多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)可視化作為科學(xué)可視化的一個(gè)重要分支,在核物理模擬、計(jì)算流體力學(xué)、燃燒模擬、醫(yī)學(xué)影像和氣象仿真等大規(guī)模科學(xué)和工程計(jì)算領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。隨著相關(guān)大規(guī)�？茖W(xué)和工程計(jì)算領(lǐng)域應(yīng)用的興起,高性能計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的快速提升以及數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、途徑的日益智能化、大尺度化,科學(xué)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性呈現(xiàn)空前的、爆炸式的增長(zhǎng),一個(gè)滿足領(lǐng)域?qū)＜倚枨蟮目茖W(xué)以及工程計(jì)算的輸出通常都包含多變量、時(shí)變以及高分辨率等特點(diǎn),TB級(jí)甚至PB級(jí)的多變量體數(shù)據(jù)已屢見(jiàn)不鮮。然而,與之對(duì)應(yīng)的多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)可視化能力差距卻在不斷加大。當(dāng)前大多數(shù)的研究都集中在傳統(tǒng)的單一變量場(chǎng)可視化領(lǐng)域,難以被應(yīng)用到可視化和分析具有上述特點(diǎn)的多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)上。總的來(lái)說(shuō),多變量空間數(shù)據(jù)可視化的目的是分析和表達(dá)數(shù)據(jù)場(chǎng)中多個(gè)屬性及其相互關(guān)系,通過(guò)可視界面呈現(xiàn)并探索復(fù)雜空間數(shù)據(jù)中的多變量演化規(guī)律,展現(xiàn)復(fù)雜科學(xué)現(xiàn)象的演變過(guò)程,甚至幫助用戶發(fā)現(xiàn)新的物理現(xiàn)象和規(guī)律。其難點(diǎn)和挑戰(zhàn)在于：克服多變量數(shù)據(jù)量大、內(nèi)在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、屬性在空間中互相交織遮擋的數(shù)據(jù)特性,設(shè)計(jì)有效的方案輔助用戶同步地分析提取和表達(dá)這些信息、觀察和研究數(shù)據(jù)屬性及其相互之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)未知的新特征和新現(xiàn)象。本文以三維多變量標(biāo)量場(chǎng)數(shù)據(jù)為主要研究對(duì)象,結(jié)合可視化流水線,圍繞多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)高效可視化的關(guān)鍵問(wèn)題展開(kāi)了若干研究。論文的主要貢獻(xiàn)概括如下：● 提出了一套以層次矢量量化和完美空間哈希為基礎(chǔ)的多變量體數(shù)據(jù)壓縮域體繪制方法。首先,將體數(shù)據(jù)分塊,逐塊進(jìn)行拉普拉斯分解,對(duì)分解后的層次數(shù)據(jù)分層進(jìn)行矢量量化,獲取高壓縮比的索引體數(shù)據(jù),再以該索引體數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的矢量量化編碼表解碼重建得到恢復(fù)體數(shù)據(jù),將原始體數(shù)據(jù)與恢復(fù)體數(shù)據(jù)作差得到稀疏的殘差體數(shù)據(jù)；進(jìn)而使用完美空間哈希壓縮該稀疏殘差體數(shù)據(jù)；最后以索引體數(shù)據(jù)、矢量量化編碼表和完美空間哈希的結(jié)果作為體繪制階段的輸入,進(jìn)行實(shí)時(shí)解碼和繪制；以矢量量化和完美空間哈希獲得高壓縮比并在解碼時(shí)加回殘差數(shù)據(jù)達(dá)到近似無(wú)損�！� 提出了一種新穎的基于多類(lèi)藍(lán)噪聲采樣的多變量體可視化方法。首先,將多變量數(shù)據(jù)場(chǎng)逐一轉(zhuǎn)換為視點(diǎn)相關(guān)的2D密度場(chǎng),獲取一個(gè)2D混合密度場(chǎng)。在該屏幕空間密度場(chǎng)上進(jìn)行多類(lèi)藍(lán)噪聲采樣,獲得一個(gè)沒(méi)有重疊的多類(lèi)采樣分布,使得每一個(gè)像素只關(guān)聯(lián)一個(gè)變量場(chǎng)。最后使用該多類(lèi)采樣分布進(jìn)行光線投射,依據(jù)直接體可視化模式、等值面模式和切割面模式對(duì)多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)進(jìn)行可視化。該方法可以有效避免在傳統(tǒng)多變量可視化方法中所存在的變量級(jí)別的顏色混合以及三維空間中變量場(chǎng)的相互遮擋,幫助用戶更準(zhǔn)確有效地感知數(shù)據(jù)特征�！� 提出了一個(gè)以語(yǔ)義透鏡為核心的多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)可視化的交互環(huán)境。首先,將對(duì)特征進(jìn)行分類(lèi)和視覺(jué)描述的傳統(tǒng)方法進(jìn)行更高層次的抽象,并用用戶所熟知的語(yǔ)義進(jìn)行標(biāo)識(shí)。其次,設(shè)計(jì)語(yǔ)義透鏡,設(shè)定透鏡內(nèi)外想要觀察的不同變量場(chǎng),再通過(guò)選取語(yǔ)義設(shè)定透鏡內(nèi)外想要觀察的不同特征。同時(shí),將物理透鏡的過(guò)渡區(qū)域概念引入到語(yǔ)義透鏡中,在過(guò)渡區(qū)域?qū)ν哥R內(nèi)外特征進(jìn)行不同比例的融合,使透鏡內(nèi)外特征平滑過(guò)渡。用戶根據(jù)過(guò)渡區(qū)域不同比例的混合結(jié)果對(duì)兩個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,可幫助解決單一視圖可視化時(shí)特征之間相互遮擋的問(wèn)題。此外,特征在透鏡內(nèi)外的原有信息有效地幫助用戶對(duì)混合特征進(jìn)行區(qū)分。針對(duì)過(guò)渡區(qū)域的混合展示,我們提供了傳統(tǒng)的顏色融合的方法和基于結(jié)構(gòu)采樣的方法兩種方式。在顏色混合產(chǎn)生較嚴(yán)重歧義顏色時(shí),用戶可以選擇基于結(jié)構(gòu)采樣的可視化方法。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類(lèi)】：TP391.41
