modelo resumo - cic xxiii

5/9/2018 Modelo Resumo - CIC XXIII - slidepdf.com

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IMPLEMENTAÇÃO DE UMA FERRAMENTA PARA VISUALIZAÇÃO DEMODELO NUMÉRICO PARA SIMULAÇÃO DE FASE LÍQUIDA NA

DEPOSIÇÃO DE DIÓXIDO DE ESTANHO VIA SOL-GEL-DIP-COATINGUSANDO LIC.

MATHEMATICAL MORPHOLOGY APLLICATION IN CARTOGRAPHICFEATURES SEMI-AUTOMATIC EXTRACTION FROM DIGITAL IMAGES.

Carlos Willian de Carvalho – Campus de Presidente Prudente – Faculdade de Ciências e Tecnologia – Ciência da

Computação – [email protected] – PIBIC/CNPq.

Palavras-chave: convolução de integral de linha; simulação numérica; visualização por texturas.

Keywords: line integral convolution; numerical simulation; texture visualization.

RESUMO

1. INTRODUÇÃO

As técnicas de simulação numérica são extensamente utilizadas para vários fins, como

minimizar custos na realização de experiências, por exemplo. Pode-se, especialmente, citar sua

aplicação para problemas encontrados em áreas relacionadas com mecânica de fluídos, como

metereologia e aviação.

No projeto de doutorado de Carvalho Sano (2009) foi apresentado um modelo matemático,

com equacionamento da fase líquida de SnO2 e simulado computacionalmente a técnica de dip-

coating na deposição de filmes finos. Carvalho Sano ainda desenvolveu um programacomputacional que calcula tal resultado em um determinado tempo t , denominado SGel .

No entanto, métodos numéricos, como o desenvolvido por Carvalho Sano (2009), produzem

resultados complexos para análise humana sem a intervenção de outro processo computacional.

Com o objetivo de facilitar a interpretação de dados pode-se utilizar a Visualização Científica – ou

seja, o conjunto de técnicas utilizadas na representação de dados numéricos através de imagens.

Para simplificar tal processo, em um projeto de iniciação cientifica e graduação foi

desenvolvida, por Dupas Campos (2009), a ferramenta ViSin. A ferramenta reproduz os dados

produzidos pelo SGel , visualmente, e proporciona salvar imagens de determinado tempo tn do

processo. Além disso, é possível muitas outras opções de manipulação, como salvar a reprodução

de um ciclo em um vídeo no formato .avi, por exemplo.

No entanto, dados como os produzidos pelo programa SGel , podem ser reproduzidos demuitas outras formas. São métodos como: renderização de volume, particle tracing , por texturas e

campos iluminados. Particularmente, o método baseado em textura mais popular é o LIC

(Convolução de Integral de Linha). Esse método foi apresentado por Brian Cabral e Casey Leedom

em 1993 e usa a integração de texturas de ruído branco e streamlines (curva cujas tangentes

coincidem com um campo vetorial, ou seja, com os vetores de velocidade dos pontos, capazes de

representar a direção de um fluído). Devido às qualidades apresentadas por tal técnica de

visualização científica, a aplicação desta na ferramenta ViSin permitiria uma melhor qualidade na

reprodução de uma simulação numérica, facilitando o entendimento.

2. OBJETIVOS

1. Proporcionar uma atualização/manutenção à ferramenta ViSin;

mailto:[email protected]





2. Aprimorar a visualização gerada pela ferramenta, possibilitando um fácil entendimento ao

usuário final, através de novas opções de visualização;

3. Permitir o estudo e o aprofundamento de novas técnicas de Visualização Científica aos

envolvidos no projeto;

3. MATERIAIS E MÉTODOS

Os materiais utilizados neste projeto foram:

• Duas IDE’s (ambiente integrado para desenvolvimento de software): Dev-C++ e C++

Builder 5 (este último desenvolvido pela Borland);

• A própria ferramenta ViSin;

• O programa SGel , responsável por gerar as saídas utilizadas como entrada no ViSin;

