Texturbasierte Vektorfeldvisualisierung mit Methoden der Signalverarbeitung
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Dieses Projekt hat sich mit der Verbesserung von texturbasierten Vektorfeldvisualisierungen befasst. Es wurden Methoden entwickelt und untersucht, die es ermöglichen, diese Art von Visualisierungen zu bewerten. Eine Möglichkeit stellt die von uns vorgestellte spektrale Analyse von Advektionsresultaten dar, bei der ein Kennwert berechnet wird, der als Vergleichsparameter verwendet werden kann. Aufgrund der quantitativen Bewertung konnten gezielte Verbesserungen existierender Visualisierungstechniken erreicht werden. Ein wichtiger Aspekt für eine Bewertung ist die visuelle Wahrnehmung. Dahingehend wurden Methoden untersucht, mit denen Modelle der visuellen Wahrnehmung in die Bewertung integriert werden können. In erster Linie wurden Kontrast- und Bewegungssensitivitäten betrachtet, die aus animierten Bildern abgeleitet wurden. Ergänzt wurden die Wahrnehmungsmodelle durch eine Eye-Tracking-Benutzerstudie, welche die Qualität der Visualisierung von Trajektorien sich bewegender Objekte bestimmte. In diesem Zusammenhang wurde auch eine Methode entwickelt, um schnell und einfach Muster im Blickverhalten von Probanden zu suchen – unter Verwendung einer Konkatenation von Sakkadenfiltern.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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»Spectral Analysis of Higher-Order and BFECC Texture Advection«. In: Workshop on Vision, Modeling and Visualization (VMV). 2012, S. 87–94
R. Netzel, M. Ament, M. Burch und D. Weiskopf
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»Texture-Based Flow Visualization«. In: Computing in Science & Engineering 15.6 (2013), S. 96–102
R. Netzel und D. Weiskopf
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»Comparative Eye Tracking Study on Node-Link Visualizations of Trajectories«. In: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 20.12 (2014), S. 2221–2230
R. Netzel, M. Burch und D. Weiskopf
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»Visual Analysis of Eye Movements by Hierarchical Filter Wheels«. In: Proceedings of the International Conference on Information Visualisation (IV). 2015
M. Hlawatsch, M. Burch und D. Weiskopf