Atualmente os sistemas computacionais mais sofisticados são aqueles que apresentam imagens gráficas. Devido às características de alta velocidade de processamento e excelente resultado na geração de imagens o uso da Computação Gráfica se dá em diversas áreas como a indústria, pesquisa, publicidade, entretenimento, medicina, treinamento, dentre outras. Este trabalho aborda dois assuntos clássicos na Computação Gráfica, Geometria Sólida Construtiva (CSG) e Sombras Projetadas. Ambos são muito importantes para esta linha de pesquisa da Ciência da Computação. A Geometria Sólida Construtiva é utilizada na modelagem de objetos e as sombras projetadas são necessárias para aumentar o realismo das imagens. Geometria sólida construtiva (CSG) é uma técnica para a modelagem de sólidos, que define sólidos complexos pela composição de sólidos simples (primitivas). Isso inclui também a composição de objetos já combinados, até que se chegue a um objeto mais complexo. Um fator muito importante e necessário na obtenção de imagens realistas e que deve ser considerado é a utilização de sombras, pois estas são eficazes no realismo e impressão espacial de objetos tridimensionais. As sombras estabelecem diversos níveis de profundidade na imagem, fazem uma pontuação geométrica na cena de modo a evitar que os objetos não pareçam estar flutuando no ar. Este trabalho consiste em apresentar uma proposta para a geração de sombras em objetos modelados pela Geometria Sólida Construtiva. Para tanto foram estudados os assuntos referentes à modelagem de objetos por CSG, algoritmos para a geração de sombras “bem delimitadas” e formas de gerar sombras na Geometria Sólida Construtiva. O processo de geração de sombras em cenas modeladas por CSG, através da aplicação das mesmas operações booleanas envolvidas na modelagem dos objetos, sobre as sombras nem sempre apresenta resultados corretos. Diante disso, foram investigadas outras formas de solucionar o problema. Dentre estas, uma alternativa é a realização de transformações na árvore binária CSG, através de outras operações, envolvendo o uso de complemento com operações de união e interseção, para a modelagem do objeto e geração da sombra correspondente. Com base nos estudos realizados foram implementados dois protótipos que exibem a sombra projetada de objetos modelados por CSG. Na implementação do protótipo A utilizaram-se as técnicas tradicionais de modelagem de sólidos e sombra projetada. Os resultados obtidos com este protótipo serviram de referência. No protótipo B os resultados foram obtidos através da aplicação da zona ativa das primitivas na modelagem dos objetos e a sombra é projetada durante o processo de avaliação de contornos do sólido. Os resultados obtidos com este protótipo são comparados com os resultados do protótipo A e são apresentados como forma de exibir a aplicação do método proposto.

Atualmente os sistemas computacionais mais sofisticados são aqueles que apresentam imagens gráficas. Devido às características de alta velocidade de processamento e excelente resultado na geração de imagens o uso da Computação Gráfica se dá em diversas áreas como a indústria, pesquisa, publicidade, entretenimento, medicina, treinamento, dentre outras. Este trabalho aborda dois assuntos clássicos na Computação Gráfica, Geometria Sólida Construtiva (CSG) e Sombras Projetadas. Ambos são muito importantes para esta linha de pesquisa da Ciência da Computação. A Geometria Sólida Construtiva é utilizada na modelagem de objetos e as sombras projetadas são necessárias para aumentar o realismo das imagens. Geometria sólida construtiva (CSG) é uma técnica para a modelagem de sólidos, que define sólidos complexos pela composição de sólidos simples (primitivas). Isso inclui também a composição de objetos já combinados, até que se chegue a um objeto mais complexo. Um fator muito importante e necessário na obtenção de imagens realistas e que deve ser considerado é a utilização de sombras, pois estas são eficazes no realismo e impressão espacial de objetos tridimensionais. As sombras estabelecem diversos níveis de profundidade na imagem, fazem uma pontuação geométrica na cena de modo a evitar que os objetos não pareçam estar flutuando no ar. Este trabalho consiste em apresentar uma proposta para a geração de sombras em objetos