Beschleunigung des Renderings Paralleler Koordinaten mittels Auflösungsskalierung und Temporaler Rekonstruktion

Abstract

Eine wichtige Visualisierung von hochdimensionalen Datensätzen sind Parallelen Koordinaten, bei denen die Daten als Linienzüge dargestellt werden, die parallele Achsen entsprechend ihrer Werte schneiden. Für große Datensätze kommt es hierbei jedoch zu sehr dichten Linienhaufen, welche durch Effekte wie Overdraw die Programmausführung verlangsamen können. Ein solches Problem tritt in der Visualisierungsumgebung MegaMol der Universität Stuttgart bei großen Datensätzen und Auflösungen auf. Zur Verbesserung dieser Echzeitinteraktion entsteht also Bedarf, den Rendervorgang, welcher auch im Wesentlichen die Reaktionszeit des Programms bestimmt, zu beschleunigen. In dieser Arbeit werden Verfahren vorgeschlagen, welche durch Nutzung von Auflösungsskalierung beim Rendern, Amortisieren der Renderkosten über mehrere Schritte und anschließender temporaler Rekonstruktion die Programmausführung beschleunigen. Es wird die Qualität der Anzeige unter Nutzung der Verfahren analysiert und die erzielte Beschleunigung in Hinblick auf Einflussfaktoren untersucht. Bildqualität wird anhand von Bildschirmschnappschüssen verglichen und bewertet. Ghosting-Artefakte, welche bei Bewegung der Szene bei amortisiertem Rendern entstehen können, werden durch Reprojektion der Abtastungen minimiert. Verbleibende Fehler werden aufgezeigt und deren Auswirkung auf den Bildeindruck untersucht. Zur Bewertung der Performanz der Verfahren wurden Messungen der Renderdauer unternommen und ausgewertet. Es wird gezeigt, dass die vorgeschlagenen Verfahren in vielen kritischen Situationen eine deutliche Beschleunigung des Rendervorgangs erreichen und ebenso die Grenzen der Verfahren aufgezeigt.

An important visualization of high-dimensional data sets are parallel coordinates, in which the data are represented as lines that intersect parallel axes according to their values. For large data sets, dense clusters of lines can emerge, which can slow down program execution through effects such as overdraw. Such a problem occurs in the visualization framework MegaMol of the University of Stuttgart with large data sets and resolutions. Thus, a need to accelerate the rendering process, which fundamentally determines the program's reaction time, arises. In this thesis, methods are proposed which accelerate the program execution by using resolution scaling during rendering, amortizing the rendering costs over several steps and subsequent temporal reconstruction. The image quality under usage of these methods is analyzed and the achieved acceleration is examined with regard to influencing factors. Image quality is compared and assessed using screenshots. Ghosting artifacts, which occur when the scene is moved with amortized rendering, are minimized by reprojection of the samples. Remaining errors are highlighted and their effect on visual impression is examined. To evaluate the performance of the process, measurements of the rendering times were taken and analyzed. It is shown that the proposed methods achieve a clear acceleration of the rendering process in many critical situations and the limits of the methods are presented.