本文關(guān)鍵詞：海量地震數(shù)據(jù)體繪制方法研究

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【摘要】：三維數(shù)據(jù)場體繪制可視化技術(shù)在醫(yī)學(xué)、流體物理、氣象、地質(zhì)勘探等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,針對(duì)海量三維數(shù)據(jù)場可視化引起了相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)術(shù)界和工業(yè)界關(guān)注。通常,實(shí)現(xiàn)三維海量數(shù)據(jù)場可視化有三種思路：其一是并行的思想,通過多機(jī)或多GPU并行處理來實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)場可視化：其二是壓縮的思想,將三維數(shù)據(jù)場進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮,減少數(shù)據(jù)規(guī)模：其三是多分辨率的思想,形成LOD可視化技術(shù)方案和流程�；趶埩糠纸夂椭貥�(gòu)的壓縮體繪制方法采用高階PCA的思想,實(shí)現(xiàn)了三維數(shù)據(jù)場的高效壓縮。在針對(duì)地震數(shù)據(jù)壓縮處理中,張量分解和重構(gòu)存在因子矩陣獨(dú)立(不能共享)問題,導(dǎo)致壓縮率低和重構(gòu)效率低兩方面問題。本文針對(duì)上述兩方面的問題開展研究,主要成果如下：(1)提出了基于全局因子矩陣的張量近似方法。傳統(tǒng)的張量分解與重構(gòu)方法中,每個(gè)分塊都使用獨(dú)立的因子矩陣,這樣既導(dǎo)致數(shù)據(jù)量的冗余又會(huì)影響實(shí)時(shí)重構(gòu)時(shí)的效率。針對(duì)這一問題,本文提出了基于全局因子矩陣的張量近似方法,考慮到各分塊的數(shù)據(jù)顯然具有一定相似性,對(duì)所有分塊都使用統(tǒng)一的全局因子矩陣進(jìn)行重構(gòu)。仿真表明,本方法可以得到與傳統(tǒng)方法一致的壓縮率和峰值信噪比,但具有更高的重構(gòu)效率;(2)提出了基于因子矩陣聚類的張量近似方法。在上一個(gè)方法中,我們選取了一組公共因子矩陣以提升壓縮效果,造成了重構(gòu)的效果有所損失,同等壓縮率下峰值信噪比與傳統(tǒng)方法基本一致�？紤]到不同分塊間的相似性大小存在差異,本文提出了基于因子矩陣聚類的張量近似方法,前一方法的基礎(chǔ)上,對(duì)各個(gè)分塊的因子矩陣進(jìn)行聚類,對(duì)因子矩陣屬于同一個(gè)聚類的分塊,采用相同的因子矩陣進(jìn)行重構(gòu)。仿真結(jié)果表明,本方法同前一方法相比,能夠在保證基本相同的壓縮率下,明顯提升峰值信噪比,同時(shí)依然保持較高的重構(gòu)效率。綜上所述,本文針對(duì)在地震數(shù)據(jù)的壓縮體繪制中,張量分解和重構(gòu)中因子矩陣獨(dú)立導(dǎo)致的壓縮率和重構(gòu)效率低的問題,提出并實(shí)現(xiàn)了有效的解決算法,并實(shí)現(xiàn)了對(duì)本文方法進(jìn)行仿真的張量近似壓縮體繪制軟件平臺(tái)。相比于原方法,本文方法能在同等壓縮率下得到更高的峰值信噪比,具有很高的實(shí)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：張量近似 壓縮體繪制 聚類 主成分分析
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P631.44
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 直接體繪制技術(shù)14
• 1.2.2 并行體繪制技術(shù)14-15
• 1.2.3 多分辨率體繪制技術(shù)15
• 1.2.4 壓縮體繪制技術(shù)15-17
• 1.3 本文工作17-18
• 1.4 章節(jié)安排18-19
• 第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)19-39
• 2.1 壓縮體繪制19-25
• 2.1.1 體數(shù)據(jù)19-20
• 2.1.2 壓縮體繪制基本流程20-23
• 2.1.3 壓縮數(shù)據(jù)表示模型23-25
• 2.2 高階張量近似25-33
• 2.2.1 張量的相關(guān)概念25-27
• 2.2.2 張量的矩陣化27-28
• 2.2.3 矩陣的奇異值分解及在高階上的拓展28-30
• 2.2.4 張量的乘法運(yùn)算30-31
• 2.2.5 張量分解與重構(gòu)31-33
• 2.3 聚類分析33-38
• 2.3.1 聚類分析的概念33-34
• 2.3.2 基本聚類方法概述34-36
• 2.3.3 劃分方法36-38
• 2.4 本章小結(jié)38-39
• 第三章 基于全局因子矩陣的張量重構(gòu)算法39-60
• 3.1 引言39
• 3.2 傳統(tǒng)的張量近似體繪制39-45
• 3.2.1 張量近似體繪制的處理流程39-44
• 3.2.2 張量近似體繪制中分塊大小的選取44
• 3.2.3 傳統(tǒng)的張量近似體繪制的不足之處44-45
• 3.3 全局因子矩陣張量重構(gòu)算法45-52
• 3.3.1 使用全局因子矩陣重構(gòu)的優(yōu)勢45-46
• 3.3.2 全局因子矩陣的選取46-51
• 3.3.3 全局因子矩陣重構(gòu)的過程51-52
• 3.4 仿真分析52-59
• 3.4.1 地震數(shù)據(jù)的張量近似效果53-55
• 3.4.2 壓縮體繪制的評(píng)價(jià)指標(biāo)55-56
• 3.4.3 全局因子矩陣張量重構(gòu)仿真分析56-59
• 3.5 本章小結(jié)59-60
• 第四章 基于因子矩陣聚類的張量重構(gòu)算法60-70
• 4.1 引言60
• 4.2 全局因子矩陣重構(gòu)的相關(guān)問題60-61
• 4.3 分塊因子矩陣聚類算法61-65
• 4.3.1 因子矩陣的相似性度量61-62
• 4.3.2 K-均值聚類方法62-64
• 4.3.3 K-中心點(diǎn)聚類方法64-65
• 4.4 仿真分析65-69
• 4.5 本章小結(jié)69-70
• 第五章 仿真平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)70-75
• 5.1 仿真環(huán)境70-71
• 5.1.1 OpenGL簡介70-71
• 5.1.2 CUDA簡介71
• 5.2 仿真平臺(tái)整體架構(gòu)71-73
• 5.3 數(shù)據(jù)管理模塊設(shè)計(jì)73-74
• 5.4 繪制管理模塊設(shè)計(jì)74
• 5.5 本章小結(jié)74-75
• 第六章 總結(jié)與展望75-77
• 6.1 工作總結(jié)75-76
• 6.2 工作展望76-77
• 致謝77-78
• 參考文獻(xiàn)78-83
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目和成果83

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本文編號(hào)：700925