Stream bundles - cohesive advection through flow fields

Journal ArticleStreamline advection has proven an effective method for visualizing vector flow field data. Traditional streamlines do not, however, provide for investigating the coarsergrained features of complex datasets, such as the white matter tracts in the brain or the thermal conveyor belts in the ocean. In this paper, we introduce a cohesive advection primitive, called a stream bundle. Whereas traditional streamlines describe the advection patterns of single, infinitesimal micro-particles, stream bundles indicate advection paths for large macro-particles. Implementationally, stream bundles are composed of a collection of individual streamlines (here termed fibers), each of which only advects a short distance before being terminated and re-seeded in a new location. The individual fibers combine to dictate the instantaneous distribution of the bundle, and it is this collective distribution which is used in determining where fibers are reseeded. By carefully controlling the termination and re-seeding policies of the fibers, we can prevent the bundle from becoming frayed in divergent regions. By maintaining a cohesive from, the bundles can indicate the coarse structure of complex vector fields. In this paper, we use stream bundles to investigate the oceanic currents

Image-Based Hair Capture by Inverse Lighting

International audienceWe introduce an image-based method for modeling a specific subject's hair. The principle of the approach is to study the variations of hair illumination under controlled illumination. The use of a stationary viewpoint and the assumption that the subject is still allows us to work with perfectly registered images: all pixels in an image sequence represent the same portion of the hair, and the particular illumination profile observed at each pixel can be used to infer the missing degree of directional information. This is accomplished by synthesizing reflection profiles using a hair reflectance model, for a number of candidate directions at each pixel, and choosing the orientation that provides the best profile match. Our results demonstrate the potential of this approach, by effectively reconstructing accurate hair strands that are well highlighted by a particular light source movement

Heart-muscle fiber reconstruction from diffusion tensor MRI

In this paper we use advanced tensor visualization techniques to study 3D diffusion tensor MRI data of a heart. We use scalar and tensor glyph visualization methods to investigate the data and apply a moving least squares (MLS) fiber tracing method to recover and visualize the helical structure and the orientation of the heart muscle fibers

Image Processing Based Pattern Recognition and Computerized Embroidery Machine

In the last decades, embroidery getting much attention in industries and academics. Although the technique is very old, it is still very much adopted. The current era of machine learning and smart devices makes this method even more attractive, easy to adopt and high accuracy. The proposed research work aims to highlight the implementation of new smart devices in this field, and the work is based on microcontrollers. Adopting the proposed work will be very easy and feasible to transform from the old sewing machine to a new smart method. Using smart devices, it is very easy and precise to get the embroidery fulfilling the user's demands. It gives simple raster images, which are used to convert into digital images to portray any new product. The current work is a novel idea of generating simple images rather than complicated ones, which are difficult to draw. In our method, we introduce the digitization process to input any image file used for vectorizing raster images, where vector images can easily convert into a DST embroidery file, a commonly used embroidery format originally from Tajima. It also has a Gcode file. The machine runs on a Gcode file which can be easily generated and runs on a product

Artistic Path Space Editing of Physically Based Light Transport

Die Erzeugung realistischer Bilder ist ein wichtiges Ziel der Computergrafik, mit Anwendungen u.a. in der Spielfilmindustrie, Architektur und Medizin. Die physikalisch basierte Bildsynthese, welche in letzter Zeit anwendungsübergreifend weiten Anklang findet, bedient sich der numerischen Simulation des Lichttransports entlang durch die geometrische Optik vorgegebener Ausbreitungspfade; ein Modell, welches für übliche Szenen ausreicht, Photorealismus zu erzielen. Insgesamt gesehen ist heute das computergestützte Verfassen von Bildern und Animationen mit wohlgestalteter und theoretisch fundierter Schattierung stark vereinfacht. Allerdings ist bei der praktischen Umsetzung auch die Rücksichtnahme auf Details wie die Struktur des Ausgabegeräts wichtig und z.B. das Teilproblem der effizienten physikalisch basierten Bildsynthese in partizipierenden Medien ist noch weit davon entfernt, als gelöst zu gelten. Weiterhin ist die Bildsynthese als Teil eines weiteren Kontextes zu sehen: der effektiven Kommunikation von Ideen und Informationen. Seien es nun Form und Funktion eines Gebäudes, die medizinische Visualisierung einer Computertomografie oder aber die Stimmung einer Filmsequenz -- Botschaften in Form digitaler Bilder sind heutzutage omnipräsent. Leider hat die Verbreitung der -- auf Simulation ausgelegten -- Methodik der physikalisch basierten Bildsynthese generell zu einem Verlust intuitiver, feingestalteter und lokaler künstlerischer Kontrolle des finalen Bildinhalts geführt, welche in vorherigen, weniger strikten Paradigmen vorhanden war. Die Beiträge dieser Dissertation decken unterschiedliche Aspekte der Bildsynthese ab. Dies sind zunächst einmal die grundlegende Subpixel-Bildsynthese sowie effiziente Bildsyntheseverfahren für partizipierende Medien. Im Mittelpunkt der Arbeit stehen jedoch Ansätze zum effektiven visuellen Verständnis der Lichtausbreitung, die eine lokale künstlerische Einflussnahme ermöglichen und gleichzeitig auf globaler Ebene konsistente und glaubwürdige Ergebnisse erzielen. Hierbei ist die Kernidee, Visualisierung und Bearbeitung des Lichts direkt im alle möglichen Lichtpfade einschließenden "Pfadraum" durchzuführen. Dies steht im Gegensatz zu Verfahren nach Stand der Forschung, die entweder im Bildraum arbeiten oder auf bestimmte, isolierte Beleuchtungseffekte wie perfekte Spiegelungen, Schatten oder Kaustiken zugeschnitten sind. Die Erprobung der vorgestellten Verfahren hat gezeigt, dass mit ihnen real existierende Probleme der Bilderzeugung für Filmproduktionen gelöst werden können

Visualization and analysis of diffusion tensor fields

technical reportThe power of medical imaging modalities to measure and characterize biological tissue is amplified by visualization and analysis methods that help researchers to see and understand the structures within their data. Diffusion tensor magnetic resonance imaging can measure microstructural properties of biological tissue, such as the coherent linear organization of white matter of the central nervous system, or the fibrous texture of muscle tissue. This dissertation describes new methods for visualizing and analyzing the salient structure of diffusion tensor datasets. Glyphs from superquadric surfaces and textures from reactiondiffusion systems facilitate inspection of data properties and trends. Fiber tractography based on vector-tensor multiplication allows major white matter pathways to be visualized. The generalization of direct volume rendering to tensor data allows large-scale structures to be shaded and rendered. Finally, a mathematical framework for analyzing the derivatives of tensor values, in terms of shape and orientation change, enables analytical shading in volume renderings, and a method of feature detection important for feature-preserving filtering of tensor fields. Together, the combination of methods enhances the ability of diffusion tensor imaging to provide insight into the local and global structure of biological tissue