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 projeto de funções de transferência é um interessante problema que recebe muita atenção da comunidade de visualização. Diversas pesquisas tem sido conduzidas para criar melhores ferramentas e técnicas que trabalham com dados volumétricos. Existem duas grandes classes de dados: volumes estruturados e volumes não-estruturados. A maioria dos trabalhos anteriores apenas se refere a dados estruturados. Este trabalho possui dois grupos de contribuições. O primeiro diz respeito ao problema clássico de especificação de funções de transferência. Primeiramente é desenvolvido o conceito de Ensembles, que são funções de transferência desenvolvidas a partir da combinação de funções anteriores e mais simples. Também é apresentada uma abordagem de key-framing para manipular dados que variam no tempo. O segundo grupo de contribuições é um estudo aprofundado sobre o comportamento de dados não-estruturados. Problemas críticos foram descobertos e tratados para permitir uma integração quase perfeita de ferramentas usadas para dados estruturados em dados não-estruturados. Os resultados mostram a melhoria de qualidade de histogramas, e também o sistema de desenvolvimento de funções de transferência. Trabalhos futuros são sugeridos para utilizar a versão melhorada do histograma de gradiente-magnitude, assim como a exploração de novos modelos de bordas. / Transfer function design is an important problem that receives much attention from the visualization community. Several researches have inspired the creation of better tools and techniques to deal with volumetric datasets. There are two major classes of datasets, namely structured and unstructured grids. Most of the previous work has only addressed structured data. This work presents two groups of contributions of different nature. The first contribution is related to the general problem of transfer function design. It introduces the concept of ensembles, which are complex transfer functions created from standard types. It also presents a key-frame based approach to handle time-varying sequences. The second group of contributions is related with a study on several characteristics of unstructured data. Problems have been discovered and addressed to allow a seamless integration of classical structured grids tools to unstructured data. This work includes results that show improvements on a statistical analysis of the data, as well as the developed transfer function design system. Further work is suggested to take advantage of the enhanced version of the gradient-magnitude histogram, and explore different boundary model.

Análise exploratória visual e simulação interativa visual são duas áreas afins, porém tratadas separadamente até o momento. 0 trabalho relatado neste texto objetivou a abordagem unificada destas duas classes de problemas, a partir da identificação de ambas com as questões de linguagens visuais, visualização de dados e de programas. A partir de estudos de casos considerados representativos destas duas classes (análise de dados multivariados populacionais, análise de dados multivariados espaciais, análise de dados univariados, estudo de campos eletromagnéticos a partir de resultados da análise de elementos finitos, simulação interativa visual de objetos animados dinamicamente e simulação interativa de sistemas discretos) é estabelecida uma classificação de entidades e atributos. Entidades são consideradas como pertencendo a três grandes classes: sistemas compostos por múltiplas entidades, objetos manufaturáveis e entidades ou fenômenos naturais, e são caracterizadas por atributos que podem ser analisados de acordo com sua natureza, o tipo dos valores que podem assumir, a natureza e dimensão do domínio no qual estão definidos. A seguir, são identificados os objetivos e tarefas no tratamento das entidades e atributos. Como objetivos considera-se observação de objetos num contexto, analise da estrutura dos objetos, analise das suas propriedades estáticas ou dinâmicas, analise comparativa de vários objetos e comunicação de informações. Tarefas básicas que servem a realização dos diversos objetivos são navegação, seleção, consulta, preparação e controle de processamento, anotação de textos e armazenamento de resultados. Esta classificação de tarefas permite a determinação das ferramentas básicas necessárias a realização tanto de analise exploratória como de simulação interativa, ambas visuais. E estabelecido um conjunto coordenado de ferramentas que permitem