João Manuel R. S. Tavares. João Manuel R. S. Tavares Jorge Gomes Barbosa. url:

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1 Visualização Científica Visualização Científica João Manuel R. S. Tavares Jorge Gomes Barbosa url: Docentes João Manuel R. S. Tavares Departamento de Eng. Mecânica e Gestão Industrial FEUP tavares@fe.up.pt url: Jorge Gomes Barbosa Departamento de Eng. Electrotécnica cnica e de Computadores FEUP jbarbosa@fe.up.pt url: 2 MMCCE 1

2 Visualização Científica Visualização Científica? A Visualização em Computação Cientifica foi considerada como uma disciplina em (inin The report of NFS s Advisory Panel on Graphics, Image Processing, and Workstations) Visualização ão: : o acto ou processo de interpretação segundo princípios pios visuais ou de transformação numa forma visual. Por outras palavras: melhorar a percepção humana relativamente a um qualquer fenómeno por intermédio de imagens, séries s de imagens ou outras manifestações visuais. Em visualização científica, qualquer fenómeno significa conjuntos de dados segundo um determinado formato, geralmente grandes conjuntos de dados numéricos resultantes de uma experiência ou de um processo computacional. 3 Visualização Científica? Algumas Definições: Utilização de técnicas t de computação gráfica e de imagem para representar visualmente dados. ( (Wolff and Yaeger, Visualization of Natural Phenomena, ELOS, Springer-Verlag Verlag, 1993) Visualização é um método m de computação. Transforma o simbólico no geométrico, permitindo aos investigadores observar as suas simulações e computações. Visualização oferece um método m para visualizar o que não está visível. vel. Enriquece o processo de descoberta científica e nutre perspicácias cias profundas e inesperadas. Em muitos domínios está a revolucionar o modo dos cientistas fazerem ciência. ( (Visualization in Scientific Computing, ACM SIGGRAPH, 1987) O uso de computação gráfica para criar imagens visuais que ajudam na compreensão de conceitos científicos ou resultados complexos, frequentemente associados a representações numéricas volumosas. (McCormick et al (1987), Visualisation in Scientific Computing, Computer Graphics 21 (6) - National Science Foundation report) 4 MMCCE 2

3 Visualização Científica Porquê Visualização Científica? Processos numéricos ou experiências complexas geram grandes volumes de dados; As técnicas t de visualização são empregues na análise e extracção de informação útil; A visualização permite a criação de uma imagem representativa dos dados: uma imagem vale mais do que mil palavras ; O cérebro c humano está vocacionado para processar e responder a imagens visuais. 5 Porquê Visualização Científica? Resultados DATASET UNSTRUCTURED_GRID POINTS 201 float CELLS Processos Modelo Matemático/Experimental Computação 6 MMCCE 3

4 Visualização Científica Pipeline de Visualização Realidade Modelo Matemático Modelo Experimental Dados mais representativos Pipeline Dados Imagem mais descritiva Visualização Imagem 7 Pipeline de Visualização: Fases 1. Ler/gerar dados; 2. Aplicar algoritmos de visualização (filtros); Modificar/processar os dados. 3. Mapear os resultados em primitivas gráficas; Pontos, linhas, polígonos, 4. Renderizar os resultados numa imagem. 8 MMCCE 4

5 Visualização Científica A visualização junta dois domínios distintos: o das ciências tradicionais (física, química, biologia, )) e o da computação gráfica. de domínios de aplicação: Ciências naturais (Geologia, Meteorologia, Oceanografia, Ambiente,...); Engenharias (Dinâmica computacional dos fluidos, Modelamento de Processos Industriais,...); Físicas (Física das partículas,...); Biologia e Medicina; Industria de entretimento (Cinema, TV, Jogos,...); Visualização dos resultados obtidos por um qualquer programa computacional ou processo experimental; ;... 9 Visualização do fluxo do ar url: 10 MMCCE 5

6 Visualização Científica Visualização de modelações moleculares 11 Visualização de um Mapa meteorológico (temperatura, humidade e velocidade do vento) url: 12 MMCCE 6

7 Visualização Científica Visualização da qualidade do ar Visualização da previsão meteorológica combinada com dados GIS do terreno 13 Visualização dos dados e resultados 3D de FEM (Método dos Elementos Finitos) 14 MMCCE 7

