Рис. 1.20. Изображение заднего ковша, которое видит водитель трактора в шлеме виртуальной реальности (перепечатано с разрешения Национального центра супер-компъютерных приложений Иллинойского университета в Урбана-Шампейн и компании Caterpillar, Inc.)
С помощью систем виртуальной реальности проектировщики и не только они могут передвигать предметы и взаимодействовать с ними различными способами. Архитектурный проект можно проверить, совершив виртуальную “прогулку” по комнатам или вокруг здания, чтобы лучше оценить общее впечатление от отдельного проекта. А с помощью специальной перчатки можно даже “брать” изображаемые предметы и переворачивать их или передвигать с места на место.
Рис. 1.21. Так водитель видит ковш трактора, составленный из нескольких частей с целью создания широкого угла обзора на обычном мониторе ( перепечатано с разрешения Национального центра суперкомпьютерных приложений Иллинойского университета в Урбана-Шампейн и компании Caterpillar, Inc.)
Рис. 1.22. Изображение трактора на обычном мониторе (перепечатано с разрешения Национального центра суперкомпьютерных приложений Иллинойского университета в Урбана-Шампейн и компании Caterpillar. Inc.)
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
Создание графических отображений научных, технических и медицинских данных и процессов - это еще одна совершенно новая область применения компьютерной графики, которую обычно называют научной визуализацией. А термин деловая визуализация употребляют в связи с наборами данных, относящимися к торговле, промышленности и другим ненаучным отраслям.
Исследователям, аналитикам и многим другим специалистам часто приходится иметь дело с большими объемами информации или изучать протекание процессов высокой сложности. При численном компьютерном моделировании, например, часто выдаются файлы, содержащие тысячи или даже миллионы значений. Точно так же спутниковые камеры и другие записывающие устройства накапливают большие файлы данных быстрее, чем их можно обработать. Просмотр этих огромных наборов цифр с целью определения тенденций и взаимосвязей - утомительное и неэффективное занятие. Но если эти данные преобразовать в визуальную форму, то сразу
обучение ретуши фотографий с нуля.
Рис. 1.23. Цветовое кодирование графика с шестнадцатью миллионами точек плотности относительной яркости, наблюдаемых для туманности Whirlpool, помогает обнаружить две отдельные галактики (перепечатано с разрешения Национальной лаборатории Лос-Аламоса)
же будут видны тенденции и общий рисунок. На рис. 1.23 приведен пример большого набора данных, преобразованного в изображение с цветовым кодированием относительной высоты над уровнем земли. Если таким образом изобразить значения плотности, можно легко увидеть общий рисунок данных.
Существует множество различных видов данных, и эффективность схемы визуализации зависит от характеристик этих данных. Набор данных может состоять из скалярных величин, векторов, тензоров высокого порядка или представлять собой любую комбинацию этих типов данных. Кроме того, данные могут располагаться в двух-, трехмерной области или в пространстве более высокого порядка. Цветовое кодирование - это только один из способов визуализации данных. К другим методам визуализации относятся контурные графики, закрашивание поверхностей одинаковых значений или других участков пространства, а также специально придуманные формы представления различных типов данных.