Uncertain Flow Visualization using LIC

In this paper we look at the Line Integral Convolution method for flow visualization and ways in which this can be applied to the visualization of two dimensional, steady flow fields in the presence of uncertainty. To achieve this, we start by studying the method and reviewing the history of modifications other authors have made to it in order to improve its efficiency or capabilities, and using these as a base for the visualization of uncertain flow fields. Finally, we apply our methodology to a case study from the field of oceanography

On the Optimization of Visualizations of Complex Phenomena

The problem of perceptually optimizing complex visualizations is a difficult one, involving perceptual as well as aesthetic issues. In our experience, controlled experiments are quite limited in their ability to uncover interrelationships among visualization parameters, and thus may not be the most useful way to develop rules-of-thumb or theory to guide the production of high-quality visualizations. In this paper, we propose a new experimental approach to optimizing visualization quality that integrates some of the strong points of controlled experiments with methods more suited to investigating complex highly-coupled phenomena. We use human-in-the-loop experiments to search through visualization parameter space, generating large databases of rated visualization solutions. This is followed by data mining to extract results such as exemplar visualizations, guidelines for producing visualizations, and hypotheses about strategies leading to strong visualizations. The approach can easily address both perceptual and aesthetic concerns, and can handle complex parameter interactions. We suggest a genetic algorithm as a valuable way of guiding the human-in-the-loop search through visualization parameter space. We describe our methods for using clustering, histogramming, principal component analysis, and neural networks for data mining. The experimental approach is illustrated with a study of the problem of optimal texturing for viewing layered surfaces so that both surfaces are maximally observable

Streamlines y LIC: Visualización de Campos Vectoriales

En los sistemas no lineales y caóticos la Visualización Científica es especialmente útil debido a la imposibilidad que presentan estos sistemas en general para hallar soluciones analíticas. Para estos sistemas se han creado numerosos métodos para representar mapas vectoriales (vectores, partículas, íconos, Streamlines, Hyperstreamlines, Spot Noise, LIC, etc.) [1,3,7,8,9] de las cuales traeremos en relieve dos técnicas destacadas en el tema: Streamlines y LIC. En esta línea de investigación buscamos un análisis de las características de estos dos métodos, aplicados a sistemas bidimensionales, y estudiamos las posibilidades de desarrollar un nuevo método que intente combinar propiedades ventajosas de ambos.Eje: Visualización - Computación GráficaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Nuevos resultados en la visualización de campos vectoriales

La visualización científica es actualmente una de las alternativas de mayor importancia para el estudio de la mecánica del continuo, en particular la dinámica de sistemas. Este auge se debe principalmente a que es virtualmente imposible hallar soluciones analíticas generales para sistemas de relativamente baja complejidad [12]. En la mayoría de los casos, estos sistemas no son integrables en forma analítica, por lo que su estudio solo puede realizarse por medio de simulaciones computacionales, las cuales se representan de un modo natural y eficiente por medios gráficos. La necesidad de obtener una idea conceptual del comportamiento de un sistema dinámico, a partir de sus ecuaciones diferenciales, ha llevado a la creación de numerosas técnicas y met´aforas con el fin de caracterizarla lo más fielmente posible a partir de cualquier condición inicial. Podemos mencionar la tradicional y ya desactualizada idea de los vectores como flechas, la cual codifica los vectores tangentes al campo en sentido y magnitud, hasta llegar a ideas m´as modernas, como la convolución lineal de una textura en función del campo vectorial asociado, pasando por métodos intermedios como Streamlines, Spot Noise, y otras variantes [1, 2, 3, 9, 13, 14]. Las técnicas desarrolladas para estos objetivos son de gran importancia te´orica y experimental en diversas disciplinas, como por ejemplo dinámica de los fluidos, ecología, electrónica, mecánica no lineal, etc. En este trabajo presentamos los resultados m´as recientes de nuestro grupo de investigación, basados en la convolución de texturas y la utilización de filtrado direccional adaptativo. Si bien estos métodos pueden ser utilizado por separado, aquí mostramos que ofrecen una mayor utilidad y eficacia al ser aplicados en forma conjunta.Eje: Visualización y Computación gráficaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Filtrado adaptativo dinámico para la visualizació de campos vectoriales

La visualización científica encuentra una especial aplicación en el estudio de la dinámica de los sistemas no lineales. Esencialmente, los sistemas de dinámica compleja son de difícil o imposible resolución analítica, quedando como único camino su análisis por métodos gráficos para el entendimiento de su dinámica. Para los métodos de visualización se han creado diversas metáforas que permiten una rápida comprensión del sistema. Entre ellas ocupan un lugar destacado los Streamlines y la LIC, con diversas variantes y optimizaciones en tiempo de cálculo y calidad de resultado. En el presente trabajo presentaremos una nueva técnica de visualización de sistemas dinámicos basado en la utilización de un filtrado espacial direccional adaptativo. Este método puede ser utilizado por separado, pero sin embargo veremos que su mayor utilidad radica en el refuerzo de la eficacia obtenida junto con otros métodos basados en texturas como LIC o CLIC.Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualización (CGI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Filtrado adaptativo dinámico para la visualizació de campos vectoriales