modelados pela Geometria Sólida Construtiva. Para tanto foram estudados os assuntos referentes à modelagem de objetos por CSG, algoritmos para a geração de sombras “bem delimitadas” e formas de gerar sombras na Geometria Sólida Construtiva. O processo de geração de sombras em cenas modeladas por CSG, através da aplicação das mesmas operações booleanas envolvidas na modelagem dos objetos, sobre as sombras nem sempre apresenta resultados corretos. Diante disso, foram investigadas outras formas de solucionar o problema. Dentre estas, uma alternativa é a realização de transformações na árvore binária CSG, através de outras operações, envolvendo o uso de complemento com operações de união e interseção, para a modelagem do objeto e geração da sombra correspondente. Com base nos estudos realizados foram implementados dois protótipos que exibem a sombra projetada de objetos modelados por CSG. Na implementação do protótipo A utilizaram-se as técnicas tradicionais de modelagem de sólidos e sombra projetada. Os resultados obtidos com este protótipo serviram de referência. No protótipo B os resultados foram obtidos através da aplicação da zona ativa das primitivas na modelagem dos objetos e a sombra é projetada durante o processo de avaliação de contornos do sólido. Os resultados obtidos com este protótipo são comparados com os resultados do protótipo A e são apresentados como forma de exibir a aplicação do método proposto.

Atualmente os sistemas computacionais mais sofisticados são aqueles que apresentam imagens gráficas. Devido às características de alta velocidade de processamento e excelente resultado na geração de imagens o uso da Computação Gráfica se dá em diversas áreas como a indústria, pesquisa, publicidade, entretenimento, medicina, treinamento, dentre outras. Este trabalho aborda dois assuntos clássicos na Computação Gráfica, Geometria Sólida Construtiva (CSG) e Sombras Projetadas. Ambos são muito importantes para esta linha de pesquisa da Ciência da Computação. A Geometria Sólida Construtiva é utilizada na modelagem de objetos e as sombras projetadas são necessárias para aumentar o realismo das imagens. Geometria sólida construtiva (CSG) é uma técnica para a modelagem de sólidos, que define sólidos complexos pela composição de sólidos simples (primitivas). Isso inclui também a composição de objetos já combinados, até que se chegue a um objeto mais complexo. Um fator muito importante e necessário na obtenção de imagens realistas e que deve ser considerado é a utilização de sombras, pois estas são eficazes no realismo e impressão espacial de objetos tridimensionais. As sombras estabelecem diversos níveis de profundidade na imagem, fazem uma pontuação geométrica na cena de modo a evitar que os objetos não pareçam estar flutuando no ar. Este trabalho consiste em apresentar uma proposta para a geração de sombras em objetos modelados pela Geometria Sólida Construtiva. Para tanto foram estudados os assuntos referentes à modelagem de objetos por CSG, algoritmos para a geração de sombras “bem delimitadas” e formas de gerar sombras na Geometria Sólida Construtiva. O processo de geração de sombras em cenas modeladas por CSG, através da aplicação das mesmas operações booleanas envolvidas na modelagem dos objetos, sobre as sombras nem sempre apresenta resultados corretos. Diante disso, foram investigadas outras formas de solucionar o problema. Dentre estas, uma alternativa é a realização de transformações na árvore binária CSG, através de outras operações, envolvendo o uso de complemento com operações de união e interseção, para a modelagem do objeto e geração da sombra correspondente. Com base nos estudos realizados foram implementados dois protótipos que exibem a sombra projetada de objetos modelados por CSG. Na implementação do protótipo A utilizaram-se as técnicas tradicionais de modelagem de sólidos e sombra projetada. Os resultados obtidos com este protótipo serviram de referência. No protótipo B os resultados foram obtidos através da aplicação da zona ativa das primitivas na modelagem dos objetos e a sombra é projetada durante o processo de avaliação de contornos do sólido. Os resultados obtidos com este protótipo são comparados com os resultados do protótipo A e são apresentados como forma de exibir a aplicação do método proposto.

