Vorlesung: Scientific Visualization

Veranstaltung

  • Dozent(en):
  • Beginn: Mon., 08.04.2013
  • Zeiten: Mo. 11:00-12:30, Mi. 11:00-12:30, B-IT Rheinsaal
  • Veranstaltungsnummer: (summer term 2013: B-IT 13ss-01706)
  • Studiengang: B-IT Master Media Informatics , Bachelor
  • Diplom-Fachgebiet: B
  • Prüfungen: Mo. 15.07.2013 11:00-13:00, Nachklausur: 19.09.2013 10:00-12:00

Übung

Beschreibung

Scientific Visualization beschäftigt sich mit allen Aspekten, die mit der visuellen Repräsentation von (großen) Datensätzen aus wissenschaftlichen Experimenten oder Simulationen zusammenhängen, um ein besseres Verstehen oder eine einfache Repräsentation komplexer Phänomene zu ermöglichen.

In dieser Vorlesung wird eine Einführung in die Hauptkonzepte der Scientific Visualization gegeben. Ausgehend von der Visualisierungspipeline und der Klassifikation von Mapping-Methoden werden Visualisierungsalgorithmen und datenstrukturen für verschiedene Arten von Anwendungen und Szenarien vorgestellt. Themen dieser Vorlesung sind unter anderem: Verwendung von Farben in der Scientific Visualization, große geometrische Modelle (wie z. B. Terrain-Modelle und Finite-Element-Modelle aus der Automobilindustrie), kartesische 3D Scalarfelder (wie z. B. medizinische CT-Daten), unstrukturierte 3D-Vektorfelder (z. B. von Computational Fluid Dynamics Simulationen), Tensorfelder und Informationsvisualisierung (wie z. B. Tabellen und Graphen). Durch das Lösen von Programmieraufgaben soll praktische Erfahrung in der Visualisierung gesammelt werden.

Die Vorlesung findet im B-IT-Gebäude statt, Dahlmannstr. 2 (externAnfahrtsbeschreibung).

Folien

Übungsaufgaben

Übung 1: Basics
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 298 KB)

Hinweis: Aufgabe 2 kann wahlweise in C++ oder Java gelöst werden. Im Allgemeinen empfehlen wir C++ zu benutzen. Siehe die nachfolgenden READMEs für weitere Details.

Übung 2: Grids
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 446 KB)
Übung 3: Triangulation and Interpolation
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 334 KB)
Übung 4: Fourier Transform and Filtering
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 660 KB)
Übung 5: Raycasting
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 383 KB)
Übung 6: Octree
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 134 KB)
Übung 7: Ridges
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 518 KB)
Übung 8: Line Integral Convolution
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 486 KB)
Übung 9: Particle Tracing
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 575 KB)
Übung 10: Tensor Visualization
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 391 KB)
Übung 11: Trial Exam
Übungsblatt  (PDF-Dokument, 170 KB)

Weitere Dokumente

Literatur

  • Alexandru C. Telea: Data Visualization - Principles and Practice, AK Peters, 2008 (verfügbar in der Informatik-Bibliothek)