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La simulation numérique est un outil de plus en plus utilisé pour la conception et le choix de matériaux composites. Celle-ci permet en effet de générer et tester numériquement des structures très diverses plus facilement et plus rapidement qu’avec des procédés de fabrication et de tests réels. Suite au choix d’un matériau virtuel et sa fabrication tangible, un retour sur expérience est nécessaire afin de valider simultanément la simulation et le procédé de fabrication. Pour cela, la numérisation des matériaux fabriqués permet de renvoyer une modélisation comparable aux structures virtuelles générées. Il devient possible d’appliquer les mêmes algorithmes de simulation et de vérifier les prévisions.Le sujet de cette thèse consiste donc en la modélisation de matériaux composites réels à partir d’images 3D, afin d’y retrouver le matériau virtuel originel. Des méthodes de traitement d’images sont appliquées aux images afin d’en extraire les informations sur la structure du matériau, c’est-à-dire la localisation de chaque constituant et, s’il y a lieu, de leurs orientations. Ces connaissances permettent théoriquement de simuler le comportement thermique et mécanique de structures constituées du matériau étudié.Cependant, en pratique, représenter fidèlement les composites demande de prendre une discrétisation très fine. Par conséquent, une structure macroscopique demande beaucoup trop de points de discrétisation et donc de temps de calcul et de mémoire pour simuler son comportement. Un aspect de la thèse consiste donc aussi en la détermination d’un matériau homogène équivalent, permettant d’alléger la charge de calcul pour les algorithmes de simulation. / Digital simulation is a wide-spreading tool for composite materials design and choice. Indeed it allows to generate and test digitally various structures more easily and quickly than with real manufacturing and tests processes. A feedback is needed following the choice and the fabrication of a virtual material in order to simultaneously validate the simulation and the fabrication process. With this aim, models similar to generated virtual structures are obtained by digitization of manufacturing materials. The same simulation algorithms can then be applied and allow to verify the forecasts. This thesis is also about the modelling of composite materials from 3D images, in order to rediscover in them the original virtual material. Image processing methods are applied to images to extract material structure data, i.e. each constituent localization, and orientation if applicable. These knowledge theoretically allow to simulate thermal and mechanical behavior of structures constituted of studied material. However to accurately represent composites requires practically a very small discretization step. Therefore behavior simulation of a macroscopic structure needs too much discretization points, and then time and memory. Hence a part of this thesis focuses also on determination of equivalent homogeneous material problem, which allows, when resolved, to lighten calculation time for simulation algorithms.

O uso de dados volumétricos é bastante comum em diversas áreas da ciência, como Medicina, Física e Meteorologia. São exemplos típicos os dados provenientes de dispositivos de tomografia computadorizada ou ressonância magnética e os obtidos através de estimação de fenômenos físicos pelo uso de sensores diversos ou de simulação numérica. Tais dados apresentam-se, freqüentemente, sob a forma de uma grade tridimensional regular, onde cada elemento possui um valor escalar ou multidimensional (uma tupla de valores). Outras topologias também podem ser usadas para exprimir a disposição espacial dos valores. A visualização de dados volumétricos, importante na compreensão destes, é um processo não-trivial e, em decorrência, diversas técnicas foram propostas para abordar o problema. Visualização direta de volumes é uma abordagem em crescente popularização que representa visualmente os dados, conservando sua estrutura tridimensional, sem extrair geometrias intermediárias. Esse processo exige o mapeamento dos atributos dos elementos de volume para propriedades ópticas, permitindo a geração de imagens através da aplicação de um algoritmo de visualização, que pode implementar um modelo de iluminação. Tal mapeamento é definido por uma função, conhecida como função de transferência, que determina valores de atributos ópticos para cada valor encontrado no volume. Essa função desenvolve, portanto, um importante papel na