Waltz - An exploratory visualization tool for volume data, using multiform abstract displays

Although, visualization is now widely used, misinterpretations still occur. There are three primary solutions intended to aid a user interpret data correctly. These are: displaying the data in different forms (Multiform visualization); simplifying (or abstracting) the structure of the viewed information; and linking objects and views together (allowing corresponding objects to be jointly manipulated and interrogated). These well-known visualization techniques, provide an emphasis towards the visualization display. We believe however that current visualization systems do not effectively utilise the display, for example, often placing it at the end of a long visualization process. Our visualization system, based on an adapted visualization model, allows a display method to be used throughout the visualization process, in which the user operates a 'Display (correlate) and Refine' visualization cycle. This display integration provides a useful exploration environment, where objects and Views may be directly manipulated; a set of 'portions of interest' can be selected to generate a specialized dataset. This may subsequently be further displayed, manipulated and filtered

Visualización de sistemas dinámicos a partir de un conjunto de muestras

La Visualización Científica se basa en el empleo de técnicas derivadas de la Computación Gráfica para la representación de datos científicos de diverso tipo [1, 6}. Los resultados producidos no son meramente una representación cuantitativa de los datos. Lo que se busca, en cambio, es un entendimiento global de determinadas propiedades del modelo o de la simulación que los produjo [4, 5] de manera de hacer comprensible o evidente alguna característica específica de los mismos. Los métodos gráficos han sido extensamente utilizados para el estudio y análisis de sistemas lineales y no lineales de dos o más dimensiones, especialmente para el estudio de su comportamiento dinámico en el espacio de fases [7]. En este sentido, la herramienta gráfica es de gran utilidad en la caracterización del diagrama de fases de sistemas de gran complejidad, dado que permite localizar y caracterizar los puntos fijos y trayectorias cerradas y sus estabilidades asociadas. Cuando por una u otra razón no pueden utilizarse técnicas más convencionales para la representación gráfica de datos [9, 10], los métodos provistos por la Visualización Científica se constituyen en una excelente alternativa. En este trabajo se reseñan algunas técnicas utilizadas con dicho propósito y se desarrollan nuevos algoritmos, para los cuales se comparan los resultados y se discuten nuevas posibilidades.Eje: Computación gráfica. VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Visualización de sistemas dinámicos a partir de un conjunto de muestras

La Visualización Científica se basa en el empleo de técnicas derivadas de la Computación Gráfica para la representación de datos científicos de diverso tipo [1, 6}. Los resultados producidos no son meramente una representación cuantitativa de los datos. Lo que se busca, en cambio, es un entendimiento global de determinadas propiedades del modelo o de la simulación que los produjo [4, 5] de manera de hacer comprensible o evidente alguna característica específica de los mismos. Los métodos gráficos han sido extensamente utilizados para el estudio y análisis de sistemas lineales y no lineales de dos o más dimensiones, especialmente para el estudio de su comportamiento dinámico en el espacio de fases [7]. En este sentido, la herramienta gráfica es de gran utilidad en la caracterización del diagrama de fases de sistemas de gran complejidad, dado que permite localizar y caracterizar los puntos fijos y trayectorias cerradas y sus estabilidades asociadas. Cuando por una u otra razón no pueden utilizarse técnicas más convencionales para la representación gráfica de datos [9, 10], los métodos provistos por la Visualización Científica se constituyen en una excelente alternativa. En este trabajo se reseñan algunas técnicas utilizadas con dicho propósito y se desarrollan nuevos algoritmos, para los cuales se comparan los resultados y se discuten nuevas posibilidades.Eje: Computación gráfica. VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una implementación eficiente del algoritmo de marching cubes

Uno de los algoritmos de rendering de volúmenes más difundido y utilizado es el denominado marching cubes, propuesto por Lorensen y Cline en 1987. En el mismo se busca extraer una superficie umbral a partir de una matriz volumétrica de datos escalares. Una celda en el espacio está delimitada por los ocho valores de sus vértices. Cada celda se clasifica según los valores de sus vértices respecto al valor umbral. Una celda contiene un trozo de la superficie umbral si por lo menos uno de sus vértices está por debajo del valor umbral y por lo menos otro está por encima. En este caso, cada uno de los ocho vértices de una celda puede asumir un valor por debajo o por encima del umbral. El total de todos los casos posibles es 28=256, pero por consideraciones de simetría se reducen en principio a solo 15. Un problema que pronto fue detectado es la existencia de ambigüedades en la construcción de la superficie umbral entre celdas vecinas. Sin modificaciones al algoritmo original, algunos casos resultan en superficies con 'agujeros'. Esto se produce fundamentalmente cuando dos celdas adyacentes comparten una cara, pero la conexión de los cuatro puntos que dividen las aristas se realiza en una de ellas de forma tal que los puntos con valor superior al umbral queden separados mientras que en la otra cara esos puntos queda unidos. Hasta el momento, se han resuelto varios casos en lo que esto ocurre, pero ninguna solución ha sido exhaustiva, proponiéndose una proliferación de casos especiales para las estas situaciones. Este trabajo presenta una solución definitiva para el buen funcionamiento del algoritmo y algunas pautas para la implementación eficiente del mismo con sólo 30 casos.Eje: Computación gráficaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una implementación eficiente del algoritmo de marching cubes

