Visualisierung - Goethe University Frankfurt...Semiology of Graphics: Diagrams Networks, Maps,...

Prof. Dr.-Ing. Detlef Krömker

Goethe-Universität, FrankfurtGraphische Datenverarbeitung

Visualisierung

Prolog und Einführung

© Prof. Dr.-Ing. Detlef Krömker 2Visualisierung0. Prolog und Einführung

Übersicht

1. Einordnung in GDV Veranstaltungen

2. Organisatorisches

3. Definition „Visualisierung“ und erste Beispiele

4. Themen dieser Vorlesung

5. Literaturempfehlungen + weitere Quellen

6. Ziele, Anforderungen und Qualitätskriterien


Übersicht (Fortsetzung)

7. Zusammenfassung

8. Glossar

9. Ausblick – Nächste Schritte

© Prof. Dr.-Ing. Detlef Krömker

Ort und Kontakt

Prof. Dr. Detlef Krömker

Robert-Mayer-Straße 10 (Mathe-Turm) R 606

Tel.: 49 (0)69-798 - 24600

Email: [email protected]

www: http://www.gdv.informatik.uni-frankfurt.de

Sprechstunde: nach Vereinbarung

Sekretariat RM 10 R 607

Frau Goinar - Tel.: 49 (0)69 798 – [email protected]

Johann Wolfgang Goethe-Universität

Fachbereich Informatik und Mathematik

Graphische Datenverarbeitung

Robert-Mayer-Straße

Varrentrapp

straße


... aber erst einmal

Wer kennt mich nicht?

Ich kenne Sie nicht – zumindest nicht alle!


Zur Veranstaltung 2V + 2Ü 6ECTS Credits

Vorlesung� Mittwochs 12.00 s.t. – 13.30 Uhr

� Sie brauchen Zeit fürs selbst machen! Implementieren � Übung!

� Forschungsnahes Lernen: Paper lesen! ... kurz und knapp wiedergeben ... bewerten in der 2. Hälfte: jede(r) einmal ... Übung oder Vorlesung

� Folien und Infos zur Veranstaltung: www.gdv.informatik.uni-frankfurt.de


Bachelor-Master Diplom

BachelorBasismodule

PRG 1

BachelorVertiefung Angewandte Informatik ANI

Master Vertiefung VC

PRG-PR

BachelorErgänzung

OGL 6 CP 2V+2Ü

CG6 CP 2V+2Ü

DBV 6 CP 2V+2Ü

HCI4 CP 2V+1Ü

MMS3CP 2V

BVC-PR8 CP 4PR

ANI-BS3 CP 2S

PM3 CP 2V+1Ü

EDGI

NMG**)3 CP 2V+1Ü

ANIM 4 CP 2V+1Ü

VIS (E)6 CP 2V+2Ü

ADR 3 CP 2V

MR 4 CP 2V+1Ü

BK 4 CP 2V+1Ü

ROB 3 CP 2V

ROB-PR 4 CP 2V+1Ü

Zyklus Vorlesungen / Übungen Praktika Seminare

MVC-PR8 CP 4PR

SS

SS

WS

WS

WS

WSGrund-studium

Haupt-studium

ZuordnungPT 3PTBI

P5/P6

Bachelor/Master- und Diplomarbeiten

Klassische und Strukturierte Promotion ComputerGrafik

Kolloquium

CG-S.3 CP 2S

Struktur des Lehrangebotes im Bereich Visual Computing


Organisation

�Vorlesungsfolien auf WWW Serverhttp://www.gdv.cs.uni-frankfurt.de/

� Leistungsschein (Diplom) erfolgreicheTeilnahme an der Übung!

�Master (= Prüfung)

�Rechner-Account bei GDV / AGC (nach Übungsanmeldung möglich, im Sekretariatmelden)

1. Übung: Nächste Woche (Jörg Demmer)

Leistung wird benotet!


Definition „Visualisierung“Grundsätzliches

�Visualisierung bezeichnet den Vorgang der Sichtbarmachung von Materie, Energie, Information oder Prozessen.