8 Visualização Científica Visualização da simulação de embates em veículos 15 Visualização em Medicina I Visualização 2D 16 MMCCE 8

9 Visualização Científica Visualização em Medicina II Visualização/Reconstrução 3D 17 Programa da Disciplina 1. Introdução 2. Introdução à programação por objectos 3. Pipeline de visualização 4. Representação de dados para visualização 5. Algoritmos de visualização 6. Algoritmos de visualização melhorada 18 MMCCE 9

10 Visualização Científica Programa da Disciplina 7. Manipulação de dados 8. Visualização de dados imagem 9. Aplicações 19 Programa da Disciplina - Previsto Tema Introdução ao VTK Instalação, compilação e utilização do VTK Modelo gráfico do VTK Algoritmos de Visualização usando o VTK Aulas destinadas aos trabalhos práticos Nº Aulas Introdução 1 Introdução (Revisão) à Programação em C/C MMCCE 10

11 Visualização Científica Bibliografia Base The Visualization Toolkit Will Schroeder, Ken Martin, Bill Lorensen Prentice Hall VTK User s s Guide Will Schroeder, Ken Martin Kitware,, Inc Computer Graphics Foley, vandam, Feiner,, Hughes Addison Wesley Digital Image Processing Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods Prentice Hall Acetatos e Exercícios cios da Disciplina Download em: ~tavares/ensino/visci/ /ensino/visci/visci.html 21 Software Base VTK The Visualization Toolkit VolView Interactive System for Volume Visualization ITK Insight Segmentation and Registration Toolkit Windows/Unix 22 MMCCE 11

12 Visualização Científica Metodologia As aulas serão compostas por: exposição dos fundamentos e dos algoritmos a utilizar; aplicação dos mesmos em casos de estudo. 23 Avaliação A A avaliação será contínua, nua, sem exame final. A A avaliação é constituída por: Realização, apresentação e discussão de um trabalho prático individual, com peso de 70% na nota final; Uma prova escrita, com peso de 30% na nota final. 24 MMCCE 12

13 Visualização Científica Trabalhos Práticos Notas Notas sobre os trabalhos práticos em amentos/trabalhos.pdf. Trabalhos da edição anterior disponíveis em _pt.html. Os Os trabalhos práticos deverão ser constituídos por: Programa,, preferencialmente em linguagem C/C ++, que envolva questões de visualização de dados, representação e processamento; Relatório rio,, a descrever detalhadamente o trabalho realizado; Apresentação ão,, em powerpoint,, e discussão oral com os docentes e alunos da disciplina. 25 Trabalhos Práticos - Tópicos Processamento e análise de imagem: Correlação de imagens; Conversão de formatos de imagem; Realizar, representar o histograma de uma imagem; Binarização de imagens; Convulsão de imagem; Funções morfológicas em imagens; Funções lógicas l e aritméticas ticas em/entre imagens; Uma aplicação básica b de processamento e análise de imagem; Reconstrução 3D de objectos definidos em slices; Redimensionamento e interpolação de imagens; Esqueletização de objectos representados em imagens; MMCCE 13

14 Visualização Científica Trabalhos Práticos - Tópicos Processamento e análise de dados poligonais: Visualizar funções matemáticas; ticas; Visualização da curvatura em pontos de objectos; Realizar a triangulação de pontos 3D, simplificação, suavização e exportação da malha nos formatos VTK e STL; Subdivisão e redução de malhas poligonais; Visualização do convex hull de objectos; Análise em componentes principais de um conjunto de dados; Representação de pontos 2D por intermédio de curvas spline, bspline...; Realização de gráficos 2D para conjuntos de dados; Visualizar e analisar sequências de pontos 3D definidos em ficheiros ascii (pontos 3D mais tempo); 27 Trabalhos Práticos - Tópicos Processamento e análise de dados poligonais: Conversão entre ficheiros de dados poligonais; Visualizar um objecto 3D e as propriedades do mesmo; Realizar operações lógicas l entre objectos 3D; Projecção de uma imagem 2D (textura) sobre um objecto 3D; Extracção e visualização de iso-contornos de uma superfície; Visualização sequencial de objectos definidos em ficheiros (animação temporal de superfícies); Morphing entre objectos 3D; Uma aplicação básica b de processamento e análise de objectos poligonais; MMCCE 14