• Futurix Imager , software para visualização de imagens no formato .PPM;

LIC, do inglês Line Integral Convolution, é uma técnica poderosa para visualização de

campos vetoriais com texturas. Desenvolvido por Brian Cabral e Casey Leedom, a técnica funciona

da seguinte maneira: partindo de um campo vetorial 2D e de uma textura de entrada qualquer, o

método produz uma textura relacionando a direção descrita no campo vetorial com a textura de

entrada. Tal textura de entrada pode ser qualquer imagem, mas para uma melhor visualização,

admite-se uma textura composta de tons de preto e branco, conhecida como “ruído branco”.

Campo Vetorial Ruído Branco Imagem de Saída

Fig. 01: Representação do funcionamento da técnica LIC.

A metodologia abordada baseia-se no estudo inicial do algoritmo LIC e seu funcionamento.

Para isso, após a pesquisa do seu funcionamento teórico, foi inicialmente feita uma implementaçãode teste através da ferramenta Dev-C++, capaz de elaborar aplicações mais simples. Dessa forma,

foi possível estudar de uma maneira prática questões referentes ao funcionamento do processo,

como custo computacional, tempo de execução e qualidade das imagens de saída, por exemplo.

Após esse estudo inicial, foi feita a implementação do algoritmo na ferramenta ViSin. Tal

propósito foi efetuado com a ajuda da IDE C++ Builder, versão 5, onde tal ferramenta foi

desenvolvida inicialmente. Curiosamente, foi possível também a correção de alguns problemas de

execução da própria ferramenta, bem como a atualização de alguns procedimentos. Após os ajustes

que o programa teve de receber e a inserção do algoritmo, os primeiros resultados da

implementação puderam ser obtidos.

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES



Uma implementação de teste foi realizada, inicialmente, com o objetivo de entender o

funcionamento do algoritmo LIC na prática. Para isso, foi desenvolvida uma aplicação no Dev-C+

+ (em linguagem C) que efetuava LIC em uma textura de ruído branco gerada por ela mesma e,

logo em seguida, fazia a gravação da imagem resultante. Os procedimentos efetuados pelo

algoritmo foram baseados no algoritmo LIC apresentado pelo pesquisador Zhamping Liu, e seguem

a seguinte ordem:

1. O aplicativo gerava um campo vetorial através de um modelo matemático definido no

próprio código-fonte;

2. Após isso, gerava-se a textura de ruído branco, os filtros kernel (utilizados para a obtenção

da imagem LIC), e fazia-se a normalização do campo vetorial;

3. Aplicava-se a técnica à textura de ruído branco, e a imagem resultante era salva no

formato .PPM.

Como citado no primeiro passo, o campo vetorial foi gerado no próprio código-fonte, de tal

modo que sua modificação fosse feita de uma maneira mais direta, acelerando a execução do

processo. Já a textura de ruído branco foi gerada através de valores aleatórios atribuídos à

intensidade de cada um de seus pixels, e os filtros eram obtidos com valores crescentes simples(vale citar aqui o fato de que a dimensão do filtro influencia diretamente na qualidade da imagem de

saída). A normalização do campo vetorial é um passo fundamental do funcionamento da técnica,

uma vez que permite a reparametrização dos vetores do campo.

Após todos esses procedimentos, era efetuada a convolução. Terminada a execução da

aplicação, as imagens de saída podiam ser analisadas no software Futurix Imager . Exemplos de

saídas iniciais obtidas podem ser vistos nas imagens abaixo.

Fig. 02: A textura de ruído branco, juntamente com as diferentes saídas obtidas aplicadas nesta.

Uma vez que tal algoritmo estava apto a testes, estudou-se características de seu

comportamento. Tais estudos mostraram que, quanto maior o valor da dimensão do filtro, maior aqualidade da dimensão da imagem – em contrapartida, maior o tempo gasto no processamento da

imagem LIC. A figura 03 exibe saídas diferentes para um mesmo campo vetorial

Fig. 03: Diferentes saídas para diferentes valores de filtro.



