Visualización científica de volúmenes

Andrea F. Silvetti.

2001.

163 págs. : ilustraciones ; 30,5 cm. .

Tesis--Universidad Nacional del Sur, 2002.

Resumen: Sección 1. 1.Introducción. 1.1.Objetivos de este trabajo: La representación visual de información es indudablemente uno de los recursos cognitivos de mayor eficacia. Este hecho es evidente para cualquier persona que haya enseñado o aprendido matemáticas, y está constantemente demostrado por el repetido uso que han tenido, entre otros, los diagramas Cartesianos para representar funciones. Las razones de esta eficacia no se conocen con precisión, pero sí está bien establecido que más de un 50 por ciento de las funciones cerebrales están involucradas de un modo u otro con el procesamiento de estímulos visuales. Si se nos permite abusar de las palabras, podríamos expresar que el 'ancho de banda cognoscitivo' del sistema visual humano -en función de la percepción de formas, colores, texturas, geometría, etc.- es mucho mayor que el de la audición, la lectura o cualquier otro medio o mecanismo. La visualización científica consiste en aprovechar ese enorme potencial en aplicaciones computacionales destinadas a la investigación científica. La información manejada actualmente por los modelos en ciencia e ingeniería van mucho más allá de las posibilidades de los gráficos convencionales que puede producir un sistema comercial (por ejemplo Excel, SigmaPlot, o Matlab). Las ecuaciones y relaciones de interés normalmente involucran valores multidimensionales, tanto en dominio como en rango, por lo que 'graficar' este tipo de funciones de manera significativa y útil para los científicos e ingenieros representa un desafío considerable. Sin embargo, es la única manera en la cual se puede asimilar interactivamente una enorme cantidad de información. Por dicha razón es que los sistemas interactivos de visualización científica están silenciosamente produciendo una revolución en el método científico. Por ejemplo, la posibilidad de navegar interactivamente dentro de enormes bases de datos en busca de información significativa, o de modificar interactivamente los parámetros de una simulación ingenieril hasta comprender acabadamente las propiedades del modelo, son maneras de realizar investigación hasta ahora inaccesible y virtualmente imposibles de realizar con los métodos científicos convencionales. Sin embargo, como veremos en esta tesis, la mayoría de las técnicas desarolladas para la visualización científica utilizan los mismos principios subyacentes en las representaciones convencionales. Se intenta representar la información relevante por medio de 'metáforas visuales' que sean similares a las utilizadas normalmente (distancia, color, geometría para valores escalares, íconos y glifos para valores ordinales, etc.). De esa forma el usuario recibe la información previa (un diagrama Cartesiano x-y representa los valores escalares de x e y como distancias, el reporte meteorológico representa las temperaturas como colores, etc.). El único problema que requiere soluciones ingeniosas es el relacionado con la representación de valores multidimensionales. Un principio de solución a esto puede conseguirse por medio de la animación, es decir, asociar una de las dimensiones del espacio de valores a representar el tiempo. Estas técnicas logran buenos resultados, pero tienen un alcance limitado, dado que la percepción de relaciones cualitativas y de valores exactos entre los datos es mucho más difícil en el tiempo que en el espacio. Es posible relacionar antes con detrás y después con delante, pero la percepción cuantitativa de valores no es tan efectiva. Además, muchos datos son geométricos por naturaleza, y no pueden representarse adecuadamente con animaciones. Por ejemplo, una imagen médica del cráneo debe representarse como un objeto tridimensional, y es incomprensible si se representa como una secuencia animada de imágenes bidimensionales. El verdadero desafío comienza cuando a esa imagen naturalmente tridimensional es necesario agregarle la representación de otros valores relevantes además de su forma. Por ejemplo, en una imagen satelital, representar la temperatura, humedad, presión y viento en cada punto geográfico y para cada altura de la atmósfera. En este caso, cada punto del espacio tridimensional tiene seis valores asociados. Este tipo de problemas es sin duda el más general y de mayor aplicabilidad. Esto, sumado a su dificultad intrínseca, ha hecho que su estudio se consolide como una nueva área de estudio, el rendering de volúmenes, de la cual se ocupa esta tesis. El rendering de volúmenes está instalado como tema aparte desde hace unos diez años, aunque algunas contribucions importantes son un poco anteriores. Desde entonces han surgido una multiplicidad de propuestas, cada una de las cuales con sus ventajas y desventajas comparativas. Por dicha razón aquí nos ocuparemos en detalle de recopilar, clasificar y comparar las técnicas de rendering de volúmenes que han sido publicadas en este lapso. Uno de los aspectos de mayor dificultad en el rendering de volúmenes es que las técnicas involucradas en su solución, tanto físicas y matemáticas como computacionales, requieren una notable profundidad conceptual. Este problema no es meramente una rama sofisticada de la computación gráfica, sino que es necesario conocer algunos principios de varias disciplinas, como por ejemplo la física de los mecanismos de transporte de la luz, el procesamiento de imágenes, la percepción visual, simulación y métodos numéricos, etc.//CALIFICACION DEPARTAMENTO DE GRADUADOS Calificación de la defensa oral: Sobresaliente - 10 (diez) Fecha: 12/9/01

Incluye referencias bibliográficas.