areas. Combining these two techniques can create better results for both isotropic and anisotropic areas. We create an image segmentation technique using polarity to divide isotropic and anisotropic areas in the image. Using this segment, we then adaptively apply FDoG and DoG filters to each segment

Interfaces gráficas interactivas

Con el transcurso de los años, el humano ha desarrollado la habilidad de percibir y procesar información gráfica en forma cada vez más rápida y eficiente, llegando a convertir a los gráficos en uno de los medios de comunicación más naturales que existen. Paralelamente, las computadoras han logrado ocupar un rol importante, (por no decir dominante) dentro de nuestra cultura: la cultura de las computadoras; y con ellas la demanda por una interacción Hombre-Máquina más simple, natural y con el menor costo de esfuerzo humano posible. La Computación Gráfica [1,2,3,6] es el área que tiene como finalidad lograr la producción de imágenes que transmitan información visual. Las Inteñaces Gráficas (Graphics User Interfaces - GUI) [1 ,17,18], es una rama de la misma que intenta simplificar la operatividad de las aplicaciones computacionales así como también mejorar la interacción Hombre-Máquina; todo ello a través de la representación de la información en una pantalla de computadora por medio de gráficas que permitan al usuario de una computadora inferir información a partir de la simple observación de la misma, para luego, actuar en consecuencia.Eje: Computación gráfica. VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Interfaces gráficas interactivas

Con el transcurso de los años, el humano ha desarrollado la habilidad de percibir y procesar información gráfica en forma cada vez más rápida y eficiente, llegando a convertir a los gráficos en uno de los medios de comunicación más naturales que existen. Paralelamente, las computadoras han logrado ocupar un rol importante, (por no decir dominante) dentro de nuestra cultura: la cultura de las computadoras; y con ellas la demanda por una interacción Hombre-Máquina más simple, natural y con el menor costo de esfuerzo humano posible. La Computación Gráfica [1,2,3,6] es el área que tiene como finalidad lograr la producción de imágenes que transmitan información visual. Las Inteñaces Gráficas (Graphics User Interfaces - GUI) [1 ,17,18], es una rama de la misma que intenta simplificar la operatividad de las aplicaciones computacionales así como también mejorar la interacción Hombre-Máquina; todo ello a través de la representación de la información en una pantalla de computadora por medio de gráficas que permitan al usuario de una computadora inferir información a partir de la simple observación de la misma, para luego, actuar en consecuencia.Eje: Computación gráfica. VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estilos de Rendering

En los últimos 20 años, la computación gráfica[1] estuvo dirigida a generar imágenes con un alto grado de fotorealismo, o sea crear escenas generadas por computadoras tan convincentes que ellas pareciesen indistinguibles de las fotografías o filmes. Cada año los avances en modelado, iluminación y animación ayudaron a lograr este objetivo. Sin embargo, un desafío similar y opuesto se presentó en el área de rendering no fotorealístico[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]. Cualquier estilo de rendering que no trate de crear un aspecto realístico se denomina no fotorealístico. Esto incluye: - Visualización científica. - Emulación de medios artísticos tradicionales: tales como pintado al óleo o sketching (bosquejo), entre otros. - La creación de cartoons. - El deseo de desarrollar una forma más expresiva de representar gráficos en computadora y más.Eje: Visualización - Computación GráficaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estilos de Rendering

En los últimos 20 años, la computación gráfica[1] estuvo dirigida a generar imágenes con un alto grado de fotorealismo, o sea crear escenas generadas por computadoras tan convincentes que ellas pareciesen indistinguibles de las fotografías o filmes. Cada año los avances en modelado, iluminación y animación ayudaron a lograr este objetivo. Sin embargo, un desafío similar y opuesto se presentó en el área de rendering no fotorealístico[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]. Cualquier estilo de rendering que no trate de crear un aspecto realístico se denomina no fotorealístico. Esto incluye: - Visualización científica. - Emulación de medios artísticos tradicionales: tales como pintado al óleo o sketching (bosquejo), entre otros. - La creación de cartoons. - El deseo de desarrollar una forma más expresiva de representar gráficos en computadora y más.Eje: Visualización - Computación GráficaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Líneas de investigación en computer imagery

En la actualidad los gráficos se han convertido en uno de los medios de comunicación más naturales que existen. Esto se debe a la habilidad inherente de las personas de reconocer patrones en 2D y 3D que les permite percibir y procesar información de datos gráficos en forma rápida y eficiente. Paralelamente el uso de las computadoras ha crecido de manera que permite la creación, almacenamiento y manipulación de modelos e imágenes de objetos. Estos modelos provienen de una diversidad de campos tales como la física, matemática, ingeniería, arquitectura, fenómenos naturales, etc. En este contexto, las imágenes son potenciales herramientas para la toma de decisiones dado que permiten aumentar la información transmitida. Sin embargo, el crear y reproducir imágenes presenta problemas específicos a la manera en que estas pretenden utilizarse. El área de los gráficos por computadora (computer imagery) puede dividirse en tres grandes campos que interactúan entre sí: la computación gráfica, el procesamiento de imágenes y la visión por computadora. La computación gráfica se ocupa de la síntesis gráfica de objetos reales e imaginarios obtenidos a partir de modelos generados computacionalmente. El procesamiento de imágenes trata el análisis y manipulación de imágenes ya existentes; donde la nueva imagen generada es de alguna manera diferente a la imagen original. En particular, el análisis de imágenes es importante para áreas tales como la biomedicina, imágenes de reconocimiento aéreo, scan de cromosomas, etc. Esta rama posee sub-areas tales como: realce (enhancement) de imágenes, detección y reconocimiento de patrones, análisis de escenas, etc. Por último, el campo de visión por computadora se relaciona con la extracción de información a partir de una imagen (imágenes capturadas desde el 'ojo' de robots) para la reconstrucción de escenas en 3D a partir de modelos de 2D, intentando emular el sistema visual humano.Eje: Visualización - Computación GráficaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Freeform User Interfaces for Graphical Computing

It is difficult to communicate graphical ideas or images to computers using current WIMP-style GUI. Freeform User Interfaces is an interface design framework that leverages the power of freeform strokes to achieve fluent interaction between users and computers in performing graphical tasks. Users express their graphical ideas as freeform strokes using pen-based systems, and the computer takes appropriate actions based on the perceptual features of the strokes. The results are displayed in an informal manner to facilitate exploratory thinking. This paper explores the concept of Freeform UI and shows its possibilities with four example systems: beautification and prediction for 2D geometric drawing, a stroke-based 3D navigation, an electronic office whiteboard, and a sketch-based 3D freeform modeling. While Freeform UI is not suitable for precise, production-oriented applications because of its ambiguity and imprecision, it does provide a natural, highly interactive computing environment for pre-productive, exploratory activities in various graphical applications

Freeform User Interfaces for Graphical Computing

報告番号: 甲15222 ; 学位授与年月日: 2000-03-29 ; 学位の種別: 課程博士 ; 学位の種類: 博士(工学) ; 学位記番号: 博工第4717号 ; 研究科・専攻: 工学系研究科情報工学専