visualização, pois define a visibilidade das estruturas presentes no volume — normalmente valendo-se do atributo opacidade — e também o aspecto destas na imagem final. Contudo, a definição de uma boa função de transferência, capaz de produzir imagens informativas, é um processo complexo que deve ser simplificado com o apoio de ferramentas adequadas. A simples especificação manual de uma função de transferência é um processo iterativo de tentativa e erro, em decorrência da dificuldade de compreensão do relacionamento entre a função utilizada e a imagem gerada, especialmente quando se trata de dados multidimensionais, que implicam funções de transferência com maior número de dimensões. Diante da necessidade de agilizar e simplificar a especificação de funções de transferência, abordagens semi-automáticas e automáticas para geração de funções foram propostas, exigindo do usuário esforço de interação reduzido ou nulo. Entretanto, as propostas existentes deixam a desejar na simplicidade, interatividade ou flexibilidade. O presente trabalho propõe técnicas de especificação de funções de transferência, para volumes escalares e multidimensionais, baseadas na automatização parcial do processo e simplificação do espaço de interação usado na definição das funções.Como principais contribuições, são apresentados uma eficaz combinação de técnicas complementares para especificação de funções de transferência para volumes escalares; e um método de especificação de funções de transferência para volumes multidimensionais que reúne o potencial de classificação dos mapas auto-organizáveis com a capacidade de decisão não-binária acerca davisibilidade e aspecto de voxels pertinente às funções de transferência tradicionais. / Volume data are very often used in several areas of science, such as medicine, physics and meteorology. Typical examples are data provided by computed tomography, magnetic resonance imaging or estimation of physical phenomena through numerical simulation or sensors. Such data are often provided as regular three-dimensional grids where each element has a scalar or higher-dimensional value, though other topologies may also be employed to express the position of the values in the three-dimensional space. Visualizing volume data is very important in understanding the conveyed information, but it is also a hard task. Thus, many approaches to this problem have been developed. Direct volume rendering is a set of visualization techniques that have become very popular because they can visually represent volume data, keeping their three-dimensional structure, without extracting intermediate geometries. Such processes require a mapping from voxels’ attributes to optical attributes, which allows generating images from the data through the application of a visualization algorithm that implements an illumination model, which is often very simple. This mapping, known as transfer function, associates each volume element with values of optical properties. Therefore, transfer functions play an important role in defining the visibility and the aspect of structures inside a volume, typically using opacity and color, respectively, as optical attributes. However, the design of a good transfer function, capable of generating informative images, is a complex task which must be simplified as much as possible through the support of suitable tools. A simple manual design process is a trial-and-error effort, due to the difficulty of understanding the relationship between the transfer function and the generated image, specially when dealing with multi-dimensional volume data, which require transfer functions with a wide domain. The need to accelerate and simplify the transfer function design led to the development of several automatic and semi-automatic approaches to the problem, which can reduce or eliminate the user’s interaction effort. However, the existent proposals lack in simplicity, interactivity or flexibility. This work outlines transfer function design methods for visualization of scalar volume data and multi-dimensional volume data. We propose techniques based on partial automation of the design process and simplification of the interaction space used in TF specification. Our main contributions are an effective combination of complementary techniques for specifying transfer functions for scalar volumes; and a multi-dimensional transfer function design method that brings together the classification capabilities of self-organizing maps and the transfer functions’ ability of non-binary decision on voxels’ visibility and aspect.

