Visualisation scientifique de grands volumes de données : Pour une approche perceptive
Scientific Visualization of large data sets: a perception approach
Résumé
With the fast increase in computing power, numerical simulations of physical phenomena can nowadays rely on up to billions of elements. To extract relevant information in the huge resulting data sets, engineers need visualization tools permitting an interactive exploration and analysis of the computed fields. The goal of this thesis is to improve the visualizations performed by engineers by taking into account the characteristics of the human visual perception, with a particular focus on the perception of space and volume during the visualization of dense 3D data. Firstly, three psychophysics experiments have shown that direct volume rendering, a technique relying on the ordered accumulation of transparencies, provide very ambiguous cues to depth. This is particularly true for static presentations, while the addition of motion and exaggerated perspective cues help to solve part of these difficulties. Then, two algorithms have been developed to improve depth perception during the visualization of complex 3D structures. They have been implemented on the GPU, to achieve interactive renderings independently of the geometric nature of the analysed data. EyeDome Lighting is a new non-photorealistic shading technique that relies on the projected depth image of the scene. This algorithm enhances the perception of shapes and relative depths in complex 3D scenes. Also, a new fast view-dependent cutaway technique has been implemented, which permits to access otherwise occluded objects while providing cues to understand the structure in depth of masking objects.
L'explosion de la puissance de calcul permet actuellement de réaliser des simulations physiques comportant jusqu'à plusieurs milliards d'éléments. Pour extraire l'information importante de tels volumes de données, les ingénieurs doivent disposer d'outils de visualisation permettant d'explorer et d'analyser interactivement les champs calculés. Cette thèse vise à améliorer les visualisations réalisées en prenant en compte les caractéristiques de la perception visuelle chez l'homme, notamment en ce qui concerne la perception de l'espace et du volume au cours de visualisations 3D denses. D'abord, trois expériences de psychophysique ont montré que les rendus volumiques, reposant sur l'accumulation ordonnée de transparences, génèrent des difficultés importantes de perception de la profondeur. Cela est particulièrement vrai lors de visualisations statiques, mais l'ajout de mouvement dans la scène ainsi que l'amplification de la projection perspective permettent de lever en partie ces ambiguïtés. Ensuite, deux algorithmes améliorant la perception de l'espace lors de la visualisation de structures tridimensionnelles complexes ont été développés. Leur implémentation sur GPU permet des rendus interactifs indépendamment de la nature géométrique des données visualisées. L'EyeDome Lighting, un nouvel ombrage non photoréaliste basé sur l'image de profondeur, améliore la perception des formes et des profondeurs dans des scènes 3D complexes. Par ailleurs, une nouvelle technique d'écorché dépendant du point de vue a été implémentée. Elle autorise la visualisation d'objets normalement occultés tout en rendant compte de la structure des surfaces masquantes.
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Informatique [cs]
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