733 research outputs found

    Image Space Tensor Field Visualization Using a LIC-like Method

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    Tensors are of great interest to many applications in engineering and in medical imaging, but a proper analysis and visualization remains challenging. Physics-based visualization of tensor fields has proven to show the main features of symmetric second-order tensor fields, while still displaying the most important information of the data, namely the main directions in medical diffusion tensor data using texture and additional attributes using color-coding, in a continuous representation. Nevertheless, its application and usability remains limited due to its computational expensive and sensitive nature. We introduce a novel approach to compute a fabric-like texture pattern from tensor fields on arbitrary non-selfintersecting surfaces that is motivated by image space line integral convolution (LIC). Our main focus lies on regaining three-dimensionality of the data under user interaction, such as rotation and scaling. We employ a multi-pass rendering approach to estimate proper modification of the LIC noise input texture to support the three-dimensional perception during user interactions

    Visualization of Tensor Fields in Mechanics

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    Tensors are used to describe complex physical processes in many applications. Examples include the distribution of stresses in technical materials, acting forces during seismic events, or remodeling of biological tissues. While tensors encode such complex information mathematically precisely, the semantic interpretation of a tensor is challenging. Visualization can be beneficial here and is frequently used by domain experts. Typical strategies include the use of glyphs, color plots, lines, and isosurfaces. However, data complexity is nowadays accompanied by the sheer amount of data produced by large-scale simulations and adds another level of obstruction between user and data. Given the limitations of traditional methods, and the extra cognitive effort of simple methods, more advanced tensor field visualization approaches have been the focus of this work. This survey aims to provide an overview of recent research results with a strong application-oriented focus, targeting applications based on continuum mechanics, namely the fields of structural, bio-, and geomechanics. As such, the survey is complementing and extending previously published surveys. Its utility is twofold: (i) It serves as basis for the visualization community to get an overview of recent visualization techniques. (ii) It emphasizes and explains the necessity for further research for visualizations in this context

    Fabric-like Visualization of Tensor Field Data on Arbitrary Surfaces in Image Space

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    Tensors are of great interest to many applications in engineering and in medical imaging, but a proper analysis and visualization remains challenging. It already has been shown that, by employing the metaphor of a fabric structure, tensor data can be visualized precisely on surfaces where the two eigendirections in the plane are illustrated as thread-like structures. This leads to a continuous visualization of most salient features of the tensor data set. We introduce a novel approach to compute such a visualization from tensor field data that is motivated by image-space line integral convolution (LIC). Although our approach can be applied to arbitrary, non-selfintersecting surfaces, the main focus lies on special surfaces following important features, such as surfaces aligned to the neural pathways in the human brain. By adding a postprocessing step, we are able to enhance the visual quality of the of the results, which improves perception of the major patterns

    Applied Visualization in the Neurosciences and the Enhancement of Visualization through Computer Graphics