O uso de dados volumétricos é bastante comum em diversas áreas da ciência, como Medicina, Física e Meteorologia. São exemplos típicos os dados provenientes de dispositivos de tomografia computadorizada ou ressonância magnética e os obtidos através de estimação de fenômenos físicos pelo uso de sensores diversos ou de simulação numérica. Tais dados apresentam-se, freqüentemente, sob a forma de uma grade tridimensional regular, onde cada elemento possui um valor escalar ou multidimensional (uma tupla de valores). Outras topologias também podem ser usadas para exprimir a disposição espacial dos valores. A visualização de dados volumétricos, importante na compreensão destes, é um processo não-trivial e, em decorrência, diversas técnicas foram propostas para abordar o problema. Visualização direta de volumes é uma abordagem em crescente popularização que representa visualmente os dados, conservando sua estrutura tridimensional, sem extrair geometrias intermediárias. Esse processo exige o mapeamento dos atributos dos elementos de volume para propriedades ópticas, permitindo a geração de imagens através da aplicação de um algoritmo de visualização, que pode implementar um modelo de iluminação. Tal mapeamento é definido por uma função, conhecida como função de transferência, que determina valores de atributos ópticos para cada valor encontrado no volume. Essa função desenvolve, portanto, um importante papel na visualização, pois define a visibilidade das estruturas presentes no volume — normalmente valendo-se do atributo opacidade — e também o aspecto destas na imagem final. Contudo, a definição de uma boa função de transferência, capaz de produzir imagens informativas, é um processo complexo que deve ser simplificado com o apoio de ferramentas adequadas. A simples especificação manual de uma função de transferência é um processo iterativo de tentativa e erro, em decorrência da dificuldade de compreensão do relacionamento entre a função utilizada e a imagem gerada, especialmente quando se trata de dados multidimensionais, que implicam funções de transferência com maior número de dimensões. Diante da necessidade de agilizar e simplificar a especificação de funções de transferência, abordagens semi-automáticas e automáticas para geração de funções foram propostas, exigindo do usuário esforço de interação reduzido ou nulo. Entretanto, as propostas existentes deixam a desejar na simplicidade, interatividade ou flexibilidade. O presente trabalho propõe técnicas de especificação de funções de transferência, para volumes escalares e multidimensionais, baseadas na automatização parcial do processo e simplificação do espaço de interação usado na definição das funções.Como principais contribuições, são apresentados uma eficaz combinação de técnicas complementares para especificação de funções de transferência para volumes escalares; e um método de especificação de funções de transferência para volumes multidimensionais que reúne o potencial de classificação dos mapas auto-organizáveis com a capacidade de decisão não-binária acerca davisibilidade e aspecto de voxels pertinente às funções de transferência tradicionais. / Volume data are very often used in several areas of science, such as medicine, physics and meteorology. Typical examples are data provided by computed tomography, magnetic resonance imaging or estimation of physical phenomena through numerical simulation or sensors. Such data are often provided as regular three-dimensional grids where each element has a scalar or higher-dimensional value, though other topologies may also be employed to express the position of the values in the three-dimensional space. Visualizing volume data is very important in understanding the conveyed information, but it is also a hard task. Thus, many approaches to this problem have been developed. Direct volume rendering is a set of visualization techniques that have become very popular because they can visually represent volume data, keeping their three-dimensional structure, without extracting intermediate geometries. Such processes require a mapping from voxels’ attributes to optical attributes, which allows generating images from the data through the application of a visualization algorithm that implements an illumination model, which is often very simple. This mapping, known as transfer function, associates each volume element with values of optical properties. Therefore, transfer functions play an important role in defining the visibility and the aspect of structures inside a volume, typically using opacity and color, respectively, as optical attributes. However, the design of a good transfer function, capable of generating informative images, is a complex task which must be simplified as much as possible through the support of suitable tools. A simple manual design process is a trial-and-error effort, due to the difficulty of understanding the relationship between the transfer function and the generated image, specially when dealing with multi-dimensional volume data, which require transfer functions with a wide domain. The need to accelerate and simplify the transfer function design led to the development of several automatic and semi-automatic approaches to the problem, which can reduce or eliminate the user’s interaction effort. However, the existent proposals lack in simplicity, interactivity or flexibility. This work outlines transfer function design methods for visualization of scalar volume data and multi-dimensional volume data. We propose techniques based on partial automation of the design process and simplification of the interaction space used in TF specification. Our main contributions are an effective combination of complementary techniques for specifying transfer functions for scalar volumes; and a multi-dimensional transfer function design method that brings together the classification capabilities of self-organizing maps and the transfer functions’ ability of non-binary decision on voxels’ visibility and aspect.

