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Manual de visualización

El Manual de Visualización es un libro de texto de Charles D. Hansen y Christopher R. Johnson que sirve como un estudio del campo de la visualización científica al presentar los conceptos y algoritmos básicos , además de una revisión actual de los temas y herramientas de investigación de visualización. [1] Se utiliza comúnmente como libro de texto para cursos de posgrado en visualización científica . [2] [3] También se cita comúnmentecomo referencia para visualización científica y gráficos de computadora en artículos publicados, con casi 500 citas documentadas en Google Scholar . [4]

Tabla de contenido

  1. Descripción general de la visualización - William J. Schroeder y Kenneth M. Martin
  1. Métodos de extracción acelerada de isosuperficies - Yarden Livnat
  2. Extracción de isosuperficies dependiente del tiempo - Han-Wei Shen
  3. Extracción óptima de isosuperficies: Paolo Cignoni, Claudio Montani, Robert Scopigno y Enrico Puppo
  4. Extracción de isosuperficies mediante gráficos de extremos - Takayuki Itoh y Koji Koyamada
  5. Isosuperficies y conjuntos de niveles - Ross Whitaker
  1. Descripción general de la representación de volumen: Arie E. Kaufman y Klaus Mueller
  2. Representación de volumen mediante salpicaduras : Roger Crawfis, Daqing Xue y Caixia Zhang
  3. Funciones de transferencia multidimensionales para la representación de volúmenes: Joe Kniss, Gordon Kindlmann y Charles D. Hansen
  4. Representación de volumen preintegrada: Martin Kraus y Thomas Ertl
  5. Representación de volumen acelerada por hardware - Hanspeter Pfister
  1. Descripción general de la visualización del flujo : Daniel Weiskopf y Gordon Erlebacher
  2. Texturas de flujo: visualización de flujo de alta resolución - Gordon Erlebacher, Bruno Jobard y Daniel Weiskopf
  3. Detección y visualización de vórtices : Ming Jiang, Raghu Machiraju y David Thompson
  1. Reconstrucción de tensores orientados - Leonid Zhukov y Alan H. Barr
  2. Visualización por resonancia magnética mediante tensor de difusión : Song Zhang, David Laidlaw y Gordon Kindlmann
  3. Métodos topológicos para la visualización del flujo - Gerik Scheuermann y Xavier Tricoche
  1. Compresión de malla 3D - Jarek Rossignac
  2. Métodos de modelado variacional para visualización - Hans Hagen e Ingrid Hotz
  3. Simplificación de modelos: Jonathan D. Cohen y Dinesh Manocha
  1. Manipulación directa en realidad virtual - Steve Bryson
  2. El banco de trabajo visual háptico: Milan Ikits y J. Dean Brederson
  3. Sistemas de información geográfica virtuales - William Ribarsky
  4. Visualización mediante realidad virtual - R. Bowen Loftin , Jim X. Chen y Larry Rosenblum
  1. Entrega de escritorio: acceso a grandes conjuntos de datos - Philip D. Heermann y Constantine Pavlakos
  2. Técnicas para visualizar datos de volumen que varían con el tiempo - Kwan-Liu Ma y Eric B. Lum
  3. Visualización y representación de datos a gran escala: un enfoque basado en problemas - Patrick McCormick y James Ahrens
  4. Problemas y arquitecturas en la visualización de datos a gran escala - Constantine Pavlakos y Philip D. Heermann
  5. Consumo de ancho de banda de red con Visapult - Wes Bethel y John Shalf
  1. El kit de herramientas de visualización - William J. Schroeder y Kenneth M. Martin
  2. Visualización en el entorno de resolución de problemas de SCIRun - David M. Weinstein, Steven Parker, Jenny Simpson, Kurt Zimmerman y Greg M. Jones
  3. Grupo de algoritmos numéricos IRIS Explorer - Jeremy Walton
  4. AVS y AVS/Express - Jean M. Favre y Mario Valle
  5. Vis5D , Cave5D y VisAD - Bill Hibbard
  6. Visualización con AVS - WT Hewitt, Nigel W. John, Matthew D. Cooper, K. Yien Kwok, George W. Leaver, Joanna M. Leng, Paul G. Lever, Mary J. McDerby, James S. Perrin, Mark Riding, I. Ari Sadarjoen, Tobias M. Schiebeck y Colin C. Venters
  7. ParaView : una herramienta para el usuario final para la visualización de grandes cantidades de datos - James Ahrens, Berk Geveci y Charles Law
  8. The Insight Toolkit : una iniciativa de código abierto para la segmentación y el registro de datos - Terry S. Yoo
  9. Amira : Un sistema altamente interactivo para el análisis visual de datos - Detlev Stalling, Malte Westerhoff y Hans-Christian Hege
  1. Ampliación de la visualización a la perceptualización: la importancia de la percepción en la comunicación eficaz de la información - David S. Ebert
  2. Arte y ciencia en la visualización - Victoria Interrante
  3. Aprovechar la percepción visual humana en la visualización - Alan Chalmers y Kirsten Cater
  1. Visualización de redes escalables - Stephen G. Eick
  2. Técnicas de minería de datos visual : Daniel A. Keim , Mike Sips y Mihael Ankerst
  3. Visualización en la investigación meteorológica y climática: Don Middleton, Tim Scheitlin y Bob Wilhelmson
  4. Pintura y visualización: Robert M. Kirby, Daniel F. Keefe y David Laidlaw
  5. Visualización y sistemas de control natural para microscopía - Russell M. Taylor II, David Borland, Frederick P. Brooks, Jr. , Mike Falvo, Kevin Jeffay, Gail Jones, David Marshburn, Stergios J. Papadakis, Lu-Chang Qin, Adam Seeger, F. Donelson Smith, Dianne Sonnenwald, Richard Superfine, Sean Washburn, Chris Weigle, Mary Whitton , Leandra Vicci, Martin Guthold, Tom Hudson , Philip Williams y Warren Robinett
  6. Visualización para la física computacional de aceleradores : Kwan-Liu Ma , Greg Schussman y Brett Wilson

Véase también

Referencias

  1. ^ "Descripción de "Visualization Handbook"". Academic Press. 29 de diciembre de 2004. Consultado el 5 de abril de 2017 .
  2. ^ "Blue Waters Project ofrecerá un curso de visualización para graduados en la primavera de 2015". Scientific Computing . 18 de agosto de 2014 . Consultado el 5 de abril de 2017 .
  3. ^ Chen, Min. "Visual Analytics". Departamento de Informática de la Universidad de Oxford . Consultado el 5 de abril de 2017 .
  4. ^ "Citas para The Visualization Handbook". Google Scholar . 1 de enero de 2011.