Um dos algoritmos para cálculo de sombras mais eficientes existentes atualmente é o Shadow Mapping de Williams. Ele é simples, robusto e facilmente mapeável para o hardware gráfico existente. Este algoritmo conta com duas etapas. A primeira é responsável pela geração de um depth buffer (Shadow Map) a partir do ponto de vista da luz. Na segunda etapa a imagem final da cena é gerada a partir do ponto de vista da câmera. De maneira a determinar se os pixels da imagem final estão iluminados ou em sombra, cada pixel é transformado para o espaço da luz e testado contra o Shadow Map. Shadow Maps tradicionais armazenam apenas um valor de profundidade por célula, fazendo com que os testes de sombra retornem valores binários. Isso pode ocasionar o surgimento de aliasing nas bordas das sombras. Este trabalho apresenta uma nova abordagem capaz de produzir melhores resultados de suavização que, em conjunto com o algoritmo de PCF (Percentage Closer Filtering), reduz o serrilhado das bordas das sombras através do uso de filtros de menor tamanho. O novo algoritmo estende os conceitos de Shadow Map e de teste de sombra de forma a suportarem múltiplos valores de profundidade. Esta nova abordagem apresenta potencial para implementação em hardware, e também pode ser implementada explorando a programabilidade das recentes placas gráficas. / William’s Shadow Mapping is one of the most efficient hard shadow algorithms. It is simple, robust and can be easily mapped to the actual grapics hardware. It is a two-pass technique. In the first pass a depth buffer (Shadow Map) is created from the light’s view point. In the second pass the final image is rendered from the camera’s view point. In order to decide whether each pixel in the camera’s view is lit or in shadow with respect to the light source, the pixel is transformed into the light space, and tested against the Shadow Map. Shadow maps store a single depth value per cell, leading to a binary outcome by the shadow test, and are prone to produce aliased shadow borders. This work presents a new approach that produces better estimates of shadow percentages and, in combination with percentage closer filtering (PCF), reduces aliasing artifacts using smaller kernel sizes. The new algorithm extends the notions of shadow map and shadow test to support the representation of multiple depth values per shadow map cell, as well as multi-valued shadow test. This new approach has the potential for hardware implementation, but can also be implemented exploiting the programmable capabilities of recent graphics cards.

Um dos algoritmos para cálculo de sombras mais eficientes existentes atualmente é o Shadow Mapping de Williams. Ele é simples, robusto e facilmente mapeável para o hardware gráfico existente. Este algoritmo conta com duas etapas. A primeira é responsável pela geração de um depth buffer (Shadow Map) a partir do ponto de vista da luz. Na segunda etapa a imagem final da cena é gerada a partir do ponto de vista da câmera. De maneira a determinar se os pixels da imagem final estão iluminados ou em sombra, cada pixel é transformado para o espaço da luz e testado contra o Shadow Map. Shadow Maps tradicionais armazenam apenas um valor de profundidade por célula, fazendo com que os testes de sombra retornem valores binários. Isso pode ocasionar o surgimento de aliasing nas bordas das sombras. Este trabalho apresenta uma nova abordagem capaz de produzir melhores resultados de suavização que, em conjunto com o algoritmo de PCF (Percentage Closer Filtering), reduz o serrilhado das bordas das sombras através do uso de filtros de menor tamanho. O novo algoritmo estende os conceitos de Shadow Map e de teste de sombra de forma a suportarem múltiplos valores de profundidade. Esta nova abordagem apresenta potencial para implementação em hardware, e também pode ser implementada explorando a programabilidade das recentes placas gráficas. / William’s Shadow Mapping is one of the most efficient hard shadow algorithms. It is simple, robust and can be easily mapped to the actual grapics hardware. It is a two-pass technique. In the first pass a depth buffer (Shadow Map) is created from the light’s view point. In the second pass the final image is rendered from the camera’s view point. In order to decide whether each pixel in the camera’s view is lit or in shadow with respect to the light source, the pixel is transformed into the light space, and tested against the Shadow Map. Shadow maps store a single depth value per cell, leading to a binary outcome by the shadow test, and are prone to produce aliased shadow borders. This work presents a new approach that produces better estimates of shadow percentages and, in combination with percentage closer filtering (PCF), reduces aliasing artifacts using smaller kernel sizes. The new algorithm extends the notions of shadow map and shadow test to support the representation of multiple depth values per shadow map cell, as well as multi-valued shadow test. This new approach has the potential for hardware implementation, but can also be implemented exploiting the programmable capabilities of recent graphics cards.