O uso de dados volumétricos é bastante comum em diversas áreas da ciência, como Medicina, Física e Meteorologia. São exemplos típicos os dados provenientes de dispositivos de tomografia computadorizada ou ressonância magnética e os obtidos através de estimação de fenômenos físicos pelo uso de sensores diversos ou de simulação numérica. Tais dados apresentam-se, freqüentemente, sob a forma de uma grade tridimensional regular, onde cada elemento possui um valor escalar ou multidimensional (uma tupla de valores). Outras topologias também podem ser usadas para exprimir a disposição espacial dos valores. A visualização de dados volumétricos, importante na compreensão destes, é um processo não-trivial e, em decorrência, diversas técnicas foram propostas para abordar o problema. Visualização direta de volumes é uma abordagem em crescente popularização que representa visualmente os dados, conservando sua estrutura tridimensional, sem extrair geometrias intermediárias. Esse processo exige o mapeamento dos atributos dos elementos de volume para propriedades ópticas, permitindo a geração de imagens através da aplicação de um algoritmo de visualização, que pode implementar um modelo de iluminação. Tal mapeamento é definido por uma função, conhecida como função de transferência, que determina valores de atributos ópticos para cada valor encontrado no volume. Essa função desenvolve, portanto, um importante papel na visualização, pois define a visibilidade das estruturas presentes no volume — normalmente valendo-se do atributo opacidade — e também o aspecto destas na imagem final. Contudo, a definição de uma boa função de transferência, capaz de produzir imagens informativas, é um processo complexo que deve ser simplificado com o apoio de ferramentas adequadas. A simples especificação manual de uma função de transferência é um processo iterativo de tentativa e erro, em decorrência da dificuldade de compreensão do relacionamento entre a função utilizada e a imagem gerada, especialmente quando se trata de dados multidimensionais, que implicam funções de transferência com maior número de dimensões. Diante da necessidade de agilizar e simplificar a especificação de funções de transferência, abordagens semi-automáticas e automáticas para geração de funções foram propostas, exigindo do usuário esforço de interação reduzido ou nulo. Entretanto, as propostas existentes deixam a desejar na simplicidade, interatividade ou flexibilidade. O presente trabalho propõe técnicas de especificação de funções de transferência, para volumes escalares e multidimensionais, baseadas na automatização parcial do processo e simplificação do espaço de interação usado na definição das funções.Como principais contribuições, são apresentados uma eficaz combinação de técnicas complementares para especificação de funções de transferência para volumes escalares; e um método de especificação de funções de transferência para volumes multidimensionais que reúne o potencial de classificação dos mapas auto-organizáveis com a capacidade de decisão não-binária acerca davisibilidade e aspecto de voxels pertinente às funções de transferência tradicionais. / Volume data are very often used in several areas of science, such as medicine, physics and meteorology. Typical examples are data provided by computed tomography, magnetic resonance imaging or estimation of physical phenomena through numerical simulation or sensors. Such data are often provided as regular three-dimensional grids where each element has a scalar or higher-dimensional value, though other topologies may also be employed to express the position of the values in the three-dimensional space. Visualizing volume data is very important in understanding the conveyed information, but it is also a hard task. Thus, many approaches to this problem have been developed. Direct volume rendering is a set of visualization techniques that have become very popular because they can visually represent volume data, keeping their three-dimensional structure, without extracting intermediate geometries. Such processes require a mapping from voxels’ attributes to optical attributes, which allows generating images from the data through the application of a visualization algorithm that implements an illumination model, which is often very simple. This mapping, known as transfer function, associates each volume element with values of optical properties. Therefore, transfer functions play an important role in defining the visibility and the aspect of structures inside a volume, typically using opacity and color, respectively, as optical attributes. However, the design of a good transfer function, capable of generating informative images, is a complex task which must be simplified as much as possible through the support of suitable tools. A simple manual design process is a trial-and-error effort, due to the difficulty of understanding the relationship between the transfer function and the generated image, specially when dealing with multi-dimensional volume data, which require transfer functions with a wide domain. The need to accelerate and simplify the transfer function design led to the development of several automatic and semi-automatic approaches to the problem, which can reduce or eliminate the user’s interaction effort. However, the existent proposals lack in simplicity, interactivity or flexibility. This work outlines transfer function design methods for visualization of scalar volume data and multi-dimensional volume data. We propose techniques based on partial automation of the design process and simplification of the interaction space used in TF specification. Our main contributions are an effective combination of complementary techniques for specifying transfer functions for scalar volumes; and a multi-dimensional transfer function design method that brings together the classification capabilities of self-organizing maps and the transfer functions’ ability of non-binary decision on voxels’ visibility and aspect.

