Immagini libro visualizzazione

In questa pagina sono riportate alcune delle immagini del libro: Introduzione alla visualizzazione scientifica – Roberto Marmo, Mario Valle, Cinzia Zannoni – Editrice Il Rostro, ma a più alta risoluzione e a colori.

Le immagini sono raggruppate nelle seguenti categorie:

• Computer Graphic
• Organizzazione dei dati
• Diagrammi 2D
• Tecniche avanzate – dati scalari
• Tecniche avanzate – dati vettoriali
• Tecniche avanzate – dati tensoriali
• Tecniche avanzate – visualizzazioni inusuali
• Visualizzazioni multidimensionali
• Percezione tridimensionale
• Percezione
• Reti neurali
• Galleria di immagini dal CSCS e CINECA

Computer graphic

Mesh poligonale nelle rappresentazioni wireframe, flat shading, smooth shading.

Level Of Detail (LOD) in azione. Riducendo la qualità della mesh dove non serve viene ridotto il carico di lavoro del processore grafico. Andando da sinistra a destra il numero di poligoni passa da 143.832 a 8.778 e infine a 925.

Effetti del differente tipo di proiezione usata per il rendering: proiezione prospettica a sinistra, ortografica o parallela a destra. Si nota la distorsione dovuta alla proiezione prospettica che invece non è presente in quella ortografica.

Effetti dell’illuminazione sulla percezione tridimensionale. Luce direzionale (fig. 1), luce bidirezionale (fig. 2) e tre luci direzionali (fig. 3).

Texture mapping. Una tipica applicazione per la visualizzazione è l’inserimento di una foto aerea su un modello tridimensionale del terreno corrispondente.

Uso del Ray Tracing per rappresentare una visualizzazione molecolare. Per confronto la stessa scena è rappresentata nella prima immagine con il rendering tipico degli strumenti di visualizzazione.

Animazione di un parametro per aiutare la costruzione della mappa mentale del contenuto di un volume tridimensionale. Questo film è un esempio dell’animazione di vari parametri: posizione di una slice, valore di un’isosuperficie e parametri di un volume rendering.

Organizzazione dei dati

Dati scatter (puntiformi) di tipo vettoriale.

Griglia regolare con associato un valore scalare.

Griglia strutturata con associato un valore scalare.

Un’animazione mostra come si passa da una griglia uniforme a una griglia strutturata.

Griglia non strutturata formata da tetraedri.

Diagrammi 2D

Grafici a linea e ad area.

Istogramma.

Quando sono da rappresentare assieme più serie di dati come istogrammi, questi si possono disporre in varie maniere a seconda del messaggio che devono trasmettere.

Grafico a torta.

Diagramma polare.

Contour chart. Mentre i precedenti diagrammi mostrano una grandezza dipendente da una variabile, qui si mostra una grandezza che dipende da due variabili.

Tecniche avanzate – dati scalari

Pseudocolor mapping.

Pseudocolor mapping con scala di colori discreta.

Varie scale di colore come riportate nel libro al capitolo 9.8.

A sinistra è rappresentato un dato topografico utilizzando una colormap di default, il risultato è difficile da interpretare. Invece a destra si tiene conto della particolarità del valore zero e si definisce di conseguenza una colormap a due aree.

Carpet view.

Cropping.

Slicing con piani generici e piani paralleli agli assi coordinati (chiamati orthoslice).

Threshold. I punti con associato un valore al di sopra o al di sotto di una soglia vengono resi a video come mancanti (nella figura il risultato è rappresentato dall’immagine in bianco e nero, mentre a colori è rappresentato il dato di partenza).

Isosuperficie colorata col valore di un’altra variabile.

Isolinee su di una isosuperficie.

Isovolume. Il volume è composto da tutti i punti con un valore al di sopra o al di sotto di una soglia data.

Isosuperfici semitrasparenti innestate.

Volume render.

Glyph scalare.

Tecniche avanzate – dati vettoriali

Glyph vettoriale.

Streamlines.

Illuminated streamlines. Gli effetti visivi (riflessione metallica e alone) rendono più visibile la struttura tridimensionale delle streamlines (fig. 1). Degli effetti visivi di trasparenza dinamici (fig.2) possono essere utilizzati per rendere visibile la velocità lungo la streamline (v. sotto).

Particle tracking. Nel filmato di esempio vengono mostrati due metodi di visualizzazione dinamica di un campo vettoriale: particle tracking e illuminated streamlines. Il campo vettoriale rappresenta il movimento dell’aria in una stanza dovuto a un termosifone acceso.

Line Integral Convolution (LIC).