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    The complexity and size of measured and simulated data in many fields of science is increasing constantly. The technical evolution allows for capturing smaller features and more complex structures in the data. To make this data accessible by the scientists, efficient and specialized visualization techniques are required. Maximum efficiency and value for the user can only be achieved by adapting visualization to the specific application area and the specific requirements of the scientific field. Part I: In the first part of my work, I address the visualization in the neurosciences. The neuroscience tries to understand the human brain; beginning at its smallest parts, up to its global infrastructure. To achieve this ambitious goal, the neuroscience uses a combination of three-dimensional data from a myriad of sources, like MRI, CT, or functional MRI. To handle this diversity of different data types and sources, the neuroscience need specialized and well evaluated visualization techniques. As a start, I will introduce an extensive software called \"OpenWalnut\". It forms the common base for developing and using visualization techniques with our neuroscientific collaborators. Using OpenWalnut, standard and novel visualization approaches are available to the neuroscientific researchers too. Afterwards, I am introducing a very specialized method to illustrate the causal relation of brain areas, which was, prior to that, only representable via abstract graph models. I will finalize the first part of my work with an evaluation of several standard visualization techniques in the context of simulated electrical fields in the brain. The goal of this evaluation was clarify the advantages and disadvantages of the used visualization techniques to the neuroscientific community. We exemplified these, using clinically relevant scenarios. Part II: Besides the data preprocessing, which plays a tremendous role in visualization, the final graphical representation of the data is essential to understand structure and features in the data. The graphical representation of data can be seen as the interface between the data and the human mind. The second part of my work is focused on the improvement of structural and spatial perception of visualization -- the improvement of the interface. Unfortunately, visual improvements using computer graphics methods of the computer game industry is often seen sceptically. In the second part, I will show that such methods can be applied to existing visualization techniques to improve spatiality and to emphasize structural details in the data. I will use a computer graphics paradigm called \"screen space rendering\". Its advantage, amongst others, is its seamless applicability to nearly every visualization technique. I will start with two methods that improve the perception of mesh-like structures on arbitrary surfaces. Those mesh structures represent second-order tensors and are generated by a method named \"TensorMesh\". Afterwards I show a novel approach to optimally shade line and point data renderings. With this technique it is possible for the first time to emphasize local details and global, spatial relations in dense line and point data.In vielen Bereichen der Wissenschaft nimmt die Größe und Komplexität von gemessenen und simulierten Daten zu. Die technische Entwicklung erlaubt das Erfassen immer kleinerer Strukturen und komplexerer Sachverhalte. Um solche Daten dem Menschen zugänglich zu machen, benötigt man effiziente und spezialisierte Visualisierungswerkzeuge. Nur die Anpassung der Visualisierung auf ein Anwendungsgebiet und dessen Anforderungen erlaubt maximale Effizienz und Nutzen für den Anwender. Teil I: Im ersten Teil meiner Arbeit befasse ich mich mit der Visualisierung im Bereich der Neurowissenschaften. Ihr Ziel ist es, das menschliche Gehirn zu begreifen; von seinen kleinsten Teilen bis hin zu seiner Gesamtstruktur. Um dieses ehrgeizige Ziel zu erreichen nutzt die Neurowissenschaft vor allem kombinierte, dreidimensionale Daten aus vielzähligen Quellen, wie MRT, CT oder funktionalem MRT. Um mit dieser Vielfalt umgehen zu können, benötigt man in der Neurowissenschaft vor allem spezialisierte und evaluierte Visualisierungsmethoden. Zunächst stelle ich ein umfangreiches Softwareprojekt namens \"OpenWalnut\" vor. Es bildet die gemeinsame Basis für die Entwicklung und Nutzung von Visualisierungstechniken mit unseren neurowissenschaftlichen Kollaborationspartnern. Auf dieser Basis sind klassische und neu entwickelte Visualisierungen auch für Neurowissenschaftler zugänglich. Anschließend stelle ich ein spezialisiertes Visualisierungsverfahren vor, welches es ermöglicht, den kausalen Zusammenhang zwischen Gehirnarealen zu illustrieren. Das war vorher nur durch abstrakte Graphenmodelle möglich. Den ersten Teil der Arbeit schließe ich mit einer Evaluation verschiedener Standardmethoden unter dem Blickwinkel simulierter elektrischer Felder im Gehirn ab. Das Ziel dieser Evaluation war es, der neurowissenschaftlichen Gemeinde die Vor- und Nachteile bestimmter Techniken zu verdeutlichen und anhand klinisch relevanter Fälle zu erläutern. Teil II: Neben der eigentlichen Datenvorverarbeitung, welche in der Visualisierung eine enorme Rolle spielt, ist die grafische Darstellung essenziell für das Verständnis der Strukturen und Bestandteile in den Daten. Die grafische Repräsentation von Daten bildet die Schnittstelle zum Gehirn des Menschen. Der zweite Teile meiner Arbeit befasst sich mit der Verbesserung der strukturellen und räumlichen Wahrnehmung in Visualisierungsverfahren -- mit der Verbesserung der Schnittstelle. Leider werden viele visuelle Verbesserungen durch Computergrafikmethoden der Spieleindustrie mit Argwohn beäugt. Im zweiten Teil meiner Arbeit werde ich zeigen, dass solche Methoden in der Visualisierung angewendet werden können um den räumlichen Eindruck zu verbessern und Strukturen in den Daten hervorzuheben. Dazu nutze ich ein in der Computergrafik bekanntes Paradigma: das \"Screen Space Rendering\". Dieses Paradigma hat den Vorteil, dass es auf nahezu jede existierende Visualiserungsmethode als Nachbearbeitunsgschritt angewendet werden kann. Zunächst führe ich zwei Methoden ein, die die Wahrnehmung von gitterartigen Strukturen auf beliebigen Oberflächen verbessern. Diese Gitter repräsentieren die Struktur von Tensoren zweiter Ordnung und wurden durch eine Methode namens \"TensorMesh\" erzeugt. Anschließend zeige ich eine neuartige Technik für die optimale Schattierung von Linien und Punktdaten. Mit dieser Technik ist es erstmals möglich sowohl lokale Details als auch globale räumliche Zusammenhänge in dichten Linien- und Punktdaten zu erfassen

