Due to the impressive capabilities of human visual processing, interactive visualization methods have become essential tools for scientists to explore and analyze large, complex datasets. However, traditional approaches do not account for the increased size or latency of data retrieval when interacting with these often remote datasets. In this dissertation, I discuss two novel design paradigms, based on accepted models of the information visualization process and graphics hardware pipeline, that are appropriate for interactive visualization of large remote datasets. In particular, I discuss novel solutions aimed at improving the performance of interactive visualization systems when working with large numeric datasets and large terrain (elevation and imagery) datasets by using data reduction and asynchronous retrieval of view-prioritized data, respectively. First I present a modified version of the standard information visualization model that accounts for the challenges presented by interacting with large, remote datasets. I also provide the details of a software framework implemented using this model and discuss several different visualization applications developed within this framework. Next I present a novel technique for leveraging the hardware graphics pipeline to provide asynchronous, view-prioritized data retrieval to support interactive visualization of remote terrain data. I provide the results of statistical analysis of performance metrics to demonstrate the effectiveness of this approach. Finally I present the details of two novel visualization techniques, and the results of evaluating these systems using controlled user studies and expert evaluation. The results of these qualitative and quantitative evaluation mechanisms demonstrate improved visual analysis task performance for large numeric datasets.

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Projectively textured models are used in an increasingly large number of applicationsthat dynamically combine images with a simple geometric surface in a viewpoint dependentway. These models can provide visual fidelity while retaining the effects affordedby geometric approximation such as shadow casting and accurate perspective distortion.However, the number of stored views can be quite large and novel views must be synthesizedduring the rendering process because no single view may correctly texture the entireobject surface. This work introduces the Master Texture encoding and demonstrates thatthe encoding increases the utility of projectively textured objects by reducing render-timeoperations. Encoding involves three steps; 1) all image regions that correspond to the samegeometric mesh element are extracted and warped to a facet of uniform size and shape,2) an efficient packing of these facets into a new Master Texture image is computed, and3) the visibility of each pixel in the new Master Texture data is guaranteed using a simplealgorithm to discard occluded pixels in each view. Because the encoding implicitly representsthe multi-view geometry of the multiple images, a single texture mesh is sufficientto render the view-dependent model. More importantly, every Master Texture image cancorrectly texture the entire surface of the object, removing expensive computations suchas visibility analysis from the rendering algorithm. A benefit of this encoding is the supportfor pixel-wise view synthesis. The utility of pixel-wise view synthesis is demonstratedwith a real-time Master Texture encoded VDTM application. Pixel-wise synthesis is alsodemonstrated with an algorithm that distills a set of Master Texture images to a singleview-independent Master Texture image.

Context. Triangulated irregular network (TIN) can produce terrain meshes with a reduced triangle count compared to a regular grid. At the same time, TIN meshes are more challenging to optimize in real-time in comparison to other approaches. Objectives. This thesis explores efficient generation of view-dependent, adaptive TIN meshes for terrain during runtime with no or minimal preprocessing. Methods. Since the workings of the proposed technique is a novel approach, an empirical strategy was employed to present the findings instead of partial comparisons to related techniques. Results. To determine the result of the technique, run-time performance is measured and presented to provide incentives for implementation and improvements on the proposed algorithm. Several problem sizes are tested with varying terrain features to determine the effectiveness as a result of the features in the mesh.  Conclusions. We conclude that reducing the problem of mesh simplification to that of 2D Delaunay triangulation on sampled points spanning terrains is valid approach for triangulating on-the-fly. Moreover, this approach opens up for further improvements which may soon allow real-time triangulation of TINs.

Considerações de informação perceptual têm ganhado espaço rapidamente em pesquisas referentes a representação, análise e exibição de malhas. Estudos com usuários, eye tracking e outras técnicas são capazes de fornecer informações cada vez mais úteis para sistemas voltados a usuário, que formam a maioria das aplicações em computação gráfica. Neste trabalho nós expandimos sobre o conceito de Saliência de Malhas — uma medida automática de importância visual para malhas de triângulos baseada em modelos de atenção humana em baixo nível — melhorando, extendendo e realizando integração com diferentes aplicações. Nós extendemos o conceito de Saliência de Malhas para englobar objetos deformáveis, mostrando como um mapa de saliência em nível de vértice pode ser construído capturando corretamente regiões de alta importância perceptual através de um conjunto de poses ou deformações. Nós definimos saliência multi-pose como um agregado multi-escala de valores de curvatura sobre uma vizinhança localmente estável, em conjunto com deformações desta vizinhança em múltiplas poses. Nós substituímos distância Euclideana por geodésica, assim fornecendo melhores estimativas de vizinhança local. Resultados mostram que saliência multi-pose gera resultados visualmente mais interessantes em simplificações quando comparado à saliência em uma única pose. Nós também aplicamos saliência de malhas ao problema de segmentação e rendering dependente de ponto de vista, introduzindo uma técnica para segmentação que particiona um objeto em um conjunto de clusters, cada um englobando um grupo de características localmente interessantes. Saliência de malhas é incorporada em um framework para clustering propagativo, guiando seleção de pontos de partida para clusters e custos de propagação de faces, levando a uma convergência de clusters ao redor de características perceptualmente importantes. Nós comparamos nossa técnica com diferentes métodos automáticos para segmentação, mostrando que ela fornece segmentação melhor ou comparável sem necessidade de intervenção do usuário. Uma vez que o algoritmo de segmentação proposto é especialmente aplicável a rendering multi-resolução, nós ilustramos uma aplicação do mesmo através de um sistema de rendering baseado em ponto de vista guiado por saliência, alcançando melhorias consideráveis em framerate com muito pouca perda de qualidade visual. / Considerations on perceptual information are quickly gaining importance in mesh representation, analysis and display research. User studies, eye tracking and other techniques are able to provide ever more useful insights for many user-centric systems, which form the bulk of computer graphics applications. In this work we build upon the concept of Mesh Saliency — an automatic measure of visual importance for triangle meshes based on models of low-level human visual attention—improving, extending and integrating it with different applications. We extend the concept of Mesh Saliency to encompass deformable objects, showing how a vertex-level saliency map can be constructed that accurately captures the regions of high perceptual importance over a range of mesh poses or deformations. We define multipose saliency as a multi-scale aggregate of curvature values over a locally stable vertex neighborhood together with deformations over multiple poses. We replace the use of the Euclidean distance by geodesic distance thereby providing superior estimates of the local neighborhood. Results show that multi-pose saliency generates more visually appealing mesh simplifications when compared to a single-pose mesh saliency. We also apply Mesh Saliency to the problem of mesh segmentation and view-dependent rendering, introducing a technique for segmentation that partitions an object into a set of face clusters, each encompassing a group of locally interesting features. Mesh Saliency is incorporated in a propagative mesh clustering framework, guiding cluster seed selection and triangle propagation costs and leading to a convergence of face clusters around perceptually important features. We compare our technique with different fully automatic segmentation algorithms, showing that it provides similar or better segmentation without the need for user input. Since the proposed clustering algorithm is specially suitable for multi-resolution rendering, we illustrate application of our clustering results through a saliency-guided view-dependent rendering system, achieving significant framerate increases with little loss of visual detail.

Considerações de informação perceptual têm ganhado espaço rapidamente em pesquisas referentes a representação, análise e exibição de malhas. Estudos com usuários, eye tracking e outras técnicas são capazes de fornecer informações cada vez mais úteis para sistemas voltados a usuário, que formam a maioria das aplicações em computação gráfica. Neste trabalho nós expandimos sobre o conceito de Saliência de Malhas — uma medida automática de importância visual para malhas de triângulos baseada em modelos de atenção humana em baixo nível — melhorando, extendendo e realizando integração com diferentes aplicações. Nós extendemos o conceito de Saliência de Malhas para englobar objetos deformáveis, mostrando como um mapa de saliência em nível de vértice pode ser construído capturando corretamente regiões de alta importância perceptual através de um conjunto de poses ou deformações. Nós definimos saliência multi-pose como um agregado multi-escala de valores de curvatura sobre uma vizinhança localmente estável, em conjunto com deformações desta vizinhança em múltiplas poses. Nós substituímos distância Euclideana por geodésica, assim fornecendo melhores estimativas de vizinhança local. Resultados mostram que saliência multi-pose gera resultados visualmente mais interessantes em simplificações quando comparado à saliência em uma única pose. Nós também aplicamos saliência de malhas ao problema de segmentação e rendering dependente de ponto de vista, introduzindo uma técnica para segmentação que particiona um objeto em um conjunto de clusters, cada um englobando um grupo de características localmente interessantes. Saliência de malhas é incorporada em um framework para clustering propagativo, guiando seleção de pontos de partida para clusters e custos de propagação de faces, levando a uma convergência de clusters ao redor de características perceptualmente importantes. Nós comparamos nossa técnica com diferentes métodos automáticos para segmentação, mostrando que ela fornece segmentação melhor ou comparável sem necessidade de intervenção do usuário. Uma vez que o algoritmo de segmentação proposto é especialmente aplicável a rendering multi-resolução, nós ilustramos uma aplicação do mesmo através de um sistema de rendering baseado em ponto de vista guiado por saliência, alcançando melhorias consideráveis em framerate com muito pouca perda de qualidade visual. / Considerations on perceptual information are quickly gaining importance in mesh representation, analysis and display research. User studies, eye tracking and other techniques are able to provide ever more useful insights for many user-centric systems, which form the bulk of computer graphics applications. In this work we build upon the concept of Mesh Saliency — an automatic measure of visual importance for triangle meshes based on models of low-level human visual attention—improving, extending and integrating it with different applications. We extend the concept of Mesh Saliency to encompass deformable objects, showing how a vertex-level saliency map can be constructed that accurately captures the regions of high perceptual importance over a range of mesh poses or deformations. We define multipose saliency as a multi-scale aggregate of curvature values over a locally stable vertex neighborhood together with deformations over multiple poses. We replace the use of the Euclidean distance by geodesic distance thereby providing superior estimates of the local neighborhood. Results show that multi-pose saliency generates more visually appealing mesh simplifications when compared to a single-pose mesh saliency. We also apply Mesh Saliency to the problem of mesh segmentation and view-dependent rendering, introducing a technique for segmentation that partitions an object into a set of face clusters, each encompassing a group of locally interesting features. Mesh Saliency is incorporated in a propagative mesh clustering framework, guiding cluster seed selection and triangle propagation costs and leading to a convergence of face clusters around perceptually important features. We compare our technique with different fully automatic segmentation algorithms, showing that it provides similar or better segmentation without the need for user input. Since the proposed clustering algorithm is specially suitable for multi-resolution rendering, we illustrate application of our clustering results through a saliency-guided view-dependent rendering system, achieving significant framerate increases with little loss of visual detail.

