Imposters for particle-based datasets

Abstract

Many particle-based datasets produced by molecular dynamics simulations consist of millions of particles. Current visualization techniques are incapable of representing those large-scale datasets consistently across all scales. They either produce overlysmooth representation or are prone to aliasing due to under-sampling. This work introduces a technique that captures the micro-scale surface features accurately and is able to represent the complex local illumination behavior of hundreds of particles in a single pixel-footprint. This scale-consistent technique allows for an overview that is resistant to aliasing and true to the micro-scale surface. This technique produces visualization of shock waves that could not be seen before without dedicated visualization methods. It can be applied to any opaque particle glyphs and BRDF model.

Viele partikel-basierte Datensätze bestehen aus mehreren Millionen von Partikeln. Diese stammen meist aus Molekulardynamic-Simulationen. Aktuelle Visualisierungstechniken sind nicht in der Lage Datensätze dieser Größe konsistent über alle Skalen hinweg zu repräsentieren. Sie produzieren entweder stark vereinfachte Darstellungen oder sind anfällig für Aliasing, aufgrund zu niedriger Abtastraten. Diese Arbeit stellt eine neue Visualisierungstechnik vor, die die Partikeloberflächen konsistent und mit hoher Genauigkeit repräsentieren. Diese Technik basiert auf normal distribution functions und impostern. Mit ihr konnten Visualisierungen von Schockwellen in Aluminiumgittern produziert werden, die mit aktuellen Visualisierungstechniken nicht erreichbar waren.