In recent years camera prototypes based on Integral Imaging (II) have emerged that are capable of capturing three-dimensional (3D) images. When being viewed on a 3D display, these II-pictures convey depth and content that realistically change perspective as the viewer changes the viewing position. The dissertation concentrates on three restraining factors concerning II-picture progress. Firstly, there is a lack of digital II-pictures available for inter alia comparative research and coding scheme development. Secondly, there is an absence of objective quality metrics that explicitly measure distortion with respect to the II-picture properties: depth and view-angle dependency. Thirdly, low coding efficiencies are achieved when present image coding standards are applied to II-pictures. A computer synthesis method has been developed, which enables the production of different II-picture types. An II-camera model forms a basis and is combined with a scene description language that allows for the describing of arbitrary complex virtual scenes. The light transport within the scene and into the II-camera is simulated using ray-tracing and geometrical optics. A number of II-camera models, scene descriptions, and II-pictures are produced using the presented method. Two quality evaluation metrics have been constructed to objectively quantify the distortion contained in an II-picture with respect to its specific properties. The first metric models how the distortion is perceived by a viewer watching an II-display from different viewing-angles. The second metric estimates the depth-distribution of the distortion. New aspects of coding-induced artifacts within the II-picture are revealed using the proposed metrics. Finally, a coding scheme for II-pictures has been developed that inter alia utilizes the video coding standard H.264/AVC by firstly transforming the II-picture into a pseudo video sequence. The properties of the coding scheme have been studied in detail and compared with other coding schemes using the proposed evaluation metrics. The proposed coding scheme achieves the same quality as JPEG2000 at approximately 1/60th of the storage- or distribution requirements. / De senaste åren har kameraprototyper som kan fånga tredimensionella (3D) bilder presenterats, baserade på 3D-tekniken Integral Imaging (II). När dessa II-bilder betraktas på en 3D-skärm, delger de både ett djup och ett innehåll som på ett realistiskt sätt ändrar perspektiv när tittaren ändrar sin betraktningsposition. Avhandlingen koncentrerar sig på tre återhållande faktorer gällande II-bilder. För det första finns det en mycket begränsad allmän tillgång till II-bilder för jämförande forskning och utveckling av kodningsmetoder. Det finns heller inga objektiva kvalitetsmått som uttryckligen mäter distorsion med avseende på II-bildens egenskaper: djup och betraktningsvinkelberoende. Slutligen uppnår nuvarande standarder för bildkodning låg kodningseffektivitet när de appliceras på II-bilder. En metod baserad på datorrendrering har utvecklats som tillåter produktion av olika typer av II-bilder. En II-kameramodel ingår som bas, kombinerat med ett scenbeskrivningsspråk som möjligör att godtydligt komplexa virtuella scener definieras. Ljustransporten inom scenen och fram till II-kameran simuleras med strålföljning och geometrisk optik. Den presenterade metoden används för att skapa ett antal II-kameramodeller, scendefinitioner och II-bilder. Två kvalitetmått har tagits fram för att objektivt kvantifiera distorsion som kan uppträda i en II-bild med avseende på dess specifika egenskaper. Det första måttet modellerar hur distortionen uppfattas av en tittare som betraktar en 3D-skärm ur olika betraktningsvinklar. Det andra måttet beräknar distorsionens djupdistribution inom II-bilden. Nya aspekter av kodningsinducerade artefakter påvisas med de föreslagna kvalitetsmåtten. Slutligen har en kodningsmetod för II-bilder utarbetats som bland annat utnyttjar videokodningsstandarden H.264/AVC genom att först transformera II-bilden till en pseudovideosekvens (PVS). Kodningsmetodens egenskaper har studerats i detalj och jämförts med andra kodningsmetoder, bland annat med hjälp av de föreslagna kvalitetsmåtten. Den föreslagna kodningsmetoden åstadkommer samma kvalitet som JPEG2000 till ungefärligen 1/60-del av kraven på lagring och distribution.