    Surface Deformation Potentials on Meshes for Computer Graphics and Visualization

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    Shape deformation models have been used in computer graphics primarily to describe the dynamics of physical deformations like cloth draping, collisions of elastic bodies, fracture, or animation of hair. Less frequent is their application to problems not directly related to a physical process. In this thesis we apply deformations to three problems in computer graphics that do not correspond to physical deformations. To this end, we generalize the physical model by modifying the energy potential. Originally, the energy potential amounts to the physical work needed to deform a body from its rest state into a given configuration and relates material strain to internal restoring forces that act to restore the original shape. For each of the three problems considered, this potential is adapted to reflect an application specific notion of shape. Under the influence of further constraints, our generalized deformation results in shapes that balance preservation of certain shape properties and application specific objectives similar to physical equilibrium states. The applications discussed in this thesis are surface parameterization, interactive shape editing and automatic design of panorama maps. For surface parameterization, we interpret parameterizations over a planar domain as deformations from a flat initial configuration onto a given surface. In this setting, we review existing parameterization methods by analyzing properties of their potential functions and derive potentials accounting for distortion of geometric properties. Interactive shape editing allows an untrained user to modify complex surfaces, be simply grabbing and moving parts of interest. A deformation model interactively extrapolates the transformation from those parts to the rest of the surface. This thesis proposes a differential shape representation for triangle meshes leading to a potential that can be optimized interactively with a simple, tailored algorithm. Although the potential is not physically accurate, it results in intuitive deformation behavior and can be parameterized to account for different material properties. Panorama maps are blends between landscape illustrations and geographic maps that are traditionally painted by an artist to convey geographic surveyknowledge on public places like ski resorts or national parks. While panorama maps are not drawn to scale, the shown landscape remains recognizable and the observer can easily recover details necessary for self location and orientation. At the same time, important features as trails or ski slopes appear not occluded and well visible. This thesis proposes the first automatic panorama generation method. Its basis is again a surface deformation, that establishes the necessary compromise between shape preservation and feature visibility.Potentiale zur Flächendeformation auf Dreiecksnetzen für Anwendungen in der Computergrafik und Visualisierung Deformationsmodelle werden in der Computergrafik bislang hauptsächlich eingesetzt, um die Dynamik physikalischer Deformationsprozesse zu modellieren. Gängige Beispiele sind Bekleidungssimulationen, Kollisionen elastischer Körper oder Animation von Haaren und Frisuren. Deutlich seltener ist ihre Anwendung auf Probleme, die nicht direkt physikalischen Prozessen entsprechen. In der vorliegenden Arbeit werden Deformationsmodelle auf drei Probleme der Computergrafik angewandt, die nicht unmittelbar einem physikalischen Deformationsprozess entsprechen. Zu diesem Zweck wird das physikalische Modell durch eine passende Änderung der potentiellen Energie verallgemeinert. Die potentielle Energie entspricht normalerweise der physikalischen Arbeit, die aufgewendet werden muss, um einen Körper aus dem Ruhezustand in eine bestimmte Konfiguration zu verformen. Darüber hinaus setzt sie die aktuelle Verformung in Beziehung zu internen Spannungskräften, die wirken um die ursprüngliche Form wiederherzustellen. In dieser Arbeit passen wir für jedes der drei betrachteten Problemfelder die potentielle Energie jeweils so an, dass sie eine anwendungsspezifische Definition von Form widerspiegelt. Unter dem Einfluss weiterer Randbedingungen führt die so verallgemeinerte Deformation zu einer Fläche, die eine Balance zwischen der Erhaltung gewisser Formeigenschaften und Zielvorgaben der Anwendung findet. Diese Balance entspricht dem Equilibrium einer physikalischen Deformation. Die drei in dieser Arbeit diskutierten Anwendungen sind Oberflächenparameterisierung, interaktives Bearbeiten von Flächen und das vollautomatische Erzeugen von Panoramakarten im Stile von Heinrich Berann. Zur Oberflächenparameterisierung interpretieren wir Parameterisierungen über einem flachen Parametergebiet als Deformationen, die ein ursprünglich ebenes Flächenstück in eine gegebene Oberfläche verformen. Innerhalb dieses Szenarios vergleichen wir dann existierende Methoden zur planaren Parameterisierung, indem wir die resultierenden potentiellen Energien analysieren, und leiten weitere Potentiale her, die die Störung geometrischer Eigenschaften wie Fläche und Winkel erfassen. Verfahren zur interaktiven Flächenbearbeitung ermöglichen schnelle und intuitive Änderungen an einer komplexen Oberfläche. Dazu wählt der Benutzer Teile der Fläche und bewegt diese durch den Raum. Ein Deformationsmodell extrapoliert interaktiv die Transformation der gewählten Teile auf die restliche Fläche. Diese Arbeit stellt eine neue differentielle Flächenrepräsentation für diskrete Flächen vor, die zu einem einfach und interaktiv zu optimierendem Potential führt. Obwohl das vorgeschlagene Potential nicht physikalisch korrekt ist, sind die resultierenden Deformationen intuitiv. Mittels eines Parameters lassen sich außerdem bestimmte Materialeigenschaften einstellen. Panoramakarten im Stile von Heinrich Berann sind eine Verschmelzung von Landschaftsillustration und geographischer Karte. Traditionell werden sie so von Hand gezeichnet, dass bestimmt Merkmale wie beispielsweise Skipisten oder Wanderwege in einem Gebiet unverdeckt und gut sichtbar bleiben, was große Kunstfertigkeit verlangt. Obwohl diese Art der Darstellung nicht maßstabsgetreu ist, sind Abweichungen auf den ersten Blick meistens nicht zu erkennen. Dadurch kann der Betrachter markante Details schnell wiederfinden und sich so innerhalb des Gebietes orientieren. Diese Arbeit stellt das erste, vollautomatische Verfahren zur Erzeugung von Panoramakarten vor. Grundlage ist wiederum eine verallgemeinerte Oberflächendeformation, die sowohl auf Formerhaltung als auch auf die Sichtbarkeit vorgegebener geographischer Merkmale abzielt