Uno de los algoritmos de rendering de volúmenes más difundido y utilizado es el denominado marching cubes, propuesto por Lorensen y Cline en 1987. En el mismo se busca extraer una superficie umbral a partir de una matriz volumétrica de datos escalares. Una celda en el espacio está delimitada por los ocho valores de sus vértices. Cada celda se clasifica según los valores de sus vértices respecto al valor umbral. Una celda contiene un trozo de la superficie umbral si por lo menos uno de sus vértices está por debajo del valor umbral y por lo menos otro está por encima. En este caso, cada uno de los ocho vértices de una celda puede asumir un valor por debajo o por encima del umbral. El total de todos los casos posibles es 28=256, pero por consideraciones de simetría se reducen en principio a solo 15. Un problema que pronto fue detectado es la existencia de ambigüedades en la construcción de la superficie umbral entre celdas vecinas. Sin modificaciones al algoritmo original, algunos casos resultan en superficies con 'agujeros'. Esto se produce fundamentalmente cuando dos celdas adyacentes comparten una cara, pero la conexión de los cuatro puntos que dividen las aristas se realiza en una de ellas de forma tal que los puntos con valor superior al umbral queden separados mientras que en la otra cara esos puntos queda unidos. Hasta el momento, se han resuelto varios casos en lo que esto ocurre, pero ninguna solución ha sido exhaustiva, proponiéndose una proliferación de casos especiales para las estas situaciones. Este trabajo presenta una solución definitiva para el buen funcionamiento del algoritmo y algunas pautas para la implementación eficiente del mismo con sólo 30 casos.Eje: Computación gráficaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

New techniques for the scientific visualization of three-dimensional multi-variate and vector fields

Volume rendering allows us to represent a density cloud with ideal properties (single scattering, no self-shadowing, etc.). Scientific visualization utilizes this technique by mapping an abstract variable or property in a computer simulation to a synthetic density cloud. This thesis extends volume rendering from its limitation of isotropic density clouds to anisotropic and/or noisy density clouds. Design aspects of these techniques are discussed that aid in the comprehension of scientific information. Anisotropic volume rendering is used to represent vector based quantities in scientific visualization. Velocity and vorticity in a fluid flow, electric and magnetic waves in an electromagnetic simulation, and blood flow within the body are examples of vector based information within a computer simulation or gathered from instrumentation. Understand these fields can be crucial to understanding the overall physics or physiology. Three techniques for representing three-dimensional vector fields are presented: Line Bundles, Textured Splats and Hair Splats. These techniques are aimed at providing a high-level (qualitative) overview of the flows, offering the user a substantial amount of information with a single image or animation. Non-homogenous volume rendering is used to represent multiple variables. Computer simulations can typically have over thirty variables, which describe properties whose understanding are useful to the scientist. Trying to understand each of these separately can be time consuming. Trying to understand any cause and effect relationships between different variables can be impossible. NoiseSplats is introduced to represent two or more properties in a single volume rendering of the data. This technique is also aimed at providing a qualitative overview of the flows

Incremental volume rendering using hierarchical compression

Includes bibliographical references.The research has been based on the thesis that efficient volume rendering of datasets, contained on the Internet, can be achieved on average personal workstations. We present a new algorithm here for efficient incremental rendering of volumetric datasets. The primary goal of this algorithm is to give average workstations the ability to efficiently render volume data received over relatively low bandwidth network links in such a way that rapid user feedback is maintained. Common limitations of workstation rendering of volume data include: large memory overheads, the requirement of expensive rendering hardware, and high speed processing ability. The rendering algorithm presented here overcomes these problems by making use of the efficient Shear-Warp Factorisation method which does not require specialised graphics hardware. However the original Shear-Warp algorithm suffers from a high memory overhead and does not provide for incremental rendering which is required should rapid user feedback be maintained. Our algorithm represents the volumetric data using a hierarchical data structure which provides for the incremental classification and rendering of volume data. This exploits the multiscale nature of the octree data structure. The algorithm reduces the memory footprint of the original Shear-Warp Factorisation algorithm by a factor of more than two, while maintaining good rendering performance. These factors make our octree algorithm more suitable for implementation on average desktop workstations for the purposes of interactive exploration of volume models over a network. This dissertation covers the theory and practice of developing the octree based Shear-Warp algorithms, and then presents the results of extensive empirical testing. The results, using typical volume datasets, demonstrate the ability of the algorithm to achieve high rendering rates for both incremental rendering and standard rendering while reducing the runtime memory requirements

New techniques for the scientific visualization of three-dimensional multi-variate and vector fields

Volume rendering allows us to represent a density cloud with ideal properties (single scattering, no self-shadowing, etc.). Scientific visualization utilizes this technique by mapping an abstract variable or property in a computer simulation to a synthetic density cloud. This thesis extends volume rendering from its limitation of isotropic density clouds to anisotropic and/or noisy density clouds. Design aspects of these techniques are discussed that aid in the comprehension of scientific information. Anisotropic volume rendering is used to represent vector based quantities in scientific visualization. Velocity and vorticity in a fluid flow, electric and magnetic waves in an electromagnetic simulation, and blood flow within the body are examples of vector based information within a computer simulation or gathered from instrumentation. Understand these fields can be crucial to understanding the overall physics or physiology. Three techniques for representing three-dimensional vector fields are presented: Line Bundles, Textured Splats and Hair Splats. These techniques are aimed at providing a high-level (qualitative) overview of the flows, offering the user a substantial amount of information with a single image or animation. Non-homogenous volume rendering is used to represent multiple variables. Computer simulations can typically have over thirty variables, which describe properties whose understanding are useful to the scientist. Trying to understand each of these separately can be time consuming. Trying to understand any cause and effect relationships between different variables can be impossible. NoiseSplats is introduced to represent two or more properties in a single volume rendering of the data. This technique is also aimed at providing a qualitative overview of the flows

Segmentação e visualização tridimensional interativa de imagens de ressonancia magnetica

Orientadores: Roberto de Alencar Lotufo, Alexandre Xavier FalcãoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétric