Visual Computing

Visual Computing ist ein Oberbegriff für alle Informatikdisziplinen, die sich mit Bildinformationen und 3D-Modellen beschäftigen, also Computergrafik, Bildverarbeitung, Visualisierung, Computer Vision, Virtual und Augmented Reality, Videobearbeitung, aber auch Aspekte von Mustererkennung, der Mensch-Computer-Interaktion, des maschinellen Lernens und Digitaler Bibliotheken. Dabei geht es um die Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Darstellung visueller Informationen (hauptsächlich Bilder und Videos). Anwendungsbereiche sind unter anderem industrielle Qualitätskontrolle, medizinische Bildverarbeitung und Visualisierung, Vermessung, Robotik, multimediale Systeme, Virtual Heritage, Specialeffekte in Film und Fernsehen, und Computerspiele.

Visual Computing ist noch ein relativ junger Begriff, der erst um 2005 seine heutige Bedeutung erlangt hat, als die Disziplinen Computergrafik, Bildverarbeitung, Computer Vision etc. in ihrer Methodik und ihren Anwendungen immer näher zusammen rückten, und ein Oberbegriff dafür benötigt wurde.

Wie definiert sich Visual Computing?

Die Interpretation und die Erzeugung von Bildern sind etablierte Anwendungen der Informationstechnologie. Zwei parallele Entwicklungen der Informationstechnologie führen zu einer immer stärkeren Verschmelzung dieser Bereiche in Form des Visual Computings. Einerseits können durch das exponentielle Wachstum an Rechenleistung, Speicherplatz und Bandbreite Probleme und Datenmengen in Grössenordnungen bewältigt werden, die eine genauere Beschreibung der Wirklichkeit zulassen als je zuvor. Bildverarbeitung kann heutzutage ganze Städte im Computer rekonstruieren, während Computergrafik gleichzeitig in der Lage ist, diese Modelle auch wirklichkeitsgetreu wieder darzustellen. Dadurch steigt auch das gegenseitige Interesse und die Verknüpfungen, da die Entwicklungen der Gebiete zu welchselseitigem Fortschritt führen. Aber auch viele verwendete mathematische und algorithmische Methoden sind bei allen Bereichen, die Bilder verwenden, die gleichen: Bildformate, Filtermethoden, Farbmodelle, Bildmetriken und andere.

Andererseits ermöglicht die Miniaturisierung von Computing Ressourcen in der Form von Smartphones, PDAs und Laptops zusammen mit mobilem Internetzugang jedem Anwender neue Bilddaten zu erzeugen. Millionen von Photos werden auf Flickr gelegt und Videos auf YouTube, diese jeweils mit ihren Koordinaten auf der Welt versehen und dann von tausenden Menschen gesehen. Diese enormen Datenquellen bieten neue Chancen und Aufgaben, die dem Wachstum an Ressourcen gegenüberstehen. Wiewohl viele Aufgabenstellungen der Teildisziplinen in der wissenschaftlichen Welt (also meist unter „Laborbedingungen“) als gelöst gelten, besteht eine wesentliche Aufgabe der Gesamtdisziplin Visual Computing in der Integration der Teillösungen zu verwendbaren Produkten – das inkludiert auch die Behandlung vieler praktischer Probleme, vom Umgang mit Hardwarevielfalt über die Verwendung echter (meist fehlerhafter und/oder riesiger) Daten bis zu der Bedienung durch ungeschulte Benutzer. Insofern ist Visual Computing mehr als nur die Summe seiner Teildisziplinen, ein nächster Schritt hin zu praxistauglichen Systemen im Bereich bild- und objektbehafteter Methoden am Computer.

Bereiche des Visual Computing

Zumindest die folgenden Bereiche gehören zu Visual Computing:

Studiengänge

An mehreren deutschsprachigen Universitäten werden eigene Studiengänge aus Visual Computing angeboten.

Weblinks

Forschungsprojekte im Bereich Visual Computing (Fachhochschule Dortmund)
Angewandte Forschung im Bereich Visual Computing (Fraunhofer IGD)
Institut für Visual Computing (Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, Sankt Augustin)
VRVis Research Center für Virtual Reality und Visualisation, Wien