Animated transitions across multiple dimensions for volumetric data

Abstract

Zur Visualisierung volumetrischer Daten stehen zahlreiche Möglichkeiten zur Verfügung. Ein Datensatz kann mittels Slicing (Darstellung von einzelnen Schnitten durch das Volumen), Direktem Volumenrendering (DVR), oder auf abstraktere Weise mittels Histogrammen oder Scatterplots dargestellt werden. Üblicherweise werden diese verschiedenen Visualisierungsmethoden getrennt voneinander angewendet.<br />Um Zusammenhänge zwischen den einzelnen Ansichten zu erkennen, stehen Linking und Brushing Methoden zur Verfügung. Dabei werden Elemente in einer Ansicht hervorgehoben, wenn sie in einer anderen Ansicht ausgewählt wurden. Aufgrund ihres Ursprungs in wissenschaftlicher Visualisierung, ist diese Methode sehr gut auf 2D Datenrepräsentationen, wie Scatterplots, anwendbar. Allerdings ist sie weniger nützlich, wenn die Auswahl der Voxel direkt am Volumen durchgeführt wird. Aus diesem Grund wurden im Rahmen dieser Diplomarbeit Möglichkeiten untersucht, die Zusammenhänge zwischen den unterschiedlichen Darstellungsformen aufzeigen, ohne eine Auswahl an Voxeln treffen zu müssen. Dies wurde realisert, indem Voxel von einer Repräsentation in die andere mittels animierter Übergänge wechseln. Dafür wurden Methoden wie versetzte Animationen und Be- und Entschleuningung adaptiert, die bereits bei der grafischen Auswertung statistischer Daten angewendet wurden.<br />

There are several techniques, that can be used to visualize volumetric data. A data set can be illustrated using slicing (depicting arbitrary slices through the volume), direct volume rendering (DVR), or in a more abstract way, histograms and scatter plots. Usually these different methods of visualization are being applied separately. To recognize coherencies between the representations, methods based on Linking and Brushing can be utilized. These methods highlight voxels in one view, as soon as they are selected in another one. Coming from scientific visualization, these methods are very useful, when selecting voxels from 2D data representations, like scatter plots. Of course they are less useful, when trying to select voxels directly from the volume.<br />Therefore this thesis explored methods, that are not based on selection and highlighting. Rather, the correlation between different representations is shown by moving voxels between different volume representations. As a basis, methods like staggered animation, acceleration, and deceleration were adopted, which had been previously used in the graphical analysis of statistical data.