Forschungsschwerpunkte
Modellierung und Visualisierung komplexer Objekte
Viele Anwendungen in der Stadt- und Landschaftsplanung, in Architektur, Ökologie, Kunst, Film- und Werbeindustrie benötigen komplexe computergraphische Objekte und Szenen für viele verschiedene Visualisierungen. Am Lehrstuhl werden effiziente Algorithmen für die Erzeugung, Level-of-Detail Modellierung und Darstellung von Szenen mit Milliarden von Oberflächen entwickelt. Wir haben uns dabei auf komplexe Pflanzen und Landschaften spezialisiert. Eine der ersten Arbeiten führte zur Gründung der Greenworks Organic Software und später von Xfrog, Inc., in denen Programme zur Modellierung von Pflanzen entwickelt wurden. Ein Produkt ist das gleichnamige Xfrog Modelliersystem, das in vielen Filmproduktionen (wie etwa Avatar) zum Einsatz kam. Zusammen mit der Chinesischen Akademie der Wissenschaftern (SIAT) entwickeln wir neue Verfahren zur effizienten Repräsentation eingescannter Baummodelle und ganzer Landschaften.
Sampling und Bilderzeugung
Effiziente Samplingverfahren sind eine der wesentlichen Grundlagen der Computergrafik. Gute Samplingstrategien erlauben die Herstellung von Computerbildern mit vermindertem oder kontrolliertem Rauschen. Eine Reihe von Jahren war es nicht klar, was gute Samplingfunktionen auszeichnet. Am Lehrstuhl haben wir Verfahren entwickelt, solche Funktionen mathematisch zu beschreiben. Neuere Projekte beinhalten indexbasierte Verfahren, die es erlauben, Samplingmengen mit verschiedenen Charakteristika zu erzeugen und gleichzeitig sehr schnell arbeiten, was eine wichtige Voraussetzung für praktische Anwendungen in Rendering-Systemen darstellt.
Nicht-photorealistische Bilderzeugung
In vielen Fällen ist es nicht erforderlich oder gewünscht, fotorealistische Darstellungen zu erzeugen. Beispiele sind Planungsprozesse oder künstlerische Bilder oder Animationen. Wir beschäftigen uns mit Verfahren zur automatischen Abstraktion von Bildern und computergrafischen Szenen. Hierbei kann etwa die Aufmerksamkeit des Betrachters automatisch auf bestimmte Bildteile gelenkt werden, unterschiedlich abstrahierende Stile können helfen, verschiedene Objektarten zu unterscheiden. Die Verfahren erlauben ausserdem Forschern aus Medizin und Psychologie, den menschlichen Sehprozess zu verstehen. Ein Projekt in diesem Zusammenhang ist unser Malroboter eDavid
Informationsvisualisierung
Während sich die Computergrafik mit der Konvertierung geometrischer Daten in realistische oder nicht-fotorealistische Bilder beschäftigt, werden in der Informationsvisualisierung ganz verschiedene Daten in abstrakte Bilder umgewandelt. Dies ermöglicht dem Betrachter, Muster, Zusammenhänge und Parallelen zu entdecken und anschließend entsprechende Data-Mining Verfahren auf die Daten anzuwenden. Wir beschäftigen uns mit der Visualisierung großer Textmengen, z.B. Computerprogramme oder große wissenschaftliche Dokumentmengen. Im BW-FIT Projektverbund haben wir die Visualisierung auf großen, hochauflösenden Bildschirmen untersucht. Innerhalb des INCIDE-Zentrums der Universität, werden neue Visualisierungmethoden für die Lebenswissenschaften entwickelt.