a realização das tarefas mencionadas com as diferentes classes de entidades. Essencial a estas classes de problemas é a representação visual a ser adotada como forma de transmissão de uma informação a respeito de uma entidade. Este aspecto é enfatizado neste trabalho; é estabelecida uma taxonomia para representações visuais, a saber, Ícones, gráficos e tabelas, diagramas e redes, modelos geométricos, mapas e seqüencias. de acordo com a informação fornecida e com o atendimento dos objetivos identificados anteriormente. Na seqüência, é proposta uma metodologia para a escolha de representações visuais baseada na classe das entidades sob estudo e nos objetivos do estudo (ou de uma face do estudo), numa primeira etapa, e na natureza dos atributos e dimensão de seu domínio, numa segunda etapa. A tese apresenta a abordagem baseada em ferramentas como paradigma básico de linguagem visual para analise exploratória e simulação interativa visual e estende o use da abordagem declarativa de visualização de programas a questão de visualização de dados. As classes de entidades reconhecidas ao longo do estudo são modeladas de acordo com a abordagem orientada a objetos: da mesma forma, o conjunto de ferramentas é organizado numa plataforma orientada a objetos. Esta plataforma é comparada, do ponto de vista funcional e considerando diferentes classes de usuários, com sistemas existentes. A estrutura proposta é, ainda, discutida como um modelo de referência para analise exploratória e simulação interativa visual. / Two related areas, visual exploratory analysis and visual interactive simulation, have been handled separately until now. This thesis gives an integrated approach to these two classes of problems, based on their relationships to visual languages, data visualization and program visualization. Case studies representing both areas like multivariate analysis of populational data, multivariate analysis of spatial data, analysis of univariate data, study of electromagnetic fields based on finite element analysis, dynamic graphical simulation and interactive visual discrete-event simulation, allow the construction of a taxonomy for entities and attributes. Entities are considered to belong to three classes: multiple-entity systems, manufacturable objects, and natural entities or phenomena. They are characterized by their attributes, which in turn are classified by nature, value types and nature and dimension of their definition domain. The goals and tasks in the study of entities and attributes are identified. Goals are observing an object in a context, analyzing an object structure, analyzing their static and dynamic properties, comparing objects or different states of objects and communicating information. Tasks are elementary procedures employed to achieve certain goals: navigation, selection, query, modification, processing control, text annotation and data storage. This classification of tasks determine the basic tools that a scientific user needs to visually explore data or conduct visual interactive simulation studies. These tools are organized as a set of interactive procedures that can be applied to visual representations of entities or their attributes. Visual representations are, of course, essential to visual exploratory analysis and visual interactive simulation, in order to precisely and adequately represent information about entities. This question is emphasized in this work. Based on the information conveyed by the several existing graphical representations as well as the goals established earlier, six classes of visual representations are considered: icons, graphs and tables, diagrams and networks, geometric models, maps, and sequences of these representations. A methodology for selecting the appropriate visual representation is then proposed, based firstly on the goals of the study and the classes of entities and attributes, and secondly on the nature and dimension of the attributes domain. This thesis presents a tool-centered approach as the paradigm for both visual exploratory analysis and visual interactive simulation. The thesis also extends the concept of declarative visualization employed for program visualization to scientific data visualization. The classes of entities identified in the case studies are modeled using the object-oriented approach; the set of tools defined here is also organized in an objectoriented framework. Our proposal is discussed as a reference model for visual exploratory analysis and visual interactive simulation.