La visualización científica encuentra una especial aplicación en el estudio de la dinámica de los sistemas no lineales. Esencialmente, los sistemas de dinámica compleja son de difícil o imposible resolución analítica, quedando como único camino su análisis por métodos gráficos para el entendimiento de su dinámica. Para los métodos de visualización se han creado diversas metáforas que permiten una rápida comprensión del sistema. Entre ellas ocupan un lugar destacado los Streamlines y la LIC, con diversas variantes y optimizaciones en tiempo de cálculo y calidad de resultado. En el presente trabajo presentaremos una nueva técnica de visualización de sistemas dinámicos basado en la utilización de un filtrado espacial direccional adaptativo. Este método puede ser utilizado por separado, pero sin embargo veremos que su mayor utilidad radica en el refuerzo de la eficacia obtenida junto con otros métodos basados en texturas como LIC o CLIC.Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualización (CGI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

The State of the Art in Flow Visualization: Dense and Texture-Based Techniques

Flow visualization has been a very attractive component of scientific visualization research for a long time. Usually very large multivariate datasets require processing. These datasets often consist of a large number of sample locations and several time steps. The steadily increasing performance of computers has recently become a driving factor for a reemergence in flow visualization research, especially in texture-based techniques. In this paper, dense, texture-based flow visualization techniques are discussed. This class of techniques attempts to provide a complete, dense representation of the flow field with high spatio-temporal coherency. An attempt of categorizing closely related solutions is incorporated and presented. Fundamentals are shortly addressed as well as advantages and disadvantages of the methods. Categories and Subject Descriptors (according to ACM CCS): I.3 [Computer Graphics]: visualization, flow visualization, computational flow visualizatio

The perceptual optimization of two-dimensional flow visualizations using human-in-the-loop local hill climbing

Flow visualization is the graphical representation of vector fields or fluids that enables an observer to visually perceive the forces or motions involved. The fields being displayed are typically dynamic and complex, with a vector direction and magnitude at every point in the field, and often with additional underlying data that is also of interest to the observer. Distilling this mass of data into a static, two-dimensional image that captures the essential patterns and features in a way that is intuitively understandable can be a daunting task. Historically, there have been many different techniques and algorithms to generate visualizations of a flow field. These methods differ widely in implementation, but conceptually they involve the association of significant aspects of the data field (e.g., direction, velocity, temperature, vorticity) to certain visual parameters used in the graphic representation (e.g., size and orientation of lines or arrows, foreground and background color, density/sparsity of graphical elements). For example, the velocity of a field could be mapped to color, line width, line length, arrow head or glyph size, etc. There are many such potential parameter mappings within each technique, and many value ranges that can be used to constrain each parameter within a given mapping, resulting in a virtually limitless number of possible permutations for visually representing a flow field. So, how does one optimize the output? How can one determine which mappings and what values within each mapping produce the best results? Such optimization requires the ability to rapidly generate high-quality visualizations across a wide variety of parameter mappings and settings. We address this need by providing a highly-configurable interactive software system that allows rapid, human-in-the-loop optimization of two-dimensional flow visualization. This software is then used in a study to generate quality visual solutions to a two-dimensional ocean current flow plus surface temperature over a variety of parameter mappings. The results of this study are used to identify relevant rules and patterns governing the efficacy of each combination of parameters, and to draw some general conclusions concerning 2D flow visualization parameter mapping and values

Dynamic line integral convolution for visualizing electromagnetic phenomena

Thesis (M.Eng. and S.B.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science; and, (S.B.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Physics, 2001.Includes bibliographical references (leaves 62-63).This electronic version was submitted by the student author. The certified thesis is available in the Institute Archives and Special Collections.Vector field visualization is a useful tool in science and engineering, giving us a powerful way of understanding the structure and evolution of the field. A fairly recent technique called Line Integral Convolution (LIC) has improved the level of detail that can be visualized by convolving a random input texture along the streamlines in the vector field. This thesis extends the technique to time-varying vector fields, where the motion of the field lines is specified explicitly via another vector field. The sequence of images generated is temporally coherent, clearly showing the evolution of the fields over time, while at the same time each individual image retains the characteristics of the LIC technique. This thesis describes the new technique, entitled Dynamic Line Integral Convolution, and explores its application to experiments in electromagnetism.by Andreas Sundquist.S.B.M.Eng.and S.B