    Analysis and Visualization of Higher-Order Tensors: Using the Multipole Representation

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    Materialien wie Kristalle, biologisches Gewebe oder elektroaktive Polymere kommen häufig in verschiedenen Anwendung, wie dem Prothesenbau oder der Simulation von künstlicher Muskulatur vor. Diese und viele weitere Materialien haben gemeinsam, dass sie unter gewissen Umständen ihre Form und andere Materialeigenschaften ändern. Um diese Veränderung beschreiben zu können, werden, abhängig von der Anwendung, verschiedene Tensoren unterschiedlicher Ordnung benutzt. Durch die Komplexität und die starke Abhängigkeit der Tensorbedeutung von der Anwendung, gibt es bisher kein Verfahren Tensoren höherer Ordnung darzustellen, welches standardmäßig benutzt wird. Auch bezogen auf einzelne Anwendungen gibt es nur sehr wenig Arbeiten, die sich mit der visuellen Darstellung dieser Tensoren auseinandersetzt. Diese Arbeit beschäftigt sich mit diesem Problem. Es werden drei verschiedene Methoden präsentiert, Tensoren höherer Ordnung zu analysieren und zu visualisieren. Alle drei Methoden basieren auf der sogenannte deviatorischen Zerlegung und der Multipoldarstellung. Mit Hilfe der Multipole können die Symmetrien des Tensors und damit des beschriebenen Materials bestimmt werden. Diese Eigenschaft wird in für die Visualisierung des Steifigkeitstensors benutzt. Die zweite Methode basiert direkt auf den Multipolen und kann damit beliebige Tensoren in drei Dimensionen darstellen. Dieses Verfahren wird anhand des Kopplungs Tensors, ein Tensor dritter Ordnung, vorgestellt. Die ersten zwei Verfahren sind lokale Glyph-basierte Verfahren. Das dritte Verfahren ist ein erstes globales Tensorvisualisierungsverfahren, welches Tensoren beliebiger Ordnung und Symmetry in drei Dimensionen mit Hilfe eines linienbasierten Verfahrens darstellt.Materials like crystals, biological tissue or electroactive polymers are frequently used in applications like prosthesis construction or the simulation of artificial musculature. These and many other materials have in common that they change their shape and other material properties under certain circumstances. To describe these changes, different tensors of different order, dependent of the application, are used. Due to the complexity and the strong dependency of the tensor meaning of the application, there is, by now, no visualization method that is used by default. Also for specific applications there are only a few methods that address the visual analysis of higher-order tensors. This work adresses this problem. Three different methods to analyse and visualize tensors of higher order will be provided. All three methods are based on the so called deviatoric decomposition and the multipole representation. Using the multipoles the symmetries of a tensor and, therefore, of the described material, can be calculated. This property is used to visualize the stiffness tensor. The second method uses the multipoles directly and can be used for each tensor of any order in three dimensions. This method is presented by analysing the third-order coupling tensor. These two techniques are glyph-based visualization methods. The third one, a line-based method, is, according to our knowledge, a first global visualization method that can be used for an arbitrary tensor in three dimensions