Métodos tradicionais de animação de fluidos têm dificuldade em resolver escoamentos que envolvem aberturas estreitas e geometrias finas. Abordagens anteriores artificialmente inflaram ou voxelizaram geometrias de objetos finos, sacrificando a geometria e topologias corretas do domínio de simulação, impedindo que o escoamento interaja corretamente com regiões estreitas. No trabalho desenvolvido, apresentamos uma técnica de simulação de fluidos que respeita geometrias complexas de maneira precisa e supera obstáculos comuns em ambientes com aberturas estreitas e geometrias finas. A nossa solução baseia-se no recorte preciso de células do grid regular, gerando uma malha conformal à geometria e topologicamente correta. Nós utilizamos uma abordagem de bordas incorporadas (cut-cells): em cada passo do tempo, a malha de triângulos representando a superfície sólida de um objeto no domínio de simulação é recortada pelas células que intercepta, potencialmente gerando múltiplas sub-células distintas. A malha resultante é conformal ao objeto incorporado e se reduz ao grid regular em regiões que não estão em contato com a superfície. Nós estendemos as abordagens tradicionais de advecção de velocidade e projeção da pressão para dar suporte a essa estrutura de malha aprimorada. Em geral, nossa abordagem é capaz de representar melhor detalhes de geometrias que são menores que uma célula do grid, corretamente recuperando condições de contorno no-slip e free-slip, enquanto mantém uma convergência para a solução da pressão de segunda ordem no espaço. Para melhorar a advecção em regiões próximas às bordas irregulares, introduzimos um método de interpolação que funciona em células poliédricas arbitrárias, utilizando-se do método de interpolação spherical barycentric coordinates (SBC). Essa abordagem possibilita que as linhas características do escoamento respeitem a geometria sem penetrá-la, em contraste com métodos tradicionais de interpolação lineares ou cúbicos. Finalmente, nós melhoramos os métodos de advecção com um método FLIP modificado. Nosso método resolve uma dificuldade inerente a advecção Semi-Lagrangiana no contexto de geometrias deslocando-se através do domínio de simulação: as células que são varridas por sólidos em locomoção perdem sua informação de velocidade e tem de ser preenchidas com velocidades extrapoladas de células vizinhas. Nosso esquema FLIP garante que a informação de velocidade viaje corretamente com as superfícies, não necessitando de nenhum método de extrapolação. / Fluid animation methods based on Eulerian grids have long struggled to resolve flows involving narrow gaps and thin solid features. Past approaches have artificially inflated or voxelized boundaries, although this sacrifices the correct geometry and topology of the fluid domain and prevents flow through narrow regions. We present a boundary-respecting fluid simulator that overcomes these challenges. Our solution is to intersect the solid boundary geometry with the cells of a background regular grid to generate a topologically correct, boundary-conforming cut-cell mesh. We extend both pressure projection and velocity advection to support this enhanced grid structure. For pressure projection, we introduce a general graph-based scheme that properly preserves discrete incompressibility even in thin and topologically complex flow regions, while nevertheless yielding symmetric positive definite linear systems. For advection, we exploit polyhedral interpolation to improve the degree to which the flow conforms to irregular and possibly non-convex cell boundaries, and propose a modified PIC/FLIP advection scheme to eliminate the need to inaccurately reinitialize invalid cells that are swept over by moving boundaries. The method naturally extends the standard Eulerian fluid simulation framework, and while we focus on thin boundaries, our contributions are beneficial for volumetric solids as well. Our results demonstrate successful one-way fluid-solid coupling in the presence of thin objects and narrow flow regions even on very coarse grids.

A cada dia novos modelos de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) estão sendo lançados no mercado para serem utilizados em diversas aplicações, tais como mapeamento de ambientes e vigilância. Geralmente, estes robôs utilizam um sensor GPS como fonte de estimativa de localização. Contudo, para um bom funcionamento, este sensor depende de um número mínimo de satélites sincronizados com ele e que o sinal emitido pelos satélites seja recebido com boa qualidade, o que pode ser considerado um fator negativo. Uma forma de contornar este problema é empregar um sistema de localização baseado em visão computacional utilizando a câmera que já está embarcada no robô e imagens de satélite como mapa. Este sistema estima a localização do VANT através de comparações entre as imagens capturadas por ele e uma imagem de satélite, buscando encontrar a sua posição nesta imagem de satélite. Neste contexto, apresentamos uma variação do descritor BRIEF, o abBRIEF, para ser utilizado em um novo modelo de observação que também está sendo proposto. O modelo de observação é responsável por medir quão parecidas são as leituras do robô com diversas partes do mapa, para estimar a sua localização correta. Devido ao grande número de comparações necessárias, é importante que o descritor utilizado no processo seja rápido, não consuma muitos recursos computacionais e seja robusto para lidar com as várias diferenças entre as imagens. O modelo proposto foi utilizado no algoritmo de Monte Carlo (Monte Carlo Localization, MCL) para realizar a localização de VANTs e apresentou resultados satisfatórios que corroboram a eficácia do modelo e do descritor. / New models of Unnamed Aerial Vehicles (UAVs) are developed on a daily basis and applied to several tasks, such as mapping terrains and surveillance. GPS sensors are usually the main source of information to estimate the robot position, however, a downside of these sensors is that a minimum number of satellites must be available and emitting high quality signals. A vision-based system can be used to overcome this problem by using a robot embedded camera and satellite images as maps. Computational vision systems estimate the UAV localization through the comparison between the robot extracted image and several parts of the satellite image. These comparisons are performed in order to localize the part of the map which is most similar to the robot perspective. Taking into account all this information, we propose BRIEF descriptor variation, called abBRIEF, to be used on a novel observation model, also proposed in this master thesis. An observation model is responsible for evaluate how similar the robot measurements and the different map parts are. The used descriptor must run fast, consume low computational resources and be robust regarding image changes, all to compensate the large number of necessary comparisons. The proposed model is applied with Monte Carlo Localization (MCL) method to the auto localization of UAVs and presented solid results that corroborate the model and descriptor efficiency.