Um dos algoritmos para cálculo de sombras mais eficientes existentes atualmente é o Shadow Mapping de Williams. Ele é simples, robusto e facilmente mapeável para o hardware gráfico existente. Este algoritmo conta com duas etapas. A primeira é responsável pela geração de um depth buffer (Shadow Map) a partir do ponto de vista da luz. Na segunda etapa a imagem final da cena é gerada a partir do ponto de vista da câmera. De maneira a determinar se os pixels da imagem final estão iluminados ou em sombra, cada pixel é transformado para o espaço da luz e testado contra o Shadow Map. Shadow Maps tradicionais armazenam apenas um valor de profundidade por célula, fazendo com que os testes de sombra retornem valores binários. Isso pode ocasionar o surgimento de aliasing nas bordas das sombras. Este trabalho apresenta uma nova abordagem capaz de produzir melhores resultados de suavização que, em conjunto com o algoritmo de PCF (Percentage Closer Filtering), reduz o serrilhado das bordas das sombras através do uso de filtros de menor tamanho. O novo algoritmo estende os conceitos de Shadow Map e de teste de sombra de forma a suportarem múltiplos valores de profundidade. Esta nova abordagem apresenta potencial para implementação em hardware, e também pode ser implementada explorando a programabilidade das recentes placas gráficas. / William’s Shadow Mapping is one of the most efficient hard shadow algorithms. It is simple, robust and can be easily mapped to the actual grapics hardware. It is a two-pass technique. In the first pass a depth buffer (Shadow Map) is created from the light’s view point. In the second pass the final image is rendered from the camera’s view point. In order to decide whether each pixel in the camera’s view is lit or in shadow with respect to the light source, the pixel is transformed into the light space, and tested against the Shadow Map. Shadow maps store a single depth value per cell, leading to a binary outcome by the shadow test, and are prone to produce aliased shadow borders. This work presents a new approach that produces better estimates of shadow percentages and, in combination with percentage closer filtering (PCF), reduces aliasing artifacts using smaller kernel sizes. The new algorithm extends the notions of shadow map and shadow test to support the representation of multiple depth values per shadow map cell, as well as multi-valued shadow test. This new approach has the potential for hardware implementation, but can also be implemented exploiting the programmable capabilities of recent graphics cards.

Métodos de simulação baseados em dinâmica de fluidos computacional (DFC) têm sido empregado em diversas areas de estudo, tais como aeroacústica, dinâmica dos gases, fluidos viscoelásticos, entre outros. Entretanto, a necessidade de maior acurácia e desempenho destes métodos têm dado origem a soluções representadas por conjuntos de dados cada vez mais complexos. Neste contexto, técnicas voltadas à extração de estruturas relevantes (features), e sua posterior visualização, têm um papel muito importante, tornando mais fácil e intuitiva a análise dos dados gerados por simulações. Os métodos de extração de estruturas detectam e isolam elementos significativos no contexto da análise dos dados. No caso da análise de fluidos, estas estruturas podem ser isosuperfícies de pressão, vórtices, linhas de separação, etc. A visualização, por outro lado, confere atributos visuais a estas estruturas, permitindo uma análise mais intuitiva através de sua inspeção visual. Tradicionalmente, métodos de DFC representam suas soluções como funções lineares definidas sobre elementos do domínio. Entretanto, a evolução desses métodos tem dado origem a soluções representadas analiticamente através de funções de alta ordem. Apesar destes métodos apresentarem características desejáveis do ponto de vista de eficiência e acurácia, os dados gerados não são compatíveis com os métodos de extração de estruturas