Visualisierung. Rückblick. 3. Der Visualisierungsprozess. Prof. Dr.-Ing. Detlef Krömker. visueller Repräsentationen von Daten und Informationen

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1 Der sprozess Prof. Dr.-Ing. Detlef Krömker Goethe-Universität, Frankfurt Graphische Datenverarbeitung Rückblick K dient der Erzeugung geeigneter visueller Repräsentationen von Daten und Informationen K dient damit der: explorativen Analyse oder konfirmativen Analyse oder Präsentation + Kommunikation K Eine soll expressiv, möglichst effektiv und dabei angemessen sein. 3. Der sprozess 2

2 Übersicht 1. Die spipeline Transformationen (Funktionen) Datenarten und Datenfluss 2. Klassifikation der en 3. Rollen im sprozess 4. Referenzmodell für die 5. sszenarien 3. Der sprozess 3 Übersicht (Fortsetzung) 6. Zusammenfassung 7. Glossar 8. Ausblick Nächste Schritte 3. Der sprozess 4

3 Daten Die spipeline Filtering Mapping Rendering Die drei wesentlichen Schritte : Filtering: Datenaufbereitung Mapping: Erzeugung eines Graqphischen Modells (Geometrie + Merkmale): im engeren Sinn Rendering: generierung (nach Haber: Visualization Idioms: A conceptual model for scientific Visualization Systems, 1990) 3. Der sprozess 5 Die spipeline Daten Filtering Datenerfassung liefert Messung Berechnung, Simulation Manuelle Eingabe Datenbanken, Tabellen Mapping Rendering 3. Der sprozess 6

4 Die spipeline Daten Filtering Mapping Rendering Vervollständigung Interpolation (Vorsicht!) Reduzierung Selektion Projektion Glättung Fehlerkorrektur Bestimmung charakteristischer Eigenschaften Extrema, Gradienten Statistik, Informationsgehalt Ergebnis: aufbereitete Daten 3. Der sprozess 7 Daten Filtering Mapping Rendering Die spipeline Abbildung der aufbereiteten Daten in ein (2D) oder eine Szene (3D) (Geometrie und Merkmalsebene) durch Ensemble von geometrischen Objekten (Punkte, Linien, Flächen, Körper) Erscheinungsattribute (Farbe, Struktur, Textur, Parametern von Beleuchtungsmodellen,... ) Betrachtungsbedingungen als Repräsentanten sogenannter visueller Variablen: Position auf der Ebene, Größe, Helligkeit, Musterung (Textur), Farbe, Richtung / Orientierung, Form) nach Bertin Achtung: In Sonderfällen wird direkt in ein Digitales transformiert (Volume Rendering) 3. Der sprozess 8

5 Rückblick (GDV) Geometrie und Merkmalsebene Beschreibt ein (2D) oder eine Szene (3D) durch Ensemble von geometrischen Objekten (Punkte, Linien, Flächen, Körper) Erscheinungsattribute (Farbe, Struktur, Textur, Parametern von Beleuchtungsmodellen,... ) Betrachtungsbedingungen 3. Der sprozess 9 Rückblick Geometrie und Merkmalsebene Wichtige Unterscheidung Definitionsbereich: 2D oder 3D y 2D: ggf Ausschnitt aus Definitionsbereich darstellen: Window-Viewport Transformation 3D: Szene wird durch virtuelle Kamera (Viewing Transformationen, perspektivische Transformation) auf 2D abgebildet y z x x

6 Graphisches Modellieren Das Prinzip(2D und 3D) K Instanzieren und Attributieren von Primitiven K Gruppieren (Mengen, Hierarchien) K (Geometrie) transformieren Skalieren Translieren Rotieren (Scheren) K Interpolieren zum verändern, positionieren und orientieren im Modell- oder Weltkoordinatensystem 3. Der sprozess 11 Graphische Primitive 2D K Grundlage: 2D Koordinatensystem kontinuierlich REAL K Graphische Objekte (Beispiele GKS) Punkte (Poly) Marker + 3 Linien(zug) Polygon Fläche Füllgebiet Text (Dig. ) (Fill Array) 3. Der sprozess 12

7 Weitere (höhere) 2D-Primitive K Kreise, Ellipsen Kreisbögen, Ellipsenbögen K Rechtecke, Parallelogramme,... K Pfeile, Spiralen,... K Kurven: Bezier, Splines, algebraische Kurven wichtige Primitive für Zeichenprogramme (= Anwendungen) aber lassen sich auf: Punkte, Linien, Vektoren (Richtung, Größe) und Polygone (Flächen, u.u. Dreiecke) zurückführen: Basisprimitive 3. Der sprozess 13 3D-Systeme Szene: Ensemble der im Weltkoordinatensystem positionierten und orientierten Objekte Ensemble der positionierten und orientierten Lichtquellen Virtuelle Kamera (s) Hintergrund Umgebungseffekte (Nebel, Dunst) 3. Der sprozess 14

