Visual data analytics an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Visual data analytics an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Name an algorithm that is commonly used in INDIRECT volume visualization.

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

 Difference between Curvelinear and unstructured grid?

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Isolines properties

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:


How can a perfect mirror be simulated via the Phong illumination model? 

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Challenges with triangulation

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

What is a transfer function? Which visual/optical properties are assigned by it? 

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Compositing Schemes

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Voronoi Diagram

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Local vs global Delauney

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Delaunay triangulation

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:


Name the three components of the Phong illumination model. 

Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Diffuse reflection

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Beispielhafte Karteikarten für Visual data analytics an der TU München auf StudySmarter:

Visual data analytics

Name an algorithm that is commonly used in INDIRECT volume visualization.

MC-algorithm (Marching Cubes)

Visual data analytics

 Difference between Curvelinear and unstructured grid?

Unstructered Grid you also need to save neighborhood points

The cells are tetrahedra or hexahedra

Visual data analytics

Isolines properties

  • Isolines are always closed curves
  • They never intersect with each other and they don’t self-intersect
  • Always orthogonal to scalar field’s gradient 

Visual data analytics


How can a perfect mirror be simulated via the Phong illumination model? 

Reflected light ray = view vector

Visual data analytics

Challenges with triangulation

  • Many different triangulations exist
  • Challenge to find the right connectivity for a „good“ triangulation

Visual data analytics

What is a transfer function? Which visual/optical properties are assigned by it? 

  • Mapping is performed via a transfer function
  • Associate values to color and opacity

Visual data analytics

Compositing Schemes

  • Surface rendering/first hit
  • Average
  • Maximum

Visual data analytics

Voronoi Diagram

  • Related to Delaunay
    • Voronoi samples are vertices in Delauney triangulation
  • You have a point and you search for the nearest neighbour
  • Points in voronoi regions are closer to the respective sample than to any other one

Visual data analytics

Local vs global Delauney

  • Edge is locally Delaunay
  • But it is not Delaunay everywhere

Visual data analytics

Delaunay triangulation

  • Optimal triangulation
  • The circumcircle of any triangle does not contain another point of the set

Visual data analytics


Name the three components of the Phong illumination model. 

  • Ambient
  • Diffuse
  • Specular

Visual data analytics

Diffuse reflection

Spreads in all directions

cos(angle)

angle -> between light vector l and normal n 

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