ou de visualização desenvolvidos originalmente para dados interpolados linearmente. Uma alternativa para este problema consiste na redução da ordem dos dados através de reamostragem e posterior aplicação de métodos tradicionais para extração de estruturas e visualização. Porém, o processo de amostragem pode introduzir erros nos dados ou resultar em excessivo consumo de memória, necessária ao armazenamento das amostras. Desta forma, torna-se necessário o desenvolvimento de métodos de extração e visualização que possam operar diretamente sobre os dados de alta ordem. As principais contribuições deste trabalho consistem em dois métodos que operam diretamente sobre dados de alta ordem. O primeiro consiste em um método para extração e visualização de isosuperfícies. O método baseia-se em uma abordagem híbrida que, ao distribuir o esforço computacional envolvido na extração e visualização das isosuperfícies em operações executadas nos espaços do objeto e da imagem, permite a exploração interativa de isosuperfícies através da troca de isovalores. O segundo método consiste em uma técnica para extração de estruturas lineares, onde a avaliação da forma intervalar do operador parallel vectors, em conjunto com métodos de subdivisão adaptativa, é utilizada como critério de pesquisa destas estruturas. Ambos os métodos foram projetados para tirarem proveito do paralelismo do hardware gráfico. Os resultados obtidos são apresentados tanto para dados sintéticos quanto para dados de simulações gerados através do método de Galerkin discontínuo. / Computational fluid dynamics (CFD) methods have been employed in the studies of subjects such as aeroacoustics, gas dynamics, turbo machinery, viscoelastic fluids, among others. However, the need for accuracy and high performance resulted in methods whose solutions are becoming increasingly more complex. In this context, feature extraction and visualization methods play a key role, making it easier and more intuitive to explore and analyze the simulation data. Feature extraction methods detect and isolate relevant structures in the context of data analysis. In the case of flow analysis, these structures could be pressure isocontours, vortex cores, detachment lines, etc. By assigning visual attributes to these structures, visualization methods allow for a more intuitive analysis through visual inspection. Traditionally, CFD methods represent the solution as piecewise linear basis functions defined over domain elements. However, the evolution of CFD methods has led to solutions represented analytically by higher-order functions. Despite their accuracy and efficiency, data generated by these methods are not compatible with feature extraction and visualization methods targeted to linearly interpolated data. An alternative approach is resampling, which allows the use of existing low order feature extraction and visualization methods. However, resampling is not desirable since it may introduce error due to subsampling and increase memory consumption associated to samples storage. To overcome these limitations, attention has recently been given to methods that handle higher-order data directly. The main contributions of this thesis are two methods developed to operate directly over higher-order data. The first method consists of an isocontouring method. It relies on a hybrid technique that, by splitting the isocontouring workload over image and object space computations, allows for interactive data exploration by dynamically changing isovalues. The second method is a line-type feature extraction method. The search for features is accomplished using adaptive subdivision methods driven by the evaluation of the inclusion form of the parallel vectors operator. Both methods were designed to take advantage of the parallelism of current graphics hardware. The obtained results are presented for synthetic and real simulation higher-order data generated with the discontinuous Galerkin method.