� In der Informatik reduziert sich dieses auf die Visualisierung von Daten, Informa-tionen, Modellen, ...

� „In der Tat ist der Mensch ein Augentier“.Herbert W. Franke


Etwas Altbekanntes

„Imagination oder Visualisierung und besonders die Benutzung von Diagrammen haben einen entscheidenden Anteil an der wissenschaftlichen Forschung.“

Rene Descartes, 1637

© Prof. Dr.-Ing. Detlef Krömker 11

VisualisierungModerne Definition(-sversuche)

� Zwei Aspekte:� “making visible, especially to one’s mind (things not

visible to the eye)”� modernes Mikroskop, Teleskop, ... Bsp. Molekül

� “forming a mental image of something (thing notpresent to the sight, an abstraction, etc.)”�... Informationsvisualisierung ...

� the use of computers or techniques forcomprehending data or to extract knowledge fromthe results of simulations, computations, ormeasurements Mc Cormick, De Fanti, Brown 1987


Visualisierung als Anwendung der Computergraphik -- Meilensteine

1967-81 Arbeiten + Theorien von Jacques Bertin:„Graphics is the visual means of resolving logical problems.“

� Semiology of Graphics: Diagrams Networks, Maps, Madison, University of Wisconsin Press, 1983, übersetzt von W.J. Berg (Original als französische Ausgabe, 1967).

� La Graphique et le Traitement Graphique de l‘Information, Paris 19??.(als deutsche Übersetzung erschienen: Graphische Darstellungen und die graphische Weiterverarbeitung der Information, Walter de Gruyter, Berlin 1982, auch als englische Übersetzung erschienen: Graphics and Graphics Information Processing, Walter de Gruyter, Berlin 1977 (?) /1981)


Meilensteine (2)

1983 Edward R. Tufte

The Visual Display of Quantitative Information, Graphics Press, Cheshire,CT 1983.

Envisioning Information, Graphics Press, Cheshire,CT 1990.

Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative, Graphics Press, Cheshire,CT 1997.

1986 NSF/SIGGRAPH WorkshopVisualization in Scientific Computing

Mc Cormick, De Fanti, Brown, 1987


ZwischenrufNSF – SIGGRAPH?

NSF

SIGGRAPH

National Science Foundation, US Organisation zur Forschungs-förderung, vergleichbar zur deutschen DFG (Deutsche Forschungs-gemeinschaft)

Special Interest Group on Graphics, Teil der US Organisation ACM

(Association of Computing Machinery)


Nachdenken

„The purpose of computation is insight, not numbers.“

Hamming, 1973

„The purpose of visualization is insight, not pictures.“

Generalisierung: perceptualization, insbesondere sonification und tactilization,

haptilization, ...


Visualisierung: unscharfe Trennung (nach Card, Mackinlay, Shneiderman)

(Scientific) Visualization

The use of computer-supported, interactive, visual representations of data to amplify cognition.

Daten sind oft technischen, naturwissenschaftlichen Ursprungs (Messung, Simulation) � oft existiert „natürliche“ , naheliegende räumliche Repräsentation

Information VisualizationThe use of computer-supported, interactive, visual representations of abstract data to amplify cognition.

„allgemeinere“ Daten: Geschäftsdaten, Finanzdaten, „Dokumente“ ... oder Datenbankinhalte = strukturierte abstrakte Daten ohne „natürliche“ , naheliegende räumliche Repräsentation


Beispiele Scientific Visualization

a)Raumbezogene Daten


Beispiel Informationsvisualisierung

[Ahlberg, Williamson, Shneiderman, 1992]

Klassisches Periodensystem(Mendeleyev)Ergänzt um 6 sliders:atomic massatomic numberatomic radiusionic radiusionization energyelectronegativity

Experiment: 18 chemistry students1 aktive Diagramme (dynamic queries) 2 same visualisation, but number boxes

3 textual input and output


Visualisierungs-Prinzipien

Abbildung von Daten / Informationen Freiheits-auf (visuelle) Wahrnehmungsprimitive grade(visuelle Attribute)

� Form 2 oder 3� Position, Orientierung, Größe (2+2+2) 3+3+3� Farbe 3 (aber max. 2 nutzen)� Textur 2 ... 5 � Zeit 1Achtung: - Wahrnehmung der Primitive ist nicht unabhängig

- oft Redundanz zu empfehlen / notwendig

GESTALTEN


Das Visualisierungsproblem

8 1E-09 0,39269908 0,78539816 1,17809725 1,57079633 1,96349541-6,28318531 -3,8998E-17 -3,8003E-17 -3,511E-17 -3,0583E-17 -2,4827E-17 -1,835E-17-5,89048623 -0,06496636 -0,06330941 -0,05849027 -0,05094748 -0,04135887 -0,03056849-5,49778714 -0,12861662 -0,1253363 -0,11579564 -0,10086286 -0,08187988 -0,06051772-5,10508806 -0,1809723 -0,17635667 -0,16293232 -0,14192089 -0,11521054 -0,08515253-4,71238898 -0,21220659 -0,20679434 -0,19105306 -0,16641523 -0,13509491 -0,09984914-4,3196899 -0,21387636 -0,20842152 -0,19255637 -0,16772468 -0,13615792 -0,10063481-3,92699082 -0,18006326 -0,17547081 -0,16211389 -0,14120801 -0,11463183 -0,0847248-3,53429174 -0,10827726 -0,10551569 -0,09748379 -0,08491247 -0,06893145 -0,05094748-3,14159265 7,4579E-16 7,2677E-16 6,7144E-16 5,8486E-16 4,7478E-16 3,5091E-16-2,74889357 0,13921362 0,13566303 0,1253363 0,10917317 0,08862614 0,0655039-2,35619449 0,30010544 0,29245136 0,27018982 0,23534668 0,19105306 0,14120801-1,96349541 0,47052798 0,45852733 0,42362402 0,3689943 0,29954742 0,22139658-1,57079633 0,63661977 0,62038301 0,57315917 0,49924569 0,40528473 0,29954742-1,17809725 0,7842133 0,76421222 0,70604003 0,61499051 0,49924569 0,3689943-0,78539816 0,90031632 0,87735407 0,81056947 0,70604003 0,57315917 0,42362402-0,39269908 0,97449536 0,9496412 0,87735407 0,76421222 0,62038301 0,458527332,2204E-15 1 0,97449536 0,90031632 0,7842133 0,63661977 0,470527980,39269908 0,97449536 0,9496412 0,87735407 0,76421222 0,62038301 0,458527330,78539816 0,90031632 0,87735407 0,81056947 0,70604003 0,57315917 0,423624021,17809725 0,7842133 0,76421222 0,70604003 0,61499051 0,49924569 0,36899431,57079633 0,63661977 0,62038301 0,57315917 0,49924569 0,40528473 0,299547421,96349541 0,47052798 0,45852733 0,42362402 0,3689943 0,29954742 0,221396582,35619449 0,30010544 0,29245136 0,27018982 0,23534668 0,19105306 0,14120801


Was ist dies?

0,000000001-6,283185307

-5,890486225

-5,497787144

-5,105088062

-4,71238898

-4,319689899

-3,926990817

-3,534291735

-3,141592654

-2,748893572

-2,35619449

-1,963495408

-1,570796327

-1,178097245

-0,785398163

-0,392699082

2,22045E-15

0,392699082

0,785398163

1,178097245


oder dies?