    Realistic Visualization of Animated Virtual Cloth

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    Photo-realistic rendering of real-world objects is a broad research area with applications in various different areas, such as computer generated films, entertainment, e-commerce and so on. Within photo-realistic rendering, the rendering of cloth is a subarea which involves many important aspects, ranging from material surface reflection properties and macroscopic self-shadowing to animation sequence generation and compression. In this thesis, besides an introduction to the topic plus a broad overview of related work, different methods to handle major aspects of cloth rendering are described. Material surface reflection properties play an important part to reproduce the look & feel of materials, that is, to identify a material only by looking at it. The BTF (bidirectional texture function), as a function of viewing and illumination direction, is an appropriate representation of reflection properties. It captures effects caused by the mesostructure of a surface, like roughness, self-shadowing, occlusion, inter-reflections, subsurface scattering and color bleeding. Unfortunately a BTF data set of a material consists of hundreds to thousands of images, which exceeds current memory size of personal computers by far. This work describes the first usable method to efficiently compress and decompress a BTF data for rendering at interactive to real-time frame rates. It is based on PCA (principal component analysis) of the BTF data set. While preserving the important visual aspects of the BTF, the achieved compression rates allow the storage of several different data sets in main memory of consumer hardware, while maintaining a high rendering quality. Correct handling of complex illumination conditions plays another key role for the realistic appearance of cloth. Therefore, an upgrade of the BTF compression and rendering algorithm is described, which allows the support of distant direct HDR (high-dynamic-range) illumination stored in environment maps. To further enhance the appearance, macroscopic self-shadowing has to be taken into account. For the visualization of folds and the life-like 3D impression, these kind of shadows are absolutely necessary. This work describes two methods to compute these shadows. The first is seamlessly integrated into the illumination part of the rendering algorithm and optimized for static meshes. Furthermore, another method is proposed, which allows the handling of dynamic objects. It uses hardware-accelerated occlusion queries for the visibility determination. In contrast to other algorithms, the presented algorithm, despite its simplicity, is fast and produces less artifacts than other methods. As a plus, it incorporates changeable distant direct high-dynamic-range illumination. The human perception system is the main target of any computer graphics application and can also be treated as part of the rendering pipeline. Therefore, optimization of the rendering itself can be achieved by analyzing human perception of certain visual aspects in the image. As a part of this thesis, an experiment is introduced that evaluates human shadow perception to speedup shadow rendering and provides optimization approaches. Another subarea of cloth visualization in computer graphics is the animation of the cloth and avatars for presentations. This work also describes two new methods for automatic generation and compression of animation sequences. The first method to generate completely new, customizable animation sequences, is based on the concept of finding similarities in animation frames of a given basis sequence. Identifying these similarities allows jumps within the basis sequence to generate endless new sequences. Transmission of any animated 3D data over bandwidth-limited channels, like extended networks or to less powerful clients requires efficient compression schemes. The second method included in this thesis in the animation field is a geometry data compression scheme. Similar to the BTF compression, it uses PCA in combination with clustering algorithms to segment similar moving parts of the animated objects to achieve high compression rates in combination with a very exact reconstruction quality.Realistische Visualisierung von animierter virtueller Kleidung Das photorealistisches Rendering realer Gegenstände ist ein weites Forschungsfeld und hat Anwendungen in vielen Bereichen. Dazu zählen Computer generierte Filme (CGI), die Unterhaltungsindustrie und E-Commerce. Innerhalb dieses Forschungsbereiches ist das Rendern von photorealistischer Kleidung ein wichtiger Bestandteil. Hier reichen die wichtigen Aspekte, die es zu berücksichtigen gilt, von optischen Materialeigenschaften über makroskopische Selbstabschattung bis zur Animationsgenerierung und -kompression. In dieser Arbeit wird, neben der Einführung in das Thema, ein weiter Überblick über ähnlich gelagerte Arbeiten gegeben. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf den wichtigen Aspekten der virtuellen Kleidungsvisualisierung, die oben beschrieben wurden. Die optischen Reflektionseigenschaften von Materialoberflächen spielen eine wichtige Rolle, um das so genannte look & feel von Materialien zu charakterisieren. Hierbei kann ein Material vom Nutzer identifiziert werden, ohne dass er es direkt anfassen muss. Die BTF (bidirektionale Texturfunktion)ist eine Funktion die abhängig von der Blick- und Beleuchtungsrichtung ist. Daher ist sie eine angemessene Repräsentation von Reflektionseigenschaften. Sie enthält Effekte wie Rauheit, Selbstabschattungen, Verdeckungen, Interreflektionen, Streuung und Farbbluten, die durch die Mesostruktur der Oberfläche hervorgerufen werden. Leider besteht ein BTF Datensatz eines Materials aus hunderten oder tausenden von Bildern und sprengt damit herkömmliche Hauptspeicher in Computern bei weitem. Diese Arbeit beschreibt die erste praktikable Methode, um BTF Daten effizient zu komprimieren, zu speichern und für Echtzeitanwendungen zum Visualisieren wieder zu dekomprimieren. Die Methode basiert auf der Principal Component Analysis (PCA), die Daten nach Signifikanz ordnet. Während die PCA die entscheidenen visuellen Aspekte der BTF erhält, können mit ihrer Hilfe Kompressionsraten erzielt werden, die es erlauben mehrere BTF Materialien im Hauptspeicher eines Consumer PC zu verwalten. Dies erlaubt ein High-Quality Rendering. Korrektes Verwenden von komplexen Beleuchtungssituationen spielt eine weitere, wichtige Rolle, um Kleidung realistisch erscheinen zu lassen. Daher wird zudem eine Erweiterung des BTF Kompressions- und Renderingalgorithmuses erläutert, die den Einsatz von High-Dynamic Range (HDR) Beleuchtung erlaubt, die in environment maps gespeichert wird. Um die realistische Erscheinung der Kleidung weiter zu unterstützen, muss die makroskopische Selbstabschattung integriert werden. Für die Visualisierung von Falten und den lebensechten 3D Eindruck ist diese Art von Schatten absolut notwendig. Diese Arbeit beschreibt daher auch zwei Methoden, diese Schatten schnell und effizient zu berechnen. Die erste ist nahtlos in den Beleuchtungspart des obigen BTF Renderingalgorithmuses integriert und für statische Geometrien optimiert. Die zweite Methode behandelt dynamische Objekte. Dazu werden hardwarebeschleunigte Occlusion Queries verwendet, um die Sichtbarkeitsberechnung durchzuführen. Diese Methode ist einerseits simpel und leicht zu implementieren, anderseits ist sie schnell und produziert weniger Artefakte, als vergleichbare Methoden. Zusätzlich ist die Verwendung von veränderbarer, entfernter HDR Beleuchtung integriert. Das menschliche Wahrnehmungssystem ist das eigentliche Ziel jeglicher Anwendung in der Computergrafik und kann daher selbst als Teil einer erweiterten Rendering Pipeline gesehen werden. Daher kann das Rendering selbst optimiert werden, wenn man die menschliche Wahrnehmung verschiedener visueller Aspekte der berechneten Bilder analysiert. Teil der vorliegenden Arbeit ist die Beschreibung eines Experimentes, das menschliche Schattenwahrnehmung untersucht, um das Rendern der Schatten zu beschleunigen. Ein weiteres Teilgebiet der Kleidungsvisualisierung in der Computergrafik ist die Animation der Kleidung und von Avataren für Präsentationen. Diese Arbeit beschreibt zwei neue Methoden auf diesem Teilgebiet. Einmal ein Algorithmus, der für die automatische Generierung neuer Animationssequenzen verwendet werden kann und zum anderen einen Kompressionsalgorithmus für eben diese Sequenzen. Die automatische Generierung von völlig neuen, anpassbaren Animationen basiert auf dem Konzept der Ähnlichkeitssuche. Hierbei werden die einzelnen Schritte von gegebenen Basisanimationen auf Ähnlichkeiten hin untersucht, die zum Beispiel die Geschwindigkeiten einzelner Objektteile sein können. Die Identifizierung dieser Ähnlichkeiten erlaubt dann Sprünge innerhalb der Basissequenz, die dazu benutzt werden können, endlose, neue Sequenzen zu erzeugen. Die Übertragung von animierten 3D Daten über bandbreitenlimitierte Kanäle wie ausgedehnte Netzwerke, Mobilfunk oder zu sogenannten thin clients erfordert eine effiziente Komprimierung. Die zweite, in dieser Arbeit vorgestellte Methode, ist ein Kompressionsschema für Geometriedaten. Ähnlich wie bei der Kompression von BTF Daten wird die PCA in Verbindung mit Clustering benutzt, um die animierte Geometrie zu analysieren und in sich ähnlich bewegende Teile zu segmentieren. Diese erkannten Segmente lassen sich dann hoch komprimieren. Der Algorithmus arbeitet automatisch und erlaubt zudem eine sehr exakte Rekonstruktionsqualität nach der Dekomprimierung