Lagrangian-Eulerian Advection (LEA). Un esempio di utilizzo si può vedere nel filmato che riporta i venti sull’Europa nelle previsioni a 72 ore calcolate presso il Centro Svizzero di Calcolo Scientifico (CSCS) per la MeteoSwiss.

Surface displacement.

Tecniche avanzate – dati tensoriali

Glyph tensoriale.

Hyperstreamlines.

Tecniche avanzate – visualizzazioni inusuali

Mappando una serie di numeri come punti in 3D (prendendoli tre a tre e interpretandoli come coordinate spaziali) si riescono a trovare correlazioni impensabili. In questo esempio i valori pseudocasuali generati da una funzione di libreria non mostrano strutture se rappresentati come serie (fig. 1), ma mappati in 3D (fig. 2) mostrano invece una forte correlazione scegliendo il corretto punto di vista (fig. 3). La routine in questione è la famosa RANDU utilizzata dai mainframe IBM negli anni '60.

I primi 480.000 numeri primi mostrano delle strutture diagonali se, invece che disposti a matrice (prima immagine), vengono posizionati a spirale partendo dal centro (seconda immagine). In queste immagini un punto bianco indica che il corrispondente indice nella disposizione geometrica è un numero primo. Questa immagine è nota come la spirale di Stanislaw Ulam.

Visualizzazione multidimensionale

Scatterplot matrix. Nell’esempio viene rappresentato un dato a 4 dimensioni. Ogni scatterplot mostra la relazione fra due variabili alla volta.

Parallel coordinates. Una rapida introduzione alla tecnica e il sito del suo inventore.

Star plot (fig. 1). In passato questa visualizzazione era chiamata Kiviat Plot ed era utilizzata nell’ottimizzazione e bilanciamento dei mainframe. Gli assi rappresentavano alternativamente una caratteristica “buona” e una “cattiva” per cui il sistema era ben bilanciato se la forma risultante era quella di una stella (fig. 2). Un sistema sbilanciato creava grafici dai nomi poetici come “vela di CPU” (fig. 3). L’ultima immagine è una visualizzazione del 1977 (da: D. Ferrari, G. Serazzi, A. Ziegner Le prestazioni degli elaboratori elettronici Franco Angeli (1979))

Utilizzo delle tre dimensioni

La visualizzazione 3D è la scelta migliore per la percezione delle forme, mentre quella 2D per la percezione delle dimensioni e proporzioni. Nell’esempio riportato è molto difficile passare dalle tre proiezioni ortogonali bidimensionali (sinistra) alla comprensione della vera forma tridimensionale (destra).

Effetto della prospettiva aerea (anche detta depth cueing) sulla percezione della terza dimensione.

Effetto della direzione di provenienza della luce sulla percezione dei dettagli e della profondità.

Le ombre aiutano la percezione della profondità. Se le ombre sono sfumate (ultima immagine) c’è meno confusione fra bordi appartenenti agli oggetti e bordi delle ombre.

A volte nelle visualizzazioni la percezione può essere migliorata introducendo dei suggerimenti artificiali. In questo esempio la posizione 3D delle sfere è riportata sul piano su cui è più facile stimare la posizione relativa.

Percezione

Interpolazione dei colori, interpolazione dei valori e scala dei colori utilizzata (figura 9.7 del libro).

Utilizzo di una colormap standard come la rainbow colormap.

Utilizzo di una colormap in toni di grigio.

Utilizzo di una colormap che tiene conto delle caratteristiche percettive dell’occhio umano.

Reti neuronali

Poverty world map. La classificazione è stata fatta con una Self Organizing Map (SOM).

Immagini dal CSCS e CINECA

Superficie esterna di una molecola tagliata per mostrare la molecola stessa.

Una schermata dal toolkit di visualizzazione chimica STM4.

Usando la tecnica del volume rendering combinata con una classica visualizzazione “ball-and-stick” di un cristallo di topazio viene mostrata la dinamica del movimento degli atomi di idrogeno durante una simulazione.
Simulazione e dati di Sergey Churakov – Paul Scherrer Institut, Villigen.

Simulazione della solidificazione di atomi di argon. Gli atomi che si avvicinano alla soglia di solidificazione sono via via meno trasparenti. Una volta solidificati sono invece rappresentati come sfere piene.
Simulazione e dati di Federica Trudu – Computational Science, Department of Chemistry and Applied Biosciences, ETH Zürich. Immagini ottenute con il toolkit STM4 al CSCS.

Getto d’acqua che colpisce una paletta di turbina Pelton.
Dati forniti da VA TECH Hydro SA (ora Andritz Hydro), simulazione e visualizzazione del CSCS.

Due schermate dal sistema CosmoMAF di visualizzazione per dati astrofisici sviluppato al CINECA.