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

-6,2831853

-5,1050881

-3,9269908

-2,7488936

-1,5707963

-0,3926991

0,7853982

1,9634954

3,1415927

4,3196899

5,4977871

6,6758844

7,8539816

9,0320789

10,210176

11,388273

12,566371

0,000000001

0,392699083

0,785398164

1,178097246

1,570796328

1,963495409

2,356194491

2,748893573

3,141592655

3,534291736

3,926990818

4,3196899

4,712388981

5,105088063

5,497787145

5,890486226

6,283185308

6,67588439

7,068583472

7,461282553


Die 2D-sinc Funktion

-6,283

-4,712

-3,142

-1,571

0,000

1,571

3,142

4,712

6,283

7,854

9,425

10,996

12,566

0,000

1,963

3,9275,890

7,854

-0,3-0,2-0,10

0,10,20,30,40,50,60,70,80,91

0,9-1

0,8-0,9

0,7-0,8

0,6-0,7

0,5-0,6

0,4-0,5

0,3-0,4

0,2-0,3

0,1-0,2

0-0,1

-0,1-0

-0,2--0,1

-0,3--0,2

© Prof. Dr.-Ing. Detlef KrömkerVisualisierung0. Prolog und Einführung

InViVo 4DBildgebende Verfahren in der Medizin

� Echo-cardio Datensatz

� 3 Orts- & 1 Zeitdimension


Wechsel zwischen verschiedenen Abstraktionen und Modellen


Projektbeispiele aus dem Projektbeispiele aus dem Projektbeispiele aus dem Projektbeispiele aus dem Anwendungsbereich Anwendungsbereich Anwendungsbereich Anwendungsbereich Chemie / PharmazieChemie / PharmazieChemie / PharmazieChemie / Pharmazie

• Immun

• Gläserner Reaktor


Gläserner Reaktor (1)

Kopplung eines

Simulators (Speedup)

mit einem

Visualisierungssystem


Gläserner Reaktor (2)


Visualisierung Themen der Vorlesung (1)

1. Allgemeine Ziele und Anforderungen

2. Der Visualisierungsprozess

3. Beschreibung der Daten

4. Einflussfaktoren + Graphische SemiotikZiele, Nutzer, Ressourcen, Anwendungskontext

5. Abbildung auf Geometrie

6. Gestaltregeln-Diagramme-Helligkeit

7. Abbildung auf Farbe

8. Abbildung auf Textur und Glyphen


Visualisierung Themen der Vorlesung (2)

9. Multiparameterdaten (2)

10. Volumendaten und Volume Rendering

11. Strömungsdaten

12. Informationsvisualisierung Data Mining, Knowledge Discovery, ...

13. Ausblick: Technologie und Anwendungen


Literaturempfehlungen

� Heidrun Schuhmann, Wolfgang Müller:Visualisierung - Grundlagen und allgemeine Methoden

Springer 2000

� Colin Ware:Information Visualization: Perception for Design

Academic Press 2000 (Morgan Kaufmann Publishers)

� Stuart K. Card, Jock D. Mackinlay,

Ben Shneidermann

Readings in Information Visualization: Using Vision to Think

Morgan Kaufmann Publishers 1999


Weitere wichtige QuellenInternationale Konferenzen

� IEEE Conference Serie Visualization `XX,

seit 1990 jährlich

� IEEE International Conference on Information Visualization, seit 1997 jährlich

� ACM CHI `XX ( ACM Conference on Human Factors in Computing Systems) Conference Serie der ACM SIGCHI (Special Interest Groupon Computer Human Interface) seit .. 8X jährlich

� ACM SIGGRAPH `XX, Conference Serie der ACM SIGGRAPH (Special Interest Group on Graphics) seit 1974 jährlich (ab 1992 nur noch vereinzelte Beiträge zu Visualisierungthemen)

� Eurographics ´XX, Conference Serie der Eurographics Organisation,

Genf, seit 1979 jährlich.


Weitere wichtige QuellenZeitschriften / Journals

Transactions on Graphics

ACM Computer Graphics

IEEE Computer Graphics and Applications

Computer and Graphics

Communications of the ACM


Zusammenfassung

�Visualisierung als Anwendung der CG

�Meilensteine der Entwicklung

�TerminologieScientific Visualization vs.

Informationsvisualisierung


Ausblick – Nächste Schritte

�Anforderungen und Ziele� Effektivität – Expressivität – Angemessenheit

�Der Visualisierungsprozesses� Visualisierungspipeline

� Referenzmodell

� Visualisierungsszenarien

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