水聲數(shù)據(jù)可視化是人類探索海洋世界的重要手段,在海洋資源探測(cè)、海底地貌勘察以及漁業(yè)領(lǐng)域等方面具有廣泛的應(yīng)用。隨著GPU等并行處理技術(shù)的發(fā)展,繪制質(zhì)量較高的直接體繪制技術(shù)成為了實(shí)現(xiàn)可視化的主要方式,而傳遞函數(shù)的設(shè)計(jì)作為其中的關(guān)鍵技術(shù),一直是人們的關(guān)注焦點(diǎn)。為進(jìn)一步提升水聲數(shù)據(jù)的可視化效果,本文針對(duì)水聲數(shù)據(jù)的特點(diǎn),對(duì)體繪制中傳遞函數(shù)的設(shè)計(jì)進(jìn)行了較為深入的研究,主要研究工作和成果如下:首先,針對(duì)現(xiàn)有傳遞函數(shù)對(duì)水聲數(shù)據(jù)水體層和地底層分類效果較差的問題,提出了一種基于三維非下采樣Brushlet變換的水聲數(shù)據(jù)體繪制傳遞函數(shù)方法。利用三維Brushlet變換在檢測(cè)和捕捉體數(shù)據(jù)中的高維奇異性信息及方向紋理信息方面的優(yōu)越性,首先結(jié)合灰度共生矩陣在非下采樣Brushlet變換的不同方向系數(shù)體積塊中提取水聲數(shù)據(jù)的紋理特征,然后利用模糊C均值聚類方法完成數(shù)據(jù)分類,最后根據(jù)分類結(jié)果分別設(shè)計(jì)不透明度和顏色映射函數(shù)實(shí)現(xiàn)可視化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其他方法相比,該方法具有更好的分類能力,并且能有效地濾除水聲數(shù)據(jù)中的雜質(zhì),強(qiáng)化邊界信息,從而增強(qiáng)繪制效果。其次,針對(duì)傳統(tǒng)的水聲數(shù)據(jù)目標(biāo)檢測(cè)算法對(duì)目標(biāo)物體的分割效果不佳的缺點(diǎn),提...

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 三維水聲數(shù)據(jù)可視化
        1.2.1 三維水聲數(shù)據(jù)
        1.2.2 三維水聲數(shù)據(jù)可視化流程
        1.2.3 水聲數(shù)據(jù)可視化研究現(xiàn)狀
    1.3 體繪制傳遞函數(shù)的研究現(xiàn)狀
        1.3.1 以圖像為中心的傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)方法
        1.3.2 以數(shù)據(jù)為中心的傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)方法
        1.3.3 傳遞函數(shù)設(shè)計(jì)面臨的問題及挑戰(zhàn)
    1.4 本文研究工作及內(nèi)容安排
第2章 體繪制傳遞函數(shù)
    2.1 直接體繪制
        2.1.1 直接體繪制中的光學(xué)模型
        2.1.2 直接體繪制算法
    2.2 傳遞函數(shù)相關(guān)概念
        2.2.1 傳遞函數(shù)的定義
        2.2.2 傳遞函數(shù)的分類
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于非下采樣Brushlet變換的水聲數(shù)據(jù)傳遞函數(shù)
    3.1 引言
    3.2 三維非下采樣Brushlet
        3.2.1 構(gòu)造局部光滑的標(biāo)準(zhǔn)正交基
        3.2.2 構(gòu)造一維Brushlet基
        3.2.3 構(gòu)造三維Brushlet基
    3.3 基于三維非下采樣Brushlet變換的水聲數(shù)據(jù)分類
        3.3.1 利用灰度共生矩陣提取特征
        3.3.2 顏色和不透明度函數(shù)的映射
        3.3.3 分類效果評(píng)價(jià)因子
    3.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.4.1 不同傳遞函數(shù)方法的可視化效果比較
        3.4.2 不同傳遞函數(shù)方法分類效果的定量評(píng)價(jià)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于改進(jìn)的三維自適應(yīng)區(qū)域生長(zhǎng)的水聲數(shù)據(jù)可視化研究
    4.1 引言
    4.2 自適應(yīng)閾值三維區(qū)域生長(zhǎng)算法
        4.2.1 傳統(tǒng)的區(qū)域生長(zhǎng)算法及其流程
        4.2.2 改進(jìn)的三維自適應(yīng)閾值區(qū)域生長(zhǎng)算法
    4.3 基于三維自適應(yīng)閾值區(qū)域生長(zhǎng)的傳遞函數(shù)
        4.3.1 三維數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)
        4.3.2 利用改進(jìn)的自適應(yīng)閾值區(qū)域生長(zhǎng)算法對(duì)水聲數(shù)據(jù)進(jìn)行分類
        4.3.3 不透明度和顏色的映射規(guī)則
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        4.4.1 區(qū)域生長(zhǎng)算法中生長(zhǎng)閾值和閾值增長(zhǎng)步長(zhǎng)分析
        4.4.2 區(qū)域生長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果及可視化實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
    作者在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加的科研項(xiàng)目



本文編號(hào)：3870873