8 3D-Objekte K Punkte (im Raum) und Vektoren (Orientierungen) K Linien K Flächen ebene: Dreiecke, Vierecke, Polygone,... Sonderformen: triangle strips, triangle meshes,... gekrümmte: Bezier, Spline,... K Körper analytisch: Kugel, Zylinder, Torus, Quader,..., Quadriken polygonal: Boundary Representation CSG Objekt: Construcive Solid Geometry Der sprozess 15 3D (Rendering-) Basisprimitive K Punkte (im Raum) K Vektoren (Orientierungen) K Linien K Dreiecke (Vierecke) und deren Sonderformen (strips, meshes,...) Alle anderen Modellierungsprimitive lassen sich (relativ leicht) mit wählbarer Approximationsgenauigkeit auf diese Primitive abbilden (zerlegen)... und zwar mit vergleichsweise geringem Aufwand. 3. Der sprozess 16

9 Daten Die spipeline Filtering Mapping Rendering Transformation einer Geometrie- und Merkmalsbeschreibung in ein Digitales Rendering 3. Der sprozess 17 Rückblick 2D Rendering K (Modelling-Transformation) K Transformieren und Klippen (Screen Mapping) Weltkoordinaten Gerätekoordinaten Auschnitt der Welt Fenster der Zeichenfläche y Zeichenfläche x 3. Der sprozess 18

10 2D Rendering (Fortsetzung) K Rastern (Scan Konvertieren, Rasterisieren) Geometrische Primitive Menge von Pixeln 3. Der sprozess 19 Fachhistorisch taucht der Begriff schon 1968 z.b. bei Appel auf. Zuächst findet man eine starke Anlehnung an die in der Kunst gebräuchlichen Verwendung: Interpretation, Gestaltung, Ausführung. Our pupose is to make available to everyone rendering capability previously possible only to rare and talented artitsts and draftsmen. [Appel 68] PEX Glossary 88: The process of converting output primitiv commands and colors into displayable colors and pixel locations. 3. Der sprozess 20

11 3D-Rendering Drei Grundprobleme: 1. Welches Objekt beeinflußt welches Pixel und wie sind die Objekte in Blickrichtung der Kamera relativ zueiander geordnet? 2. Welcher Farbwert ist diesem Pixel aufgrund der Objekteigenschaften, der Kameraposition der Lichtquellen und der Umgebungsverhältnisse zuzuordnen? 3. Wie sind verschiedene Objekteinflüsse zu überlagern und zu mischen Je nach Ursache A oder B 3. Der sprozess 21 3D-Rendering Grundstrukturen Geometrieproblem Beleuchtungsrechnung Geometriekonvertierung lokale Beleuchtungsrechnung Geometriekonvertierung globale Beleuchtungsrechnung (globale) Beleuchtungsrechnung Geometriekonvertierung Projektive Ausgabe i<n Strahlverfolgung Raycasting: n =1 Raytracing: n >1 Radiosity 3. Der sprozess 22

12 Daten Die spipeline Filtering Mapping Rendering Anzeige: Digitale Videosignal Elektrooptische Wandler (Display): Monitor,..., Drucker 3. Der sprozess 23 Rückblick: Anzeigesysteme (Displays) elektrooptische Wandler Elektrooptische Wandler Refresh-Typen Speichertypen pixelsequentiell Rasterscan: Fernsehprinzip Kathodenstrahlröhre (CRT) sequentiell andere Sequentialisierungen kaligraphische CRTs einzelne Farbauszüge in Filmbelichtern simultan 3. Der sprozess Drucker Plotter Plasmadisplays Flüssigkristallanzeigen AC-Dünnfilm- Elektroluminiszenz Speicherröhre 24

13 Themen der Vorlesung Daten Applikationsdomäne Filtering Mapping Rendering... Volumenrendering Graphische Datenverarbeitung GDV und GDV-E 3. Der sprozess 25 Datenfluß in der spipeline aufbereitete Daten Geometrie + Merkmalsdaten er 3. Der sprozess 26

14 zeitunabhängige aufbereitete Daten repräsentationen (Speicher) zeitabhängige Daten K Symbolisch Graphik Digitales Animation Digitalvideo K Geometrie & Merkmal K Diskret, Quantisiert Video K Elektrisch (optisch) Reiz K Optisch (unmittelbar wahrnehmbar) 3. Der sprozess 27 zeitunabhängig aufbereitete Daten Mapping Graphik Rendering Rekonstrukion Anzeige Methoden der GDV Einordnung der Digitales Video Reiz Filtering zeitabhängige Daten verstehen Animation Merkmalsextraktion Digital-Video Abtastung Aufnahme 3. Der sprozess 28

