University of Cologne
Faculty of Mathematics and Natural Sciences | |||
Chair of Computer Science Prof. Dr. Ulrich Lang |
Hauptseminar "Interaktive Exploration wissenschaftlicher Daten in virtuellen und erweiterten Realitäten"
Mit zunehmend leistungsfähigeren Rechnern und Sensoren steigt die Menge an Daten welche in immer kürzeren Zeitintervallen erfaßt, berechnet und verarbeitet werden müssen. Eine sinnvolle Auswertung und weitere Bearbeitung dieser Daten ist mittlerweile ohne die Unterstützung graphisch-interaktiver Werkzeuge kaum möglich. Techniken der virtuellen Realität (VR) bieten neue Möglichkeiten zur Interaktion mit unterschiedlichen Daten und erlauben so ein intuitives Verständnis komplexer Abläufe und Strukturen. Mittels erweiterter Realitätssystem (AR) können zudem virtuelle Objekte im Kontext realer Umgebungen dargestellt und manipuliert werden.
In diesem Hauptseminar sollen die Möglichkeiten aktueller Hard- und Softwareumgebungen zur Akquise, Auswertung und Bearbeitung wissenschaftlicher Daten mit Methoden der Computergraphik untersucht werden. Ziel ist es die in der Vorlesung „Computergraphik und Visualisierung“ erworbenen Kenntnisse zu vertiefen. Zu diesem Zweck schlagen wir verschiedene Themen vor, die anhand der bereitgestellten Literatur selbständig erarbeitet werden. Darüber hinaus können eigene Themen-vorschläge eingebracht werden. Zudem stehen im Labor des RRZK/Lehrstuhls Möglichkeiten bereit um im Rahmen einzelner Experimente eigene Erfahrungen mit der Materie zu sammeln.
Termine:
Noch freie Themenvorschläge:
Visualisierung von Punktwolken:
3D Laserscanner helfen individuelle 3D Modelle kostengünstig zu erstellen und dienen als Ausgangsbasis für weitere Problemlösungen, wie z.B. in der Archäologie, in der Geographie, im Hoch- und Tiefbau, in der Zahnmedizin, sowie in der Sportwissenschaft. Mit der fortschreitenden technologischen Weiterentwicklung der 3D Laserscanner werden die Aufnahmezeiten zunehmend kürzer und die Meßgenauigkeiten immer exakter. Damit steigt allerdings auch die Anzahl der zu berücksichtigenden Punkte in der späteren Auswertung und Visualisierung.
Im Rahmen dieser Seminararbeit sollen die gängigen Algorithmen der Oberflächenrekonstruktion (un-)geordneter 3D Punktwolken überblicksmässig zusammengetragen, kurz erläutert und hinsichtlich des Berechnungsaufwandes miteinander verglichen werden. Zudem soll diskutiert werden, inwieweit sich Parallelisierungstechniken eignen, um den Zeitaufwand zu reduzieren.
Die Ausarbeitung kann mithilfe folgender Einstiegsliteratur begonnen werden:
- Fadni Bin Forkan, Siti Mariyam Hj Shamsuddin, "Kohonen-Swarm Algorithm for Unstructured Data in Surface Reconstruction," Computer Graphics, Imaging and Visualization, International Conference on, pp. 5-11, 2008 Fifth International Conference on Computer Graphics, Imaging and Visualisation, 2008.
Betreuer: Thomas van Reimersdahl (reimersdahl@uni-koeln.de, 0221/470-1206)
Direkte Volumenvisualisierung auf CPU und GPU:
Volumendaten fallen als Ergebnis von CT- und MRI Scans z.B. im Rahmen der medizinischen Datenverarbeitung an. Anders als polygonale Daten liegen diese i.d.R. als Skalare auf meist uniformen Gittern vor. Zur direkten Visualisierung des Volumens wird mittels einer Transferfunktion jeder Dichte im Volumen ein Farb- sowie ein Opazitätswert zugewiesen. Somit ist es z.B. möglich, einen computertomographisch erfassten Schädel dergestalt zu visualisieren, dass Knochen und Knorpel durch teilweise durchsichtiges Haut- und Muskelgewebe sichtbar ist.
CPU basierten Verfahren wie dem Shear Warp Algorithmus stehen jüngst leistungsfähige GPU basierte Verfahren gegenüber. Manche Algorithmen machen sich die auf modernen Grafikkarten bereits hardwareseitig implementierte lineare Interpolation zu Nutze, indem sie das Volumen als 3D Textur im Texturspeicher der Grafikkarte verwalten. Wieder andere nutzen die auf heutiger Grafikhardware in großer Zahl vorhandenen Shader ALUs für massiv parallele Implementierung von Ray Casting Verfahren, um das Volumen an diskreten Stellen zu samplen.
Im Rahmen dieser Seminararbeit sollen CPU- und GPU basierte Verfahren zur direkten Volumenvisualisierung erörtert und gegenübergestellt werden. Darüber hinaus sollen Möglichkeiten erläutert werden, das jeweilige Verfahren bzgl. Rechenaufwand und Speicherbedarf zu optimieren.
Betreuer: Stefan Zellmann (zellmann@uni-koeln.de, 0221/478-86578)
Interaktive Remote Visualisierung wissenschaftlicher Daten auf Graphikcluster:
- Paralleles Rendering – Sort First vs. Sort Last
- Bildkompression und Übertragung
- Kombinierte Techniken (Lokal + Remote Visualisierung)
Fortgeschrittene, hardwareunterstütze Beleuchtungseffekte für Echtzeitanwendungen:
- Beleuchtung, Reflexionen und Schatten
- Graphikpipeline und programmierbare Shader
- Einsatz in VR und AR Umgebungen
Spiele basierte (Game based) Ansätze zur VR/AR Interaktion:
- Benutzerschnittstellen
- Konzepte und Techniken zur Navigation und Objektmanipulation
| 20.07.2009, Webmaster |
|