Feldkonsistente Glyphen

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Das Praktikumsprojekt entwickelte einen ParaView-Filter für „Field-Consistent Glyphs“, der Vektor- und Tensorfelder nicht mehr mit geraden Pfeilen, sondern mit gekrümmten, stromlinienbasierten Formen visualisiert. Jede Glyphe entsteht durch das Integrieren paralleler und orthogonaler Stromlinien, sodass ihre Geometrie dem lokalen Feld überall folgt und Interpretationsfehler in stark gekrümmten Regionen verringert werden. Auf radialen, Rotations- und Sattelfeldern zeigt der Ansatz die Strömung mit deutlich weniger Glyphen klarer als Standardpfeile, erfordert jedoch spürbar mehr Rechenzeit pro Glyphe. Erste Experimente mit 3D-Tensorglyphen bestätigen die Übertragbarkeit des Konzepts und eröffnen Perspektiven für Raum-, Zeit- und Unsicherheitserweiterungen.

Aufgabe

Konventionelle Pfeilglyphen codieren Vektoren nur exakt an ihrem Ursprung; entlang des Schafts können Richtung und Betrag in gekrümmten oder wirbelnden Feldern irreführend sein. Die zentrale Aufgabe dieses Praktikums war daher:

Anforderungsanalyse:
Herausarbeiten, wo und warum Pfeilglyphen versagen, und Kriterien für eine feldtreue Darstellung definieren.

Entwurf eines Feld-konsistenten Glyphschemas:
Entwickeln eines Konzepts, das sowohl Parallel- als auch Orthogonalinformation des Feldes einbezieht, sich aber weiterhin als „Pfeil“ erkennen lässt.

Implementierung als ParaView-Filter:
Realisierung in Python mitsamt parametrisierbarer Oberfläche (Seed-Raster, Schrittweite, Integrationsverfahren, Glyphvarianten) und lauffähiger Docker-/VM-Umgebung.

Evaluation & Vergleich:
Test auf synthetischen Testfeldern, Gegenüberstellung zu Standardglyphen, Messung von Klarheit, Glyphdichte und Rechenzeit.

Ausblick formulieren:
Skizzieren von Erweiterungen in 3D, topologisch gesteuerter Platzierung, Zeitabhängigkeit und Unsicherheitsdarstellung.

Ziel war ein praktischer Prototyp, der Forschenden ein präziseres Werkzeug für die Exploration komplexer Felddaten an die Hand gibt.

Umsetzung

Entwicklungsumgebung:
ParaView lief in einer Ubuntu-VM; ein Python-Plugin realisierte den Filter. Das PRTL-Plugin der Forschungsgruppe bot die PRTL-„Python Model“-Source und lieferte analytische Testfelder auf regulären Gittern.

Algorithmik & Pipeline:
1. Seed-Platzierung: Raster- oder benutzerdefinierte Punkte.
2. Hauptstromlinie: Vor- und Rückwärtsintegration entlang der Feldrichtung (Euler oder RK4, wahlweise Normalisierung) bildet das gekrümmte „Rückgrat“/die Hauptstromlinie der Glyphe.
3. Schaftbreite: Orthogonale Integration ab dem Hauptstromlinienanfang erzeugt symmetrische Seitenlinien.
4. Pfeilspitze: Drei Varianten – gewichtete Kombination (smooth), abwechselnde „Staircase“-Schritte oder Bezier-Interpolation – schließen die Spitze je nach Datenkrümmung und Performancebedarf.
5. Parametersteuerung: Schrittzahl, Schrittweite, Normalisierung, Skalierungsfaktor und Kopfvariante sind interaktiv justierbar; Slider erlauben Live-Feedback in ParaView.

Ergebnisse & Analyse:
Auf radialen, Sattel- und Wirbelfeldern rekonstruierte jede Glyphe den lokalen Verlauf sichtbar getreuer als gerade Pfeile; gleichzeitig genügte eine geringere Seed-Dichte, wodurch das Bild entkluttert wirkte. Der Preis ist ein um Größenordnungen höherer Integrationsaufwand, der aber durch adaptives Seeding oder Parallelisierung perspektivisch beherrschbar ist.

Durch diese Schritte entstand ein modularer, dokumentierter Filter, der Feld-konsistente Glyphen für 2D-Vektorfelder ermöglicht und das Fundament für 3D-, zeitabhängige oder unsicherheitsbehaftete Erweiterungen legt.