Texturbasierte Vektorfeldvisualisierung mit Methoden der Signalverarbeitung

使用信号处理方法的基于纹理的矢量场可视化

基本信息

  • 批准号:
    160524948
  • 负责人:
  • 金额:
    --
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    德国
  • 项目类别:
    Research Grants
  • 财政年份:
    2009
  • 资助国家:
    德国
  • 起止时间:
    2008-12-31 至 2014-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Gegenstand des beantragten Forschungsprojekts sind Vektorfelddaten, wie sie beispielsweise durch numerische Simulation oder experimentelle Messverfahren in technisch-wissenschaftlichen Anwendungen gewonnen werden. Häufig wird Visualisierung zur visuellen Analyse dieser oft komplexen und umfangreichen Datensätze eingesetzt. Das grundlegende Ziel ist die Verbesserung von texturbasierten Vektorfeldvisualisierungsmethoden, insbesondere für dreidimensionale und zeitabhängige Daten, damit diese mit hoher Qualität interaktiv dargestellt werden können. Texturbasierte Methoden verwenden Stromlinien oder ähnliche Konzepte, die in einer Textur – einer Rasterdarstellung in zwei oder drei Dimensionen – repräsentiert werden und somit ein hohes Maß an Flexibilität in ihrer Darstellung bieten. Die bisherige Forschung hat sich vor allem auf algorithmische Fragen konzentriert – mit einer starken Ausrichtung auf die schnelle Erzeugung der Texturen. Im Gegensatz dazu soll die Qualität der Visualisierung bei diesem Projekt im Mittelpunkt stehen. Durch die Entwicklung oder den Einsatz mathematisch fundierter Methoden, von Filter- und Rekonstruktionsverfahren aus der Signalverarbeitung und perzeptuell motivierter Modelle soll erstmalig eine quantitativ-numerische Bewertung der Visualisierungsergebnisse möglich werden. Während das Hauptziel die Visualisierung mit garantiert hoher Qualität ist, soll auch die Visualisierungsgeschwindigkeit eine wichtige Rolle spielen. Aufgrund der Quantifizierung der Visualisierungsqualität ist eine kontrollierte Abwägung zwischen Qualität und Geschwindigkeit zu erwarten. Zudem soll die algorithmische Effizienz im Hinblick auf skalierbare Bildsynthesetechniken verbessert werden.
设计研究项目是一种矢量数据,它们通过数值模拟或实验方法在技术科学方面取得了韦尔登。Häufig wird Visualisierung zur visuellen Analyse dieser oft komplexen und umfangreichen Datensätze eingesetzt. Ziel的基本原理是基于纹理的矢量可视化方法的Verbesserung,它包含三维和时间数据,但它具有更高的质量和交互性,可以韦尔登实现。Texturbasierte Methoden verwenden Stromlinien oder ähnliche Konzepte,die in einer Textur - einer Rasterdarstellung in zwei oder drei prossionen- repräsentiert韦尔登und somit ein hohes Mastanian massive bilität in ihrer Darstellung bieten.研究者们都是通过算法来理解框架的--并在文本的框架中加入一个明显的符号。Im Gegenerative dazu soll die Qualität der Visualisierung bei diesem Projekt im Mittelpunkt stehen.根据信号处理和动力学模型的滤波和重构方法的发展和基本方法,我们首先对韦尔登进行了定量的数值分析。如果视觉效果的质量更高,那么视觉效果也会发挥更大的作用。视觉质量量化的基础是一个质量和历史的控制。因此,该算法在Hinblick中的有效性取决于韦尔登合成技术。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Visual Analysis of Eye Movements by Hierarchical Filter Wheels
通过分层滤光轮对眼球运动进行视觉分析
Comparative Eye Tracking Study on Node-Link Visualizations of Trajectories
轨迹节点链接可视化的比较眼动追踪研究
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Professor Dr. Daniel Weiskopf其他文献

Professor Dr. Daniel Weiskopf的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Professor Dr. Daniel Weiskopf', 18)}}的其他基金

Visual analytics of static and dynamic networks taking into account uncertainty and fuzzy clustering
考虑不确定性和模糊聚类的静态和动态网络的可视化分析
  • 批准号:
    259253876
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grants
Visual Analytics of Complex Event Sequence Data
复杂事件序列数据的可视化分析
  • 批准号:
    449742818
  • 财政年份:
  • 资助金额:
    --
  • 项目类别:
    Research Grants
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了