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Interaktive punktbasierte Visualisierung großer oberflächenbezogener Simulationsdaten

Interactive point-based visualization of large surface-located simulation data
 
: Windisch, Sebastian
: Stork, André; Kuijper, Arjan

Darmstadt, 2015, 85 S.
Darmstadt, TU, Master Thesis, 2015
Deutsch
Master Thesis
Fraunhofer IGD ()
Business Field: Virtual engineering; Research Area: Computer graphics (CG); surface reconstruction; splatting; remote rendering; simulation validation; large model visualization (LMV); large scale simulation; large scale interaction; interactive computer graphics; interactive rendering; interactive simulation; interactive visualization; Interactive Graphics Application; remote data transmission

Abstract
Die verteilte, rechnergestützte Simulation physikalischer Phänomene erzeugt abhängig von der Präzision der Simulation, des betrachteten Zeitintervalls und der Größe des Simulationsbereichs Ergebnisdatensätze, welche aufgrund ihres Datenvolumens schwer zu visualisieren und zu analysieren sind. Dies betrifft insbesondere die interaktive, explorative Analyse mittels konventioneller Arbeitsplatz-PCs, wie sie in Industrie und Forschung regelmäßig eingesetzt wird. Hierbei navigiert ein Benutzer interaktiv durch eine Visualisierung des Datensatzes um relevante Ergebnisse zu lokalisieren. Dies ist ein anwendungsspezifischer Vorgang um zum Beispiel unerwartete Daten zu finden oder solche, die eine Hypothese bestätigen oder widerlegen. Diese Resultatdaten sind häufig zu groß, um sie auf den PC zu übertragen und lokal zu verarbeiten. Limitierende Elemente in diesem Anwendungsszenario sind der lokale Haupt- und Grafikkartenspeicher, die lokale Rechenleistung, sowie die für die Datenübertragung zur Verfügung stehende Netzwerkbandbreite. Es existieren bereits verschiedene Ansätze, welche eine entfernte Visualisierung von großen dreiecksbasierten Modellen oder Szenen ermöglichen, jedoch setzen diese entweder eine langwierige Vorverarbeitung des ganzen Datensatzes voraus oder es besteht eine zu starke Bindung zwischen dem Client und den entfernten Ressourcen, sodass eine entkoppelte lokale Navigation oder lokale Anpassung von Visualisierungsparametern nicht möglich ist. In dieser Arbeit wird ein Ansatz basierend auf den Vorarbeiten von Get et al. [9] und Preiner et al. [17] vorgestellt, prototypisch implementiert und evaluiert. Dieser führt, gesteuert durch den Client, eine blickpunktabhängige punktbasierte Abtastung auf einem entfernten oberflächenbezogenen Simulationsdatensatz aus. Die daraus inkrementell gewonnene Punktwolke aus Simulationsdaten wird in einem Octree, der zwischen Client und Server synchronisiert wird, organisiert und temporär zwischengespeichert. Auf dem Client wird daraufhin mittels eines splatbasierten Rekonstruktionsverfahrens die Oberfläche des Simulationsdatensatzes wiederhergestellt. Mithilfe von Deferred Rendering und Color Mapping kann die Visualisierung der Simulationsdaten anschließend lokal modifiziert werden. Der Ansatz ermöglicht dabei eine Entkopplung der Datenkomplexität und der Renderleistung zwischen Client und Server. Anhand eines kleinen Beispieldatensatzes wird zum Schluss die Praktikabilität des Verfahrens experimentell evaluiert. Eine Evaluierung für große Daten konnte wegen fehlender Verfügbarkeit eines entsprechenden Datensatzes nicht durchgeführt werden. Die direkte Abhängigkeit der interaktiv visualisierbaren Datenmengen von den serverseitig verfügbaren Ressourcen kann jedoch aufgrund der Vorarbeiten von Ge et al. [9] angenommen werden.

 

The distributed and computer-based simulation of physical phenomena generates data sets of sizes depending on the precision of the simulation, the considered time interval, and the size of the simulation domain. Large result data sets are difficult to visualize and analyze due to their data volume. This especially applies to interactive and explorative analysis employing conventional workstations which are widely used in the industry and research. In this scenario a user navigates through a visualization of a data set to locate relevant results. This is an application specific procedure to find e.g. unexpected data or to (dis-)prove a hypothesis. Often the result data is too large to be sent to a PC or to be processed locally. Limiting factors in this use case are the local main memory, the videocard memory, the computing power as well as the available network bandwidth for data transmission. There are some approaches which enable remote visualization of triangle-based models or scenes. However they either require long preprocessing times for the whole data set or the utilization of remote and local resources is strongly coupled, i.e. local navigation or modification of visualization parameters is not possible without using the remote resources. In this thesis an approach to the visualization of such data sets based on the works of Ge et al. [9] and Preiner et al. [17] is presented, prototypically implemented and evaluated. It performs a view-dependent point-based sampling of a remote surface-located simulation data set. The incrementally obtained point cloud of simulation data is organized and temporarily stored in an octree which is synchronized between client and server. On the client the surface of the simulation data set is then reconstructed by a splat-based reconstruction method. With the aid of deferred rendering and a color mapping local modifications of the simulation data visualization are possible. This approach allows a decoupling of the data complexity and rendering performance between client and server. The viability of the method is experimentally evaluated using a small sample data set. An evaluation for large data could not be conducted due to the lack of available data sets. Based on the work of Ge et al. [9] it can be assumed that there is a direct dependency between the amount of data that can be visualized at interactive framerates and the available server-based resources.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-520040.html