Muitas aplicações tratam dados estruturados na forma de grafos, como, por exemplo, redes sociais, redes de computação e comunicação, redes epidemiológicas, entre outras. Essas aplicações são baseadas em grafos multivariados representando itens e relacionamentos caracterizados por múltiplos atributos. A maioria das técnicas descritas na literatura para lidar com grafos multivariados concentram-se em problemas associados com visualização da topologia ou em problemas associados com a visualização de múltiplos atributos de itens separados da topologia do grafo. Durante a exploração de grafos multivariados, os usuários podem se beneficiar da combinação de diversas técnicas de visualização. A fim de apoiar os usuários durante essa exploração, esta tese propõe uma abordagem que permite ao usuário combinar diversas técnicas de visualização, mantendo o controle da história das visualizações encadeando-as de uma maneira integrada. Os usuários são capazes de comparar os resultados fornecidos por diferentes técnicas de visualização, o que proporciona o sinergismo necessário para a compreensão mais completa do conjunto de dados. São propostas também três técnicas para a exploração de grafos multivariados. A primeira técnica (ClusterVis) fornece a visualização das relações entre atributos de nodos pertencentes a agrupamentos. A segunda, denominada GlyphMatrix, explora o uso de glifos e matriz de adjacência, para visualizar a relação entre atributos associados às arestas. E, finalmente, a terceira (Iris) permite a visualização de atributos associados às arestas de nodos adjacentes. / Many computing applications imply dealing with network data, for example, social networks, communications and computing networks, epidemiological networks, among others. These applications are based on multivariate graphs representing items and relationships characterized by multiple attributes. Most of the visualization techniques described in the literature for dealing with multivariate graphs focus either on problems associated with the visualization of topology or on problems associated with the visualization of multiple attributes of items, separated from the graph topology. During the exploration of multivariate graphs, users might get benefit of combining these diverse visualization techniques. In order to support users during that exploration, this thesis proposes an approach that allows users to combine diverse visualization techniques while keeping track of the history of chained visualizations in an integrated way. Users are able to compare results provided by different visualization techniques, and thus the tools provide the synergism one needs to fully comprehend the data set. Three techniques were embedded in the approach. The first one emphasizes the visualization of relations between the attributes of nodes belonging to clusters, and thus is called ClusterVis. The second one is named GlyphMatrix, and explores the use of glyphs and adjacency matrices as an alternative representation of the relation between the attributes of edges. Finally, a third technique (Iris) provides features for the visualization of attributes of edges of adjacent nodes.