Métodos de simulação baseados em dinâmica de fluidos computacional (DFC) têm sido empregado em diversas areas de estudo, tais como aeroacústica, dinâmica dos gases, fluidos viscoelásticos, entre outros. Entretanto, a necessidade de maior acurácia e desempenho destes métodos têm dado origem a soluções representadas por conjuntos de dados cada vez mais complexos. Neste contexto, técnicas voltadas à extração de estruturas relevantes (features), e sua posterior visualização, têm um papel muito importante, tornando mais fácil e intuitiva a análise dos dados gerados por simulações. Os métodos de extração de estruturas detectam e isolam elementos significativos no contexto da análise dos dados. No caso da análise de fluidos, estas estruturas podem ser isosuperfícies de pressão, vórtices, linhas de separação, etc. A visualização, por outro lado, confere atributos visuais a estas estruturas, permitindo uma análise mais intuitiva através de sua inspeção visual. Tradicionalmente, métodos de DFC representam suas soluções como funções lineares definidas sobre elementos do domínio. Entretanto, a evolução desses métodos tem dado origem a soluções representadas analiticamente através de funções de alta ordem. Apesar destes métodos apresentarem características desejáveis do ponto de vista de eficiência e acurácia, os dados gerados não são compatíveis com os métodos de extração de estruturas ou de visualização desenvolvidos originalmente para dados interpolados linearmente. Uma alternativa para este problema consiste na redução da ordem dos dados através de reamostragem e posterior aplicação de métodos tradicionais para extração de estruturas e visualização. Porém, o processo de amostragem pode introduzir erros nos dados ou resultar em excessivo consumo de memória, necessária ao armazenamento das amostras. Desta forma, torna-se necessário o desenvolvimento de métodos de extração e visualização que possam operar diretamente sobre os dados de alta ordem. As principais contribuições deste trabalho consistem em dois métodos que operam diretamente sobre dados de alta ordem. O primeiro consiste em um método para extração e visualização de isosuperfícies. O método baseia-se em uma abordagem híbrida que, ao distribuir o esforço computacional envolvido na extração e visualização das isosuperfícies em operações executadas nos espaços do objeto e da imagem, permite a exploração interativa de isosuperfícies através da troca de isovalores. O segundo método consiste em uma técnica para extração de estruturas lineares, onde a avaliação da forma intervalar do operador parallel vectors, em conjunto com métodos de subdivisão adaptativa, é utilizada como critério de pesquisa destas estruturas. Ambos os métodos foram projetados para tirarem proveito do paralelismo do hardware gráfico. Os resultados obtidos são apresentados tanto para dados sintéticos quanto para dados de simulações gerados através do método de Galerkin discontínuo. / Computational fluid dynamics (CFD) methods have been employed in the studies of subjects such as aeroacoustics, gas dynamics, turbo machinery, viscoelastic fluids, among others. However, the need for accuracy and high performance resulted in methods whose solutions are becoming increasingly more complex. In this context, feature extraction and visualization methods play a key role, making it easier and more intuitive to explore and analyze the simulation data. Feature extraction methods detect and isolate relevant structures in the context of data analysis. In the case of flow analysis, these structures could be pressure isocontours, vortex cores, detachment lines, etc. By assigning visual attributes to these structures, visualization methods allow for a more intuitive analysis through visual inspection. Traditionally, CFD methods represent the solution as piecewise linear basis functions defined over domain elements. However, the evolution of CFD methods has led to solutions represented analytically by higher-order functions. Despite their accuracy and efficiency, data generated by these methods are not compatible with feature extraction and visualization methods targeted to linearly interpolated data. An alternative approach is resampling, which allows the use of existing low order feature extraction and visualization methods. However, resampling is not desirable since it may introduce error due to subsampling and increase memory consumption associated to samples storage. To overcome these limitations, attention has recently been given to methods that handle higher-order data directly. The main contributions of this thesis are two methods developed to operate directly over higher-order data. The first method consists of an isocontouring method. It relies on a hybrid technique that, by splitting the isocontouring workload over image and object space computations, allows for interactive data exploration by dynamically changing isovalues. The second method is a line-type feature extraction method. The search for features is accomplished using adaptive subdivision methods driven by the evaluation of the inclusion form of the parallel vectors operator. Both methods were designed to take advantage of the parallelism of current graphics hardware. The obtained results are presented for synthetic and real simulation higher-order data generated with the discontinuous Galerkin method.

