Hi, bin auf der Suche jemanden, der mir über meine VU - Visualiserung 1 nachhilfe geben kann. Ich würde mich auf eurere Rückmeldung freuen. Danke im Voraus.
Es gibt eine Einführung in die Konzepte der wissenschaftlichen Visualisierung, der Informationsvisualisierung und der Visuellen Analyse.
- Einführung in die Visualisierung
- Volume Visualization
- Flow Visualization
- Information Visualization
- Visual Analytics and Visual Data Science
Beispiele Aufgaben
1
Beschreibung
Diese Aufgabenstellung behandelt das Rendern von 3D Volumsdaten. Rendern von Volumsdaten ermöglichst es, Bereiche in den Daten transparent oder halb-transparent darzustellen, um das Innere eines Datensatzer erforschen zu können. Dadurch können Datensätze in ihrer Gesamtheit besser verstanden werden.
Aufgabenstellung
In dieser Aufgabe soll als Renderingtechnik Raycasting implementiert werden, um Volumsdaten darzustellen. Raycasting ist ein gebräuchliches Verfahren um ein Bild aus Volumendaten zu berechnen, ohne vorher geometrische Primitive (z.B. Polygone) aus den Volumendaten generieren zu müssen. Um ein Bild mittels Raycasting zu erzeugen wird pro Pixel ein Blickstrahl (ray) durch die Bildebene geworfen (casting). Der Blickstrahl wird mit dem Volumen geschnitten. Die Volumsdaten sind in einem kartesischen 3D-Gitter angeordnet. An den Gitterpositionen sind Voxelinformationen gespeichert (Dichtewerte). Entlang des Blickstrahls wird an regelmä6szlig;igen Positionen (Samples) die Dichte ausgelesen, und je nach Kompositionsverfahren ein Farbwert für den aktuellen Strahl ermittelt. Eines der einfacheren Kompositionsverfahren ist die Maximum-Intensity-Projektion (MIP), bei der immer nur das Sample mit dem größten Dichtewert verwendet wird, um den Farbwert des Strahls zu ermitteln.
2
Beschreibung
In dieser Aufgabenstellung ist eine 2D Strömungsvisualisierung
zu implementieren. Strömungsdaten werden in unterschiedlichsten
Bereichen verwendet (Wissenschaft, Meteorologie, Industrie, ...), und
können neben der Strömung noch andere Parameter (z.B. Temperatur, Druck,
etc) beinhalten. Das Darstellen dieser Daten erlaubt es, Einsichten in
die zugrundeliegenden Strömungsprozesse zu bekommen. Strömungsdaten sind
üblicherweise als Vektorfeld definiert, wobei die Vektoren an jeder
Stelle des Feldes die Richtung der Strömung anzeigen. Zusätzlich können
noch andere Parameter wie Geschwindigkeit, Temperatur oder Druck gegeben
sein.
Aufgabenstellung
In dieser Aufgabe soll als Renderingtechnik 2D Strömungslinien (2D Streamlines)
implementiert werden, um die Strömungsdaten darzustellen.
Strömungslinien sind definiert als Kurven in 2D, die an jeder Stelle
immer der Strömung folgen, die durch das gegebene Vektorfeld definiert
wird. Dadurch können sie verwendet werden, um die Richtung der Strömung
visuell anzuzeigen.
Die Berechnung von Strömungslinien erfolgt
üblicherweise Schritt für Schritt. Zuerst werden Startpunkten für die
Strömungslinien definiert, und ausgehend davon werden die
Strömungslinien schrittweise approximiert. Ein einfaches Verfahren zur
Berechnung ist die Euler-Integration (Info).
In jedem Schritt wird hier das neue Segment der Strömungslinie dadurch
berechnet, dass die Strömung an der aktuellen Stelle ausgewertet wird,
und das neue Segment tangential zu der Strömung an dieser Stelle
definiert wird. Die Genauigkeit des Ergebnisses hängt dann vorallem von
der gewählten Schrittweite ab.
3
Beschreibung
In dieser Aufgabenstellung sind Multivariate Daten zu analysieren. Wenn Daten mehr als drei oder vier Dimensionen aufweisen, wird es sehr schwierig, sie in einem traditionellen Scatterplot darzustellen. Deshalb wurden, und werden nach wie vor, einige andere Methoden entwickelt, um solche komplexen Datensätze zu analysieren. In dieser Aufgabenstellung werden ein paar bekannte Methoden für die Darstellung von multivariaten Daten genauer betrachtet.
Aufgabenstellung
Eine bekannte Technik zur Darstellung von multivariaten Daten sind Parallele Koordinaten. Bei parallelen Koordinaten werden die vorhandenen Dimensionen als parallele Achsen dargestellt. Die Datensätze werden als Polylinien zwischen den parallelen Achsen eingetragen. Die Position auf jeder parallelen Achse wird durch den Wert des Datenwerts an dieser Stelle bestimmt (Info). Die Mindestanforderung für diese Aufgabe ist die Implementierung von Parallelen Koordinaten in 2D, zusammen mit den wichtigsten Interaktionsmöglichkeiten.
Die weiteren Anforderung beschäftigen sich mit anderen interessanten Möglichkeiten der Darstellung (Star-Plots und Chernoff-Faces), mit Interaktionsmöglichkeiten, und mit der Datenanalyse.