Este trabalho apresenta CivisAnalysis, uma aplicação web de código aberto para visualização das votações ocorridas na Câmara dos Deputados do Brasil. Com dados abrangendo seis legislaturas e seis eleições presidenciais, CivisAnalysis provê uma visão inovadora da história política do Congresso Brasileiro combinando técnicas clássicas de visualização de votações e técnicas de apresentação de dados temporais. As votações de cada deputado podem ser interpretadas como dados multidimensionais e são representadas em um espectro n-dimensional mapeado para uma representação bidimensional. Os votos de cada deputado determinam suas posições numa representação conhecida como espectro político. O trabalho mostra como a exploração de conjuntos de Deputados permite a descoberta de padrões de votos no espectro de votações, assim como explorar conjuntos de votações permite a descoberta de padrões de comportamento no espectro de Deputados. Para uma análise política de longo termo, foi criada uma linha do tempo apresentando as distâncias relativas dos partidos no espectro político durante seis legislaturas e eleições presidenciais. Na linha de tempo é possível perceber os alinhamentos políticos e mudanças comportamentais de partidos conforme o progresso de legislaturas, alianças eleitorais e coalizões de governo. A interface de CivisAnalysis oferece filtros textuais e visuais e inclui visualizações auxiliares para destacar cenários políticos de acordo com Deputados, partidos, unidades federativas, alianças eleitorais e suas posições no espectro político. / In this work, we present CivisAnalysis, an open-source web-based system for the visualization of roll calls in the Brazil’s Chamber of Deputies. Using roll calls of six legislatures as well as six presidential elections, CivisAnalysis provides a unique view of the political history of our country. It combines classical roll calls visualization techniques with techniques for the visualization of temporal data. Votes of each representative are interpreted as a set of multidimensional data, which are represented in a n-dimensional space mapped to a bi-dimensional representation. The Votes of each representative determine their position in the political spectrum of deputies, and the votes of all deputies determine the political spectrum of roll calls. The work also shows how exploring subsets of deputies allows the discovery of voting patterns in the roll call spectrum, as well as exploring the roll calls spectrum allows the discovery of behavioral voting patterns in the political spectrum of deputies. For supporting a long-term political analysis, CivisAnalysis provides a time line visualization integrated with election data (election results and political alliances). The tool implements textual and visual filtering and includes auxiliary visualizations that provide an overview of the political scenario regarding deputies, parties, coalitions and their behavior along time.

A Virtualização de Funções de Rede (Network Functions Virtualization - NFV) está mudando o paradigma das redes de telecomunicações. Esta nova tecnologia permite diversas oportunidades de inovações e possibilita o desenvolvimento de novos modelos de negócio. Em relação às redes NFV, os provedores de serviços têm a oportunidade de criar modelos de negócio que permitam aos clientes contratarem Funções de Rede Virtualizadas (Virtual Network Functions - VNFs) que proveem diferentes serviços de rede (e.g., Firewall, NAT e transcoders). Porém, nestes modelos, a quantidade de informações a serem gerenciadas cresce rapidamente. Baseado nisso, os operadores de rede devem ser capazes de entender e manipular uma grande quantidade de informação para gerenciar, de forma efetiva, as redes NFV. Para enfrentar esse problema, introduzimos uma plataforma de visualização denominada VISION, a qual tem como principal objetivo ajudar os operadores de rede na identificação da causa raiz de problemas em NFV. Para isso, propusemos: (i) uma abordagem para coleta e organização de dados do ambiente NFV gerenciado; (ii) cinco diferentes visualizações que auxiliam nas tarefas de gerenciamento de NFV como, por exemplo, no processo de identificação de problemas em VNFs e no planejamento de negócios e (iii) um modelo baseado em templates que suporta o desenvolvimento e o reuso de visualizações. Para fins de avaliação desta dissertação, foi desenvolvido um protótipo da plataforma VISION e de todas as visualizações propostas. Após, conduzimos um conjunto de casos de estudo para prover evidências sobre a viabilidade e utilidade de nossas visualizações. Os diferentes casos analisados, abordam por exemplo, a identificação de problemas na alocação de VNFs que estão impactando no desempenho do serviço oferecido e também na investigação de prioridades de investimento para suprir as demandas dos clientes da rede. Por fim, apresentamos uma avaliação de usabilidade realizada juntamente a especialistas em redes de computadores para avaliar os recursos e benefícios da plataforma VISION. Os resultados obtidos demonstram que nossas visualizações possibilitam ao operador de rede um rápido e fácil acesso às informações importantes para o gerenciamento de redes NFV, assim facilitando a obtenção de insights para a identificação de problemas complexos no contexto de redes NFV. Além disso, os resultados demonstram uma avaliação positiva por especialistas sobre os aspectos gerais de usabilidade do protótipo desenvolvido. / Network Functions Virtualization (NFV) is driving a paradigm shift in telecommunications networks and computer networks, by fostering new business models and creating innovation opportunities. In NFV-enabled networks, service providers have the opportunity to build a business model where tenants can purchase Virtual Network Functions (VNFs) that provide distinct network services and functions (e.g., Firewall, NAT, and transcoders). However, the amount of managed data grows in a fast pace. The network operator must understand and manipulate many data to effectively manage the network. To tackle this problem, we introduce VISION, a platform based on visualizations techniques to help network operators to determine the cause of not obvious problems. For this, we provide: (i) an approach to collect and organize data from the NFV environments; (ii) five distinct visualizations that can aid in NFV management tasks, such as in the process of identifying VNFs problems and planning of NFV-enabled businesses; and (iii) a template model that supports new visualization applications. To evaluate our work, we implemented a prototype of VISION platform and each of the proposed visualizations. We then conducted distinct case studies to provide evidence of the feasibility of our visualizations. These case studies cover different scenarios, such as the identification of misplacement of VNFs that are generating bottlenecks in a forwarding graph and the investigation of investment priorities to supply tenants demands. Finally, we present a usability evaluation with network operators to indicate the benefits of the VISION platform. The results obtained show that our visualizations allow the operator to access relevant information and have insights to identify not obvious problems in the context of NFV-enabled networks. In addition, we received positive feedback about general usability aspects related to our prototype.