Após esses estudos, fez-se as primeiras adaptações do algoritmo para sua aplicação na

ferramenta ViSin, ilustrada em seu formato original na figura 04. Aqui, vale ressaltar um ponto

importante: tal ferramenta gera a visualização dos vetores para cada instante da simulação

numérica, chamado “ciclo”. Como uma mesma simulação pode ser composta por n ciclos distintos,

o algoritmo deve efetuar a convolução para cada um os instantes, de cada um dos ciclos.

Enquanto o algoritmo era implementado, algumas observações foram feitas, como o fato de

que algumas operações necessárias ao funcionamento do LIC (como a definição dos vetores docampo vetorial, ou a normalização deste, por exemplo) são operações que, dependendo do caso, são

efetuadas por padrão na ferramenta.

Fig. 04: Aspecto original da ferramenta ViSin

Uma vez feitos tais ajustes necessários à implementação do método, foi possível obter as

primeiras saídas geradas em tempo real pelo programa. Agora, o campo vetorial é lido de arquivos

de entrada utilizados pela própria ferramenta ViSin, (que por sua vez são os arquivos de saída do

software SGel ) , gerando uma imagem de saída para cada instante de um ciclo. Uma dessas

imagens pode ser observada na figura 05.

Fig. 05: Aspecto da ferramenta ViSin com a implementação da técnica.



No entanto, alguns problemas de implementação precisam ser resolvidos: não raro, podem

ocorrer alguns erros de execução dependendo de como a ferramenta é utilizada - logo, ainda ocorre

um trabalho contínuo no código-fonte do ViSin, procurando resolver tais erros de execução. Além

disso, o processo de convolução para um único instante é em média de 2,0 segundos (com o valor

do filtro baixo, que gera uma imagem de 900 x 660 pixels - dimensão padrão das imagens dos

campos vetoriais do ViSin), ou seja, procura-se meios de otimizar o processo. Um deles é conhecido

como FastLIC, e uma breve descrição desta é apresentada na conclusão deste trabalho.

5. CONCLUSÕES

O método de Convolução de Integral de Linha é uma técnica de visualização científica

poderosa, capaz de ampliar o poder de visualização de ferramentas cujo objetivo são auxiliar nas

visualizações de simulações numéricas, como a ferramenta ViSin. No entanto, embora as pesquisas

e implementações feitas até o presente momento tenham alcançado o resultado esperado e, portanto,

atingido os objetivos das propostas oferecidas anteriormente, os produtos finais dos testes

realizados ainda podem e devem ser melhorados. Há questões como a redução do custo

computacional, e a otimização de processos que podem custar tempo à simulação.

Outro ponto que deve ser citado é que há, ainda, extensões do modelo LIC original, capazesde se adaptar melhor às necessidades que o ViSin procura suprir – em especial, pode-se citar o

FastLIC, extensão do método original que visa efetuar a convolução de uma maneira mais rápida,

evitando redundâncias. Além disso, esta pesquisa se mostra relevante devido ao fato de áreas que

englobam o estudo de simulações numéricas (como áreas da matemática, física e química, por

exemplo) poderem se beneficiar das funcionalidades providas por tal ferramenta.

6.BIBLIOGRAFIAS

DUPAS, E. R. C. A Ferramenta ViSiN. Presidente Prudente, Universidade Estadual Paulista, 2009.

64p.

CABRAL B.; LEEDOM, L. C. Imaging vector fields using Line Integral Convolution. Berlin,

1996. 8p.

STALLING D.; HEGE H. C. LIC: acceleration, animation and zoom. Berlin, 1997. 34p.

STALLING D.; HEGE H. C. Fast and resolution independent line integral convolution. Berlin,

1995. 34p.

SANO D. M. C. Simulação numérica da fase liquida na deposição de dióxido de estanho viasol-gel. Universidade Estadual Paulista, 2009. 34p.

APOIO FINANCEIRO

PROTOCOLO DE APROVAÇÃO DO COMITÊ DE ÉTICA

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