A crescente disponibilidade de recursos computacionais para o cálculo, simulação e aquisição de dados permite que cientistas e engenheiros produzam enormes conjuntos de dados, bi ou tridimensionais, em geral multivariados. A aplicação de técnicas de Computação Gráfica com o objetivo de ganhar compreensão desses dados compreende o objeto de estudo da área conhecida por Visualização Científica. Texturização é uma forma de variar as propriedades de uma superfície ponto a ponto de forma que esta simule detalhes que não estão de fato presentes na sua geometria. A texturização pode ser aplicada usando as técnicas de mapeamento de textura, e a textura procedimental . Conjuntos de dados vetoriais tridimensionais necessitam de técnicas complexas e computacionalmente caras para que sejam visualizadas com sucesso. No caso de dados vetoriais densos, a visualização torna-se mais difícil, uma vez que as técnicas convencionais não produzem uma visualização adequada desse dados. A técnica conhecida por Line Integral Convolution (LIC) produz bons resultados para conjunto de dados vetoriais densos a um custo computacional aceitável. Esta técnica utiliza uma textura de ruído branco e o cálculo de streamlines como base para a geração da imagem LIC. Esta técnica produz assim uma imagem bidimensional de uma fatia selecionada desse conjunto de dados, interpolando a textura ruído segundo o campo vetorial a ser visualizado. Este trabalho propõe-se a invertigar a técnica LIC e sua relevância no contexto de visualização científica, através da implementação da classe vtkImageLIC. Esta classe segue os princípios de orientação a objetos podendo, assim, ser integrada à biblioteca de visualização VTK, conferindo-lhe portabilidade e capacidade de extensão. / The increasing availability of computational resources for calculus, simulation and data acquisition allow scientists and engineers to generate enormous datasets, bi or tridimensional, generally, multi-varied. The application of Computer Graphics techniques aiming at gathering a better understanding of these data is the target of an area known as Scientific Visualization (ViSC). Texturing is a means of changing the surface’s properties step by step in such a way that it simulates details which are not present in the surface´s geometry. Texturing can be applied through texturing mapping and procedural techniques. Tridimensional vectorial datasets require complex and computer-demanding techniques to be successfully visualized. For dense vectorial dataset, the visualization becomes more difficult, since conventional techniques do not generated an adequate visualization of data. The technique known as Line Integral Convolution (LIC) produces better results for dense vectorial dataset within acceptable computational costs. This technique uses a white noise texture and streamline calculus as the foundation for LIC image generation. As a result, the technique produces a bidimensional image of a selected slice of the dataset, by interpolating the white noise texture according to the vector field to be visualized. This work aims to investigate the LIC technique and its relevance in the context of Scientific Visualization, culminating with the implementation of the vtkImageLIC class. This class is bound to object oriented programming principles and can be integrated with the VTK visualization Library, allowing it to be portable and easily extensible.

A crescente disponibilidade de recursos computacionais para o cálculo, simulação e aquisição de dados permite que cientistas e engenheiros produzam enormes conjuntos de dados, bi ou tridimensionais, em geral multivariados. A aplicação de técnicas de Computação Gráfica com o objetivo de ganhar compreensão desses dados compreende o objeto de estudo da área conhecida por Visualização Científica. Texturização é uma forma de variar as propriedades de uma superfície ponto a ponto de forma que esta simule detalhes que não estão de fato presentes na sua geometria. A texturização pode ser aplicada usando as técnicas de mapeamento de textura, e a textura procedimental . Conjuntos de dados vetoriais tridimensionais necessitam de técnicas complexas e computacionalmente caras para que sejam visualizadas com sucesso. No caso de dados vetoriais densos, a visualização torna-se mais difícil, uma vez que as técnicas convencionais não produzem uma visualização adequada desse dados. A técnica conhecida por Line Integral Convolution (LIC) produz bons resultados para conjunto de dados vetoriais densos a um custo computacional aceitável. Esta técnica utiliza uma textura de ruído branco e o cálculo de streamlines como base para a geração da imagem LIC. Esta técnica produz assim uma imagem bidimensional de uma fatia selecionada desse conjunto de dados, interpolando a textura ruído segundo o campo vetorial a ser visualizado. Este trabalho propõe-se a invertigar a técnica LIC e sua relevância no contexto de visualização científica, através da implementação da classe vtkImageLIC. Esta classe segue os princípios de orientação a objetos podendo, assim, ser integrada à biblioteca de visualização VTK, conferindo-lhe portabilidade e capacidade de extensão. / The increasing availability of computational resources for calculus, simulation and data acquisition allow scientists and engineers to generate enormous datasets, bi or tridimensional, generally, multi-varied. The application of Computer Graphics techniques aiming at gathering a better understanding of these data is the target of an area known as Scientific Visualization (ViSC). Texturing is a means of changing the surface’s properties step by step in such a way that it simulates details which are not present in the surface´s geometry. Texturing can be applied through texturing mapping and procedural techniques. Tridimensional vectorial datasets require complex and computer-demanding techniques to be successfully visualized. For dense vectorial dataset, the visualization becomes more difficult, since conventional techniques do not generated an adequate visualization of data. The technique known as Line Integral Convolution (LIC) produces better results for dense vectorial dataset within acceptable computational costs. This technique uses a white noise texture and streamline calculus as the foundation for LIC image generation. As a result, the technique produces a bidimensional image of a selected slice of the dataset, by interpolating the white noise texture according to the vector field to be visualized. This work aims to investigate the LIC technique and its relevance in the context of Scientific Visualization, culminating with the implementation of the vtkImageLIC class. This class is bound to object oriented programming principles and can be integrated with the VTK visualization Library, allowing it to be portable and easily extensible.

[pt] Na indústria de petróleo, é imprescindível a visualização clara e desambigua de campos vetoriais resultantes de simulações numéricas de reservatórios de petróleo. Nesta dissertação, estudamos o uso da convolução de integral de linha (Line Integral Convolution – LIC) para gerar imagens de campos vetoriais 3D estacionários e aplicar o resultado em um visualizador volumétrico na GPU. Devido a densidade de informação presente na visualização volumétrica, estudamos os uso de texturas esparsas como entrada para o algoritmo de LIC e aplicamos funções de transferência para designar cor e opacidade a volumes de campos escalares, a fim de codificar informações visuais a voxels e aliviar o problema de oclusão. Além disso, tratamos o problema de codificação da direção de fluxo, inerente do LIC, usando uma extensão do algoritmo – Oriented LIC (OLIC). Por último, demonstramos um método de animação do volume a fim de ressaltar a direção do fluxo ainda mais. Comparamos então resultados do algoritmo LIC com o de OLIC. / [en] In the oil industry, clear and unambiguous visualization of vector fields resulting from numerical simulations of black-oil reservoirs is essential. In this dissertation, we study the use of line integral convolution techniques (LIC) for imaging 3D steady vector fields and apply the results to a GPU-based volume rendering algorithm. Due to the density of information present in volume renderings of LIC images, we study the use of sparse textures as input to the LIC algorithm and apply transfer functions to assign color and opacity to scalar fields in order to encode visual information to voxels and alleviate the occlusion problem. Additionally, we address the problem of encoding flow orientation, inherent to LIC, using an extension of the algorithm – Oriented LIC (OLIC). Finally, we present a method for volume animation in order to enhance the flow orientation. We then compare results obtained with LIC and with OLIC.