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)的壓縮域體繪制
        1.1.1 矢量量化壓縮與壓縮域體繪制
        1.1.2 浮點(diǎn)型時(shí)序體數(shù)據(jù)壓縮方法與可視化
        1.1.3 完美空間哈希
    1.2 多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)的可視化技術(shù)
        1.2.1 視覺(jué)通道和圖像融合
        1.2.2 數(shù)據(jù)融合和混合繪制
        1.2.3 藍(lán)噪聲采樣
    1.3 多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)可視化的交互環(huán)境
        1.3.1 多關(guān)聯(lián)視圖
        1.3.2 畫(huà)刷和高維傳輸函數(shù)
        1.3.3 焦點(diǎn)+上下文
        1.3.4 語(yǔ)義傳輸函數(shù)
    1.4 本文主要工作與章節(jié)安排
2 多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)的壓縮域體繪制方法
    2.1 基于層次矢量量化的多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)壓縮
        2.1.1 基于主成分分析的初始碼表訓(xùn)練
        2.1.2 LBG碼表精煉
    2.2 基于完美空間哈希的殘差壓縮
    2.3 基于GPU的實(shí)時(shí)壓縮域體繪制
        2.3.1 紋理數(shù)據(jù)構(gòu)造
        2.3.2 解碼和繪制
    2.4 應(yīng)用結(jié)果與分析
        2.4.1 靜態(tài)多變量體數(shù)據(jù)的應(yīng)用
        2.4.2 時(shí)變多變量體數(shù)據(jù)的CDVR流水線
        2.4.3 時(shí)變多變量體數(shù)據(jù)的應(yīng)用
    2.5 小結(jié)與討論
3 基于多類(lèi)藍(lán)噪聲采樣的多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)可視化技術(shù)
    3.1 基于噪聲采樣的多變量體可視化方法
        3.1.1 混合密度場(chǎng)計(jì)算
        3.1.2 多類(lèi)藍(lán)噪聲采樣
        3.1.3 多類(lèi)光線投射
    3.2 集成的可視化和對(duì)比過(guò)程
        3.2.1 確定ROI
        3.2.2 局部的多變量數(shù)據(jù)場(chǎng)分析與對(duì)比
    3.3 多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)應(yīng)用實(shí)例
Isabel的應(yīng)用結(jié)果'>        3.3.1 颶風(fēng)數(shù)據(jù)Hurricane_Isabel的應(yīng)用結(jié)果
        3.3.2 三維核聚變仿真數(shù)據(jù)的應(yīng)用結(jié)果
    3.4 用戶調(diào)研
        3.4.1 調(diào)研任務(wù)和過(guò)程
        3.4.2 結(jié)果分析
    3.5 討論
    3.6 小結(jié)
4 多變量空間數(shù)據(jù)場(chǎng)可視化的交互環(huán)境
    4.1 語(yǔ)義透鏡
        4.1.1 語(yǔ)義
        4.1.2 語(yǔ)義透鏡
    4.2 平滑過(guò)渡區(qū)域
        4.2.1 平滑過(guò)渡系數(shù)
        4.2.2 基于顏色的混合
        4.2.3 基于結(jié)構(gòu)采樣的混合
    4.3 基于語(yǔ)義透鏡的交互探索
        4.3.1 基于語(yǔ)義透鏡的用戶交互方式
    4.4 結(jié)果與分析
        4.4.1 單體數(shù)據(jù)的應(yīng)用實(shí)例
        4.4.2 多模態(tài)數(shù)據(jù)的應(yīng)用實(shí)例
        4.4.3 多變量體數(shù)據(jù)的應(yīng)用實(shí)例
        4.4.4 本文方法的局限性
    4.5 小結(jié)
5 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷
攻讀博士學(xué)位期間主要的研究成果
致謝

【參考文獻(xiàn)】

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1 趙利平;肖德貴;李肯立;樂(lè)光學(xué);彭成斌;;一種高效體數(shù)據(jù)壓縮算法及其在地震數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2009年11期

2 葉樉;李昕;王桂珍;陳海東;陳為;周敏;;適用于GPU的四面體體數(shù)據(jù)規(guī)則化與可視化[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2011年06期

本文編號(hào)：2889182