Computergraphik-VU und Applied Visualization (CG-VU+AppVis)10 ECTS

Lehrveranstaltungen:

• • Computergraphik (WS 2014/2015)
    (Vorlesung, 3 SWS, Marc Stamminger, Mo, 12:15 - 13:45, H5; Di, 16:15 - 17:45, H5; ab 13.10.2014)
  • Übungen zur Computergraphik (WS 2014/2015)
    (Übung, 1 SWS, Christoph Weber)
  • Applied Visualization (SS 2015)
    (Vorlesung, 2 SWS, Roberto Grosso, Mo, 8:15 - 9:45, 01.150-128, H6)
  • Tutorials to Applied Visualization (SS 2015)
    (Übung, 2 SWS, Christian Siegl et al., Di, 12:15 - 13:45, 01.150-128; Mi, 16:15 - 17:45, 01.150-128)

Empfohlene Voraussetzungen:

Es wird empfohlen, folgende Module zu absolvieren, bevor dieses Modul belegt wird:

Algorithmik kontinuierlicher Systeme (SS 2014)

Inhalt:

Computergraphik
Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Computergraphik:

• Graphik Pipeline

• Clipping

• 3D Transformationen

• Hierarchische Display Strukturen

• Perspektive und Projektionen

• Visibilitätsbetrachtungen

• Rastergraphik und Scankonvertierung

• Farbmodelle

• Lokale und globale Beleuchtungsmodelle

• Schattierungsverfahren

• Ray Tracing und Radiosity

• Schatten und Texturen
  

Applied Visualization
Die Visualisierung beschäftigt sich mit allen Aspekten, die im Zusammenhang stehen mit der visuellen Aufbereitung der (oft großen) Datenmengen aus technisch-wissenschaftlichen Experimenten oder Simulationen zum Zwecke des tieferen Verständnisses und der einfacheren Präsentation komplexer Phänomene. Die Vorlesung gibt eine Einführung in die grundlegenden Algorithmen und Datenstrukturen, sowie einen Überblick über die verfügbaren Softwarewerkzeuge und verbreiteten Dateiformate. Behandelt werden u.a. folgende Themen:

• Visualisierungsszenarien

• Gitterstrukturen und Interpolation

• Verfahren für 2D Skalar- und Vektorfelder

• Verfahren für 3D Skalar- und Vektorfelder

• Verfahren für multivariate Daten

• Volumenvisualisierung mit Isoflächen

• Direktes Volume-Rendering

Lernziele und Kompetenzen:

Computergraphik
Die Studierenden

• geben die unterschiedlichen Schritte der Graphik Pipeline wieder

• erklären die Funktionsweise der Clippingalgorithmen für Linien und Polygone

• beschreiben, charakterisieren und berechnen affine und perspektivische Transformationen in 3D und veranschaulichen die allgemeine Form der Transformationsmatrix in homogener Koordinaten

• skizzieren die Verfahren zur Tiefe- und Visibilitätsberechnung

• vergleichen die unterschiedlichen Farbmodelle der Computergraphik

• illustrieren und untersuchen die Datenstrukturen zur Beschreibung virtueller 3D Modelle und komplexer Szenen

• erläutern die Funktionsweise der Rasterisierung und Scankonvertierung in der Graphikpipeline

• lösen Aufgaben zu Beleuchtung und Texturierung von 3D virtuellen Modellen

• klassifizieren Schattierungsverfahren

• bestimmen den Unterschied zwischen lokaler und globaler Beleuchtung und formulieren - Algorithmen für Ray Tracing und Radiosity
  

Applied Visualization
Die Studierenden:
verfügen über tieferes Verständnis der visuellen Aufarbeitung von großen Datenmengen aus technisch-wissenschaftlichen Experimenten oder Simulationen sind mit grundlegenden Algorithmen und Datenstrukturen der Visualisierung wissenschaftlicher Daten vertraut verfügen über einen Überblick über die verfügbaren Softwarewerkzeuge und verbreiteten Dateiformate sind fähig, einfachere Präsentation komplexer Phänomene mit erlernten Methoden selbständig vorzubereiten sind in der Lage, selbstständig einfache Computerprogramme für die Visualisierung anwendungsspezifischer Daten zu entwickeln

Literatur:

• P. Shirley: Fundamentals of Computer Graphics. AK Peters Ltd., 2002

• Hearn, M. P. Baker: Computer Graphics with OpenGLD. Pearson

• Foley, van Dam, Feiner, Hughes: Computer Graphics - Principles and Practice

• Rauber: Algorithmen der Computergraphik

• Bungartz, Griebel, Zenger: Einführung in die Computergraphik

• Encarnação, Strasser, Klein: Computer Graphics
  

• M. Ward, G.G. Grinstein, D. Keim, Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications, Taylor & Francis, 2010

• AC. Telea, Data Visualization: Principles and Practice, AK Peters, 2008

• C.D. Hansen and C.R. Johnson, Visualization Handbook, Academic Press, 2004

• G.M. Nielson, H. Hagen, H.Müller, Scientific Visualization, IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, 1997

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:

1. Informatik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2009s | Wahlpflichtbereich (5. und 6. Semester) | Wahlpflichtmodule | Vertiefungsmodul Graphische Datenverarbeitung)
2. Informatik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2009w | Wahlpflichtbereich (5. und 6. Semester) | Wahlpflichtmodule | Vertiefungsmodul Graphische Datenverarbeitung)
3. Informatik (Master of Science)
   (Po-Vers. 2010 | Wahlpflichtbereich | Säule der anwendungsorientierten Vertiefungsrichtungen | Vertiefungsmodul Graphische Datenverarbeitung)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Computergraphik und Applied Visualization (Vorlesungen mit Übungen) (Prüfungsnummer: 913147)

Prüfungsleistung, mehrteilige Prüfung, benotet

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

weitere Erläuterungen:
Übung: 50% der schriftlichen Aufgaben, Modulnote durch mündliche Prüfung über 30 Minuten

Erstablegung: SS 2015, 1. Wdh.: WS 2015/2016, 2. Wdh.: keine Wiederholung

1. Prüfer:

Günther Greiner

1. Prüfer:

Marc Stamminger