    Nlcviz: Tensor Visualization And Defect Detection In Nematic Liquid Crystals

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    Visualization and exploration of nematic liquid crystal (NLC) data is a challenging task due to the multidimensional and multivariate nature of the data. Simulation study of an NLC consists of multiple timesteps, where each timestep computes scalar, vector, and tensor parameters on a geometrical mesh. Scientists developing an understanding of liquid crystal interaction and physics require tools and techniques for effective exploration, visualization, and analysis of these data sets. Traditionally, scientists have used a combination of different tools and techniques like 2D plots, histograms, cut views, etc. for data visualization and analysis. However, such an environment does not provide the required insight into NLC datasets. This thesis addresses two areas of the study of NLC data---understanding of the tensor order field (the Q-tensor) and defect detection in this field. Tensor field understanding is enhanced by using a new glyph (NLCGlyph) based on a new design metric which is closely related to the underlying physical properties of an NLC, described using the Q-tensor. A new defect detection algorithm for 3D unstructured grids based on the orientation change of the director is developed. This method has been used successfully in detecting defects for both structured and unstructured models with varying grid complexity

    Fiber Orientation Tensors and Mean Field Homogenization: Application to Sheet Molding Compound

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    Effective mechanical properties of fiber-reinforced composites strongly depend on the microstructure, including the fibers\u27 orientation. Studying this dependency, we identify the variety of fiber orientation tensors up to fourth-order using irreducible tensors and material symmetry. The case of planar fiber orientation tensors, relevant for sheet molding compound, is presented completely. Consequences for the reconstruction of fiber distributions and mean field homogenization are presented
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