Métodos de simulação baseados em dinâmica de fluidos computacional (DFC) têm sido empregado em diversas areas de estudo, tais como aeroacústica, dinâmica dos gases, fluidos viscoelásticos, entre outros. Entretanto, a necessidade de maior acurácia e desempenho destes métodos têm dado origem a soluções representadas por conjuntos de dados cada vez mais complexos. Neste contexto, técnicas voltadas à extração de estruturas relevantes (features), e sua posterior visualização, têm um papel muito importante, tornando mais fácil e intuitiva a análise dos dados gerados por simulações. Os métodos de extração de estruturas detectam e isolam elementos significativos no contexto da análise dos dados. No caso da análise de fluidos, estas estruturas podem ser isosuperfícies de pressão, vórtices, linhas de separação, etc. A visualização, por outro lado, confere atributos visuais a estas estruturas, permitindo uma análise mais intuitiva através de sua inspeção visual. Tradicionalmente, métodos de DFC representam suas soluções como funções lineares definidas sobre elementos do domínio. Entretanto, a evolução desses métodos tem dado origem a soluções representadas analiticamente através de funções de alta ordem. Apesar destes métodos apresentarem características desejáveis do ponto de vista de eficiência e acurácia, os dados gerados não são compatíveis com os métodos de extração de estruturas ou de visualização desenvolvidos originalmente para dados interpolados linearmente. Uma alternativa para este problema consiste na redução da ordem dos dados através de reamostragem e posterior aplicação de métodos tradicionais para extração de estruturas e visualização. Porém, o processo de amostragem pode introduzir erros nos dados ou resultar em excessivo consumo de memória, necessária ao armazenamento das amostras. Desta forma, torna-se necessário o desenvolvimento de métodos de extração e visualização que possam operar diretamente sobre os dados de alta ordem. As principais contribuições deste trabalho consistem em dois métodos que operam diretamente sobre dados de alta ordem. O primeiro consiste em um método para extração e visualização de isosuperfícies. O método baseia-se em uma abordagem híbrida que, ao distribuir o esforço computacional envolvido na extração e visualização das isosuperfícies em operações executadas nos espaços do objeto e da imagem, permite a exploração interativa de isosuperfícies através da troca de isovalores. O segundo método consiste em uma técnica para extração de estruturas lineares, onde a avaliação da forma intervalar do operador parallel vectors, em conjunto com métodos de subdivisão adaptativa, é utilizada como critério de pesquisa destas estruturas. Ambos os métodos foram projetados para tirarem proveito do paralelismo do hardware gráfico. Os resultados obtidos são apresentados tanto para dados sintéticos quanto para dados de simulações gerados através do método de Galerkin discontínuo. / Computational fluid dynamics (CFD) methods have been employed in the studies of subjects such as aeroacoustics, gas dynamics, turbo machinery, viscoelastic fluids, among others. However, the need for accuracy and high performance resulted in methods whose solutions are becoming increasingly more complex. In this context, feature extraction and visualization methods play a key role, making it easier and more intuitive to explore and analyze the simulation data. Feature extraction methods detect and isolate relevant structures in the context of data analysis. In the case of flow analysis, these structures could be pressure isocontours, vortex cores, detachment lines, etc. By assigning visual attributes to these structures, visualization methods allow for a more intuitive analysis through visual inspection. Traditionally, CFD methods represent the solution as piecewise linear basis functions defined over domain elements. However, the evolution of CFD methods has led to solutions represented analytically by higher-order functions. Despite their accuracy and efficiency, data generated by these methods are not compatible with feature extraction and visualization methods targeted to linearly interpolated data. An alternative approach is resampling, which allows the use of existing low order feature extraction and visualization methods. However, resampling is not desirable since it may introduce error due to subsampling and increase memory consumption associated to samples storage. To overcome these limitations, attention has recently been given to methods that handle higher-order data directly. The main contributions of this thesis are two methods developed to operate directly over higher-order data. The first method consists of an isocontouring method. It relies on a hybrid technique that, by splitting the isocontouring workload over image and object space computations, allows for interactive data exploration by dynamically changing isovalues. The second method is a line-type feature extraction method. The search for features is accomplished using adaptive subdivision methods driven by the evaluation of the inclusion form of the parallel vectors operator. Both methods were designed to take advantage of the parallelism of current graphics hardware. The obtained results are presented for synthetic and real simulation higher-order data generated with the discontinuous Galerkin method.