Function statistics applied to volume rendering : transfer functions design and computational issues on discrete functions

Abstract

O projeto de funções de transferência é um interessante problema que recebe muita atenção da comunidade de visualização. Diversas pesquisas tem sido conduzidas para criar melhores ferramentas e técnicas que trabalham com dados volumétricos. Existem duas grandes classes de dados: volumes estruturados e volumes não-estruturados. A maioria dos trabalhos anteriores apenas se refere a dados estruturados. Este trabalho possui dois grupos de contribuições. O primeiro diz respeito ao problema clássico de especificação de funções de transferência. Primeiramente é desenvolvido o conceito de Ensembles, que são funções de transferência desenvolvidas a partir da combinação de funções anteriores e mais simples. Também é apresentada uma abordagem de key-framing para manipular dados que variam no tempo. O segundo grupo de contribuições é um estudo aprofundado sobre o comportamento de dados não-estruturados. Problemas críticos foram descobertos e tratados para permitir uma integração quase perfeita de ferramentas usadas para dados estruturados em dados não-estruturados. Os resultados mostram a melhoria de qualidade de histogramas, e também o sistema de desenvolvimento de funções de transferência. Trabalhos futuros são sugeridos para utilizar a versão melhorada do histograma de gradiente-magnitude, assim como a exploração de novos modelos de bordas.

Transfer function design is an important problem that receives much attention from the visualization community. Several researches have inspired the creation of better tools and techniques to deal with volumetric datasets. There are two major classes of datasets, namely structured and unstructured grids. Most of the previous work has only addressed structured data. This work presents two groups of contributions of different nature. The first contribution is related to the general problem of transfer function design. It introduces the concept of ensembles, which are complex transfer functions created from standard types. It also presents a key-frame based approach to handle time-varying sequences. The second group of contributions is related with a study on several characteristics of unstructured data. Problems have been discovered and addressed to allow a seamless integration of classical structured grids tools to unstructured data. This work includes results that show improvements on a statistical analysis of the data, as well as the developed transfer function design system. Further work is suggested to take advantage of the enhanced version of the gradient-magnitude histogram, and explore different boundary model.