Considerações de informação perceptual têm ganhado espaço rapidamente em pesquisas referentes a representação, análise e exibição de malhas. Estudos com usuários, eye tracking e outras técnicas são capazes de fornecer informações cada vez mais úteis para sistemas voltados a usuário, que formam a maioria das aplicações em computação gráfica. Neste trabalho nós expandimos sobre o conceito de Saliência de Malhas — uma medida automática de importância visual para malhas de triângulos baseada em modelos de atenção humana em baixo nível — melhorando, extendendo e realizando integração com diferentes aplicações. Nós extendemos o conceito de Saliência de Malhas para englobar objetos deformáveis, mostrando como um mapa de saliência em nível de vértice pode ser construído capturando corretamente regiões de alta importância perceptual através de um conjunto de poses ou deformações. Nós definimos saliência multi-pose como um agregado multi-escala de valores de curvatura sobre uma vizinhança localmente estável, em conjunto com deformações desta vizinhança em múltiplas poses. Nós substituímos distância Euclideana por geodésica, assim fornecendo melhores estimativas de vizinhança local. Resultados mostram que saliência multi-pose gera resultados visualmente mais interessantes em simplificações quando comparado à saliência em uma única pose. Nós também aplicamos saliência de malhas ao problema de segmentação e rendering dependente de ponto de vista, introduzindo uma técnica para segmentação que particiona um objeto em um conjunto de clusters, cada um englobando um grupo de características localmente interessantes. Saliência de malhas é incorporada em um framework para clustering propagativo, guiando seleção de pontos de partida para clusters e custos de propagação de faces, levando a uma convergência de clusters ao redor de características perceptualmente importantes. Nós comparamos nossa técnica com diferentes métodos automáticos para segmentação, mostrando que ela fornece segmentação melhor ou comparável sem necessidade de intervenção do usuário. Uma vez que o algoritmo de segmentação proposto é especialmente aplicável a rendering multi-resolução, nós ilustramos uma aplicação do mesmo através de um sistema de rendering baseado em ponto de vista guiado por saliência, alcançando melhorias consideráveis em framerate com muito pouca perda de qualidade visual. / Considerations on perceptual information are quickly gaining importance in mesh representation, analysis and display research. User studies, eye tracking and other techniques are able to provide ever more useful insights for many user-centric systems, which form the bulk of computer graphics applications. In this work we build upon the concept of Mesh Saliency — an automatic measure of visual importance for triangle meshes based on models of low-level human visual attention—improving, extending and integrating it with different applications. We extend the concept of Mesh Saliency to encompass deformable objects, showing how a vertex-level saliency map can be constructed that accurately captures the regions of high perceptual importance over a range of mesh poses or deformations. We define multipose saliency as a multi-scale aggregate of curvature values over a locally stable vertex neighborhood together with deformations over multiple poses. We replace the use of the Euclidean distance by geodesic distance thereby providing superior estimates of the local neighborhood. Results show that multi-pose saliency generates more visually appealing mesh simplifications when compared to a single-pose mesh saliency. We also apply Mesh Saliency to the problem of mesh segmentation and view-dependent rendering, introducing a technique for segmentation that partitions an object into a set of face clusters, each encompassing a group of locally interesting features. Mesh Saliency is incorporated in a propagative mesh clustering framework, guiding cluster seed selection and triangle propagation costs and leading to a convergence of face clusters around perceptually important features. We compare our technique with different fully automatic segmentation algorithms, showing that it provides similar or better segmentation without the need for user input. Since the proposed clustering algorithm is specially suitable for multi-resolution rendering, we illustrate application of our clustering results through a saliency-guided view-dependent rendering system, achieving significant framerate increases with little loss of visual detail.

[pt] Algoritmos para visualização interativa de terrenos são complexos e, ao mesmo tempo, de grande importância para muitas aplicações como jogos e planejamento de atividades sobre terrenos. Em função desta complexidade e importância, o tema merecido, na última década, muita atenção da comunidade de pesquisadores em Computação Gráfica e, conseqüentemente, muitas estratégias têm sido desenvolvidas. Entre as mais bem sucedidas estratégias, destacam-se os recentes trabalhos de Lindstrom e Pascucci. O algoritmo proposto por estes autores possui diversas implementações disponíveis na Internet e merece ser reavaliado. Esta dissertação faz esta re-avaliação através de uma implementação independente feita pela autora e testada sobre uma base de terrenos reais. Com o objetivo de tornar esta análise mais completa e dar suporte a algumas conclusões, resultados comparativos de outros algoritmos da área também são apresentados. / [en] Algorithms for the interactive visualization of terrains are very complex and, at the same time, of great importance to many applications, such as games and activity-planning over terrains. Due to such complexity and importance, in the past decade this subject has received great attention by researchers on Computer Graphics. As a consequence, a number of strategies have been developed. Among the most successful strategies, one can highlight recent works by Lindstrom and Pascucci. The algorithm proposed by these authors has various implementations available in the Internet and deserves to be reevaluated. The present work makes such reevaluation by means of an independent implementation developed by the author and tested over a base or real terrains. With the purpose of making this analysis more complete and to support some conclusions, comparative results with other algorithms in the area are also presented.