15 Beispiel [nach Haber] Erfassung der an den roten Punkten Abbildung auf ein reguläres Gitter Projektion des Gitters und Mapping der Werte Druck Höhe Temperatur Farbe 3. Der sprozess 29 Klassifikation der en K VDI- Infos 3. Der sprozess 30

16 3. Der sprozess 31 Rollen im sprozess K Messfachmann K Simulationsfachmann K Berechnungsfachmann K Autor ( Publisher ) K sfachmann K (Illustratoren) K (Fach-) Analytiker K Zuschauer K Betrachter, Leser ( Viewer ) 3. Der sprozess 32

17 Variante 1: Der Autor erzeugt ein / eine sequenz Autor Betrachter Daten F M R K Der Betrachter hat keine Möglichkeiten auf den sprozess Einfluss zu nehmen K Ggf. hohe Datenraten nötig (, Video) K Der Autor kann die Qualität garantieren 3. Der sprozess 33 Variante 2: Der Autor erzeugt ein Geometrie- und Merkmalsmodell / eine Animation Autor Betrachter Daten F M R K Übertragung zum Beispiel als VRML-Szene K Betrachter kontrolliert virtuelle Kamera und ggf. andere Renderingparameter (walkthroughs) insbesondere bei 3D Präsentationen sinnvoll K Betrachter gewinnt Freiheiten K Autor kann i.d.r. Qualität noch sicherstellen 3. Der sprozess 34

18 Variante 3: Betrachter erzeugt die Autor Daten F M R Betrachter K Der Autor liefert oder aufbereitete Daten K Daten werden z.b. als netcdf ausgetauscht K Betrachter hat alle Freiheiten hat mehr Arbeit und Verantwortung (für Qualität) K Betrachter braucht ssystem 3. Der sprozess 35 Variante 4: Der Autor erzeugt ein Geometrie-und Merkmalsmodell unter Kontrolle / Einfluß des Betrachters Daten Autor F M R Betrachter K Filtering und Mapping wird vom Autor vorbereitet K Über ergänzende Schnittstelle erhält der Betrachter Möglichkeiten zur Beeinflussung des Filtering und des Mappings, aber in vom Autor kontrollierten Art und Umfang K Kaum ein ssystem erlaubt dieses 3. Der sprozess 36

19 Datenfluß im erweiterten Modell Beobachtung Messung Modellierung Referenzmodell für die ssystem F M R Simulation Berechnung Spezifikation der Nutzer Analyse 3. Der sprozess 37 Referenzmodell für die Kontrollfluß (rot) im erweiterten Modell Beobachtung Messung Modellierung Datenanalyse Datenanalyse ssystem F M R Simulation Berechnung Spezifikation der Nutzer Analyse 3. Der sprozess 38

20 Interaktionszyklen haben unterschiedliche Zykluszeiten Beobachtung Messung Modellierung Verschiedene Nutzungsszenarien ssystem F M R Simulation Berechnung Spezifikation der Nutzer Analyse 3. Der sprozess 39 Beobachtung Messung Modellierung Datenanalyse Datenanalyse Szenario: Tracking So wie die Daten gemessen oder erechnet werden, so werden sie visualiisert realtime = schritthaltend keine Interaktion ssystem F M R Simulation Berechnung Spezifikation der Nutzer Analyse 3. Der sprozess 40

21 Vollständige interaktive Steuerung (Computational Steering, Steering) Beobachtung Messung Modellierung 1 Datenanalyse optimal für den Erkenntnisprozess (wenn der Nutzer genügende Kentnisse hat) aber oft aufgrund der benötigten Rechenleistung nicht praktikabel ssystem F M R 2 Simulation Berechnung Spezifikation der 3 Nutzer Analyse 3. Der sprozess 41 Bewegungsmodus Schritt 1 Schritt 2 Datenerzeugung Datenerzeugung Schritt Analyse 3 Beobachtung Messung Modellierung Nutzer Simulation Berechnung Analyse 3. Der sprozess 42

22 Interaktives Postprocessing ist heute das Standardszenarion Schritt 1 Schritt 2 Datenerzeugung Interaktive Visualiiserung Beobachtung Messung Modellierung Simulation Berechnung Nutzer Analyse 3. Der sprozess 43 K s(kern-)prozesse sind: Tracking Bewegungsmodus Zusammenfassung Filtering = Datenaufbereitung Mapping = Abbildung der Daten auf Geometrie- und Merkmalsdaten ( = visuelle Variablen) Rendering = Abbildung auf ein Digitales K Rollen im sprozeß: Autor Betrachter K Nutzungsszenarien: Interaktives Postprozessing Interaktive Steuerung 3. Der sprozess 44

23 Ausblick Nächste Schritte K Beschreibung der Daten Datenquellen Beobachtungsraum Datenmerkmale K Datenspezifikation K Datenformate K Reduktion einer Datenmenge Projektion Selektion Beschreibung der Daten 3. Der sprozess 45