A exploração visual dos dutos biliares é de relevante interesse clínico, pois fornece informação relacionada com a Atresia Biliar (AB). A AB é uma doença cujas causas ainda permanecem desconhecidas e que eventualmente leva a um transplante de fígado ou, nos casos mais avançados da doença, leva a óbito do paciente. A única evidência física conhecida até agora da existencia de AB é a obstrução das vias biliares. No entanto, o estudo desta doença tem sido limitado pela incapacidade de analisar o duto biliar de pacientes em estágios precoces da doença e muito pouco se sabe sobre a estrutura interna do duto biliar. Nos últimos anos, a microscopia confocal, uma técnica que permite a obtenção de conjuntos de dados 3D de amostras biológicas, tem sido utilizada em experiências médicas para estudar a estrutura interna e anatômica dos dutos biliares. Neste trabalho, é objetivo apoiar o estudo dessas estruturas através da visualização volumétrica de imagens dos dutos biliares. É proposto um pipeline de fluxo de dados capaz de processar e "renderizar"conjuntos de dados de imagens confocais utilizando o VTK (do inglês The Visualization ToolKit). O pipeline foi construído em duas etapas principais e consecutivas. Uma primeira etapa tem o objetivo de remoção de ruído e realce das estruturas relevantes por meio de filtragem no domínio da freqüência e difusão anisotrópica. O conjunto de dados assim pré-processado é usado com técnicas diretas de visualização de volumes baseadas em funções de transferência para exibir as estruturas dos dutos biliares. Os resultados mostram que a visualização volumétrica em conjunto com um pré-processamento adequado das imagens confocais permite evidenciar as regiões de interesse nos dutos biliares e melhora detalhes que são dificilmente visualizados nos dados originais. / The visual exploration of bile ducts in the liver is of relevant clinical interest, as it provides information related to the Biliary Atresia, a disease of unknown origin, which eventually leads to a liver transplant or ultimately to death. The only physical known evidence of biliary atresia is the obstruction of the bile ducts. However, the study of this disease has been limited by the inability to observe the bile duct in patients at early stages of the disease. Moreover, very little is known about the internal structure of the bile duct. In recent years, confocal microscopy, a technique that allows to obtain 3D image datasets from biological samples, has been used in medical experiments for studying the anatomical internal structure of bile ducts. We are interested in supporting the study of these structures through volumetric visualization of bile ducts images. In this work, we propose a data flow pipeline capable of processing and rendering datasets of confocal images using The Visualization ToolKit - VTK. The pipeline was built as two consecutive stages. We propose a first stage for denoising and enhancing the relevant structures of sample based on filtering in the frequency domain and anisotropic diffusion. We use the dataset preprocessed in this way for applying a direct volume rendering technique in a second stage based on transfer functions to visualize the bile duct structures. Our results have shown that volumetric visualization together with an adequate pre-processing of the confocal images allow experts to visualize the regions of interest in the bile ducts, improving details that are hardly visualized in the original data.

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.