• Volba rektora
  • Události
  • Sem patřím
  • Centrum sportovních aktivit VUT v Brně
  • Výzkumná centra

  • Pravděpodobně máte vypnutý JavaScript. Některé funkce portálu nebudou funkční.

Detail předmětu

Vizualizace dat

Kód předmětu: FSI-SVD
Akademický rok: 2017/2018
Typ předmětu: povinný
Typ studia: magisterský navazující (druhý cyklus)
Ročník: 2
Semestr: letní
Počet kreditů:
Výsledky učení předmětu:
Student bude schopen vizualizovat běžné typy objemných dat, které pro svoji velikost nejsou
vhodné pro tabelaci
Způsob realizace výuky:
90 % kontaktní výuka, 10 % distančně
Prerekvizity:
Základní programovací techniky a jejich implementace v Borland Delphi Základní algorotmy rovinné a prostorové grafiky (barevné systémy, promítání, konstrukce křivek a ploch)
Korekvizity:
Není specifikováno.
Doporučené volitelné složky programu:
Není specifikováno.
Obsah předmětu (anotace):
Předmět se vyučuje v zimním semestru 5. ročníku oboru matematické inženýrství.
Seznamuje posluchače se základními algoritmy grafického modelování dvoj- a trojrozměrných dat, především skalárních polí. Jedná se zejména o konstrukce křivek a ploch zadaných implicitně, konstrukce vrstevnic a izoploch, algoritmy hledající povrch – marching
cubes. Objemové algoritmy – ray casting, ray tracing.
Doporučená nebo povinná literatura:
Martišek, D.: Matematické principy grafických systémů, Littera, Brno 2002
Martišek, D.: Matematické principy grafických systémů, Littera, Brno 2002
Martišek, K.: Adaptive filters for 2-D and 3-D Digital Images Processing, FME BUT Brno, 2012
Plánované vzdělávací činnosti a výukové metody:
Předmět je vyučován formou přednášek, které mají charakter výkladu základních principů a teorie dané disciplíny. Cvičení je zaměřeno na praktické zvládnutí látky probrané na přednáškách.
Způsob a kritéria hodnocení:
Zápočet se uděluje na základě zpracování semestrálního projektu.
Jazyk výuky:
čeština
Pracovní stáže:
Není specifikováno.
Osnovy výuky:
Není specifikováno.
Cíl:
Seznámit studenty s výše uvedenými základními metodami rekonstrukce trojrozměrných dat a
podmínkami jejich použití.
Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky:
Chybějící účast na výuce lze nahradit písemným testem.

Typ (způsob) výuky:

Přednáška: 13 hod., nepovinná
Vyučující / Lektor: doc. PaedDr. Dalibor Martišek, Ph.D.
Osnova: 1) Křivky zadané rovnicí f(x,y)=0, plochy zadané rovnicí f(x,y,z)=0 – pixelový algoritmus
2) Křivky zadané rovnicí f(x,y)=0 - síťový algoritmus
3) Plochy zadané rovnicí f(x,y,z)=0 - algoritmus marching cubes
4) Vrstevnice plochy
5) Vizualizace plochy pomocí palety
6) 2D vizualizace trojrozměrné datové mřížky
7) 3D vizualizace 3D mřížky metodou marching cubes
8) 3D filtry
9) 3D vizualizace pomocí objemových metod – ray casting.
10) 2D rekonstrukce výstupů z konfokálního mikroskopu
11) 3D rekonstrukce výstupů z konfokálního mikroskopu
12) 2D rekonstrukce dat projektu Visible Human Project
13) 3D rekonstrukce dat projektu Visible Human Project
Cvičení s poč. podporou: 26 hod., povinná
Vyučující / Lektor: doc. PaedDr. Dalibor Martišek, Ph.D.
Osnova: 1) Křivky zadané rovnicí f(x,y)=0 – pixelový algoritmus
2) Plochy zadané rovnicí f(x,y,z)=0 – pixelový algoritmus
3) Křivky zadané rovnicí f(x,y)=0 – síťový algoritmus
4) Plochy zadané rovnicí f(x,y,z)=0 – algoritmus marching cubes
6) Vrstevnice plochy, vizualizace plochy pomocí palety
7) 2D vizualizace trojrozměrné datové mřížky
8) 3D vizualizace 3D mřížky metodou marching cubes, 3D filtry
9) 3D vizualizace pomocí objemových metod – ray casting.
10) 2D a 3D rekonstrukce výstupů z konfokálního mikroskopu
11,12) 2D a 3D rekonstrukce dat projektu Visible Human Project
13,14) Semestrální projekt, zápočet

Účast na cvičení je povinná.

Zařazení předmětu ve studijních programech