一种面向OPENGL的三维模型的转化方法

在对OpenGL的显示列表和VRML的研究基础上，提出了一种将3DMAX制作的三维模型用VRML模型作中介，将模型数据(包括网格顶点数据，材质，贴图)进行分离、提取、规范化，优化保存．最后在OpenGL建立的虚拟场景中快速生成三维模型并显示其虚拟影象的方法．该方法能使由三维建模软件产生的三维模型方便快速的移植到支持OpenGL的应用程序开发环境中．对于建立虚拟场景的模型有较大的实用价值。     

Linux下基于体绘制算法实现地震数据的三维可视化

论文针对地震数据量大且为结构化规则网格型体数据场的特点,根据地震解释的需要,对直接体绘制算法进行了简化和改进,利用OpenGL和Qt实现了Linux系统中地震数据的三维可视化,取得了较好的效果。     

全球地壳结构数据的三维可视化建模与应用

利用可视化技术表现地壳结构，形象地模拟地震波在地壳内部的传播，对于增强地震事件解释具有重要意义。通过分析改进的CRUST5．1全球地壳结构数据特征，提出了基于长方体与四棱柱相结合的三维可视化建模方法。利用OpenGL建模技术，建立了全球地壳结构数据的可视化模型，在Delphi中基于OpenGL三维图形库实现了CRUST5．1全球地壳结构数据的三维可视化表达，结合OpenGL的人机交互功能完成了多视角观察以及基于地表剖切线的三维剖切功能。     

基于NURBS方法和0penGL平台的地震层位建模与实现

结合三维地震层位数据,使用OpenGL图形库和NURBS模型,分析了NURBS构造自由曲面的方法.讨论和总结了相关关键算法和技术,实现了地震层位的三维多方显示,为很多领域的空间数据曲面拟合提供了通用性方法.     

基于NURBS方法和OpenGL平台的地震层位建模与实现

结合三维地震层位数据,使用OpenGL图形库和NURBS模型,分析了NURBS构造自由曲面的方法。讨论和总结了相关关键算法和技术,实现了地震层位的三维多方显示,为很多领域的空间数据曲面拟合提供了通用性方法。     

基于Open Inventor的地震数据三维可视化技术研究

本文分析传统地震数据SEG-Y存储格式的特点,研究Open inventor海量数据加载、三维体数据渲染、剖面显示交互控制技术,地震数据预处理过程中实现了存储格式转换,在此基础上最终完成了地震数据体的三维可视化显示与剖面的展示功能。     

OpenGL显示3DS模型若干问题的研究

根据OpenGL进行三维显示的处理过程和3DS文件中三维模型的数据组织结构,说明了如何从3DS文件得到OpenGL显示所需的数据。讨论了OpenGL显示三维物体时法线向量的作用,给出了一种高效的法线向量求解方法,该方法比现有方法的速度快一至两个数量级。最后讨论了如何利用3DS文件中的关键帧数据正确地显示带动画信息的模型。     

地震活断层探测地质体三维可视化设计

在地学研究领域涉及大量的三维建摸与可视化需求。本文结合地震活断层探测工程实际需要,研究设计基于钻孔数据的地下地质体建模及三维可视化设计。通过专业建模软件(RMScommon)考虑断层数据分层建模得到地质体立体网格三维模型;运用OpenGL在VC++环境下实现所建模型的可视化。     

利用OpenGL实现曲面重构图形显示

OpenGL已成为国际上通用的开放式三维图形工业标准，本文以双三次B样条曲面反求为例，研究了OpenGL在曲面反求过程中，三维数据的图形显示。     

基于数字人彩色图像的三维重建算法研究

对数字人彩色照片数据进行高质量的实时三维表面重建提出了一种新算法。该算法利用交互分割平台提取出彩色体数据中单个器官的三维表面点集,再根据对二值体数据滤波后的灰度值计算灰度梯度估算得到表面点的法向量。最后用带颜色的表面点来描述器官的三维表面,利用显卡OpenGL接口对表面点集进行三维显示。在微机环境下对美国数字人照片数据集中的肝脏和肺部两个器官进行了三维重建,在保证图像质量的前提下重建速度超过25帧/s。提出的算法能对高分辨率的彩色体数据进行高质量的实时三维表面重建。     

地震资料处理环境中数据写策略研究

在地震资料处理环境中,用户频繁地大规模地震数据写操作后,针对文件系统池中存在地震数据写与分布不均衡的缺陷,剖析地震资料处理流程,探讨分析各种常规地震数据写策略,提出了一种基于概率的地震数据写策略,以满足文件系统池在不同初始状态下地震数据写均衡与优化分布. 实验结果验证了其优越性.     

全变分正则化非局部均值地震数据降噪

在地震数据的采集中往往存在随机噪声,噪声会影响地震数据分析的准确性,针对地震数据中存在的高斯噪声,传统非局部均值降噪算法在对地震数据降噪后无法有效保持地震数据中的同相轴边缘。将全变分正则化非局部均值算法应用于地震数据降噪,通过计算噪声估计值,更新去抖动非局部均值算法的权值,将去抖动非局部均值降噪结果进行全变分正则化约束,得到最佳的地震数据降噪结果。在有效去除高斯噪声的同时,保留地震数据的同相轴边缘。通过在合成地震数据、海上叠前地震数据、陆上叠后地震数据上进行降噪实验,对比该算法与非局部均值算法、基于近邻法选择策略的非局部均值算法的峰值信噪比、均方误差、平均结构相似度,得出全变分正则化非局部均值降噪算法在有效降噪的同时,可以较完整地保留地震数据的同相轴边缘细节。     

虚拟地震数据文件并行访问策略

针对石油勘探行业海量数据过大以及非结构化的特点导致地震数据合并处理时的效率低、消耗磁盘等问题, 提出对地震数据文件建立元数据, 将多个独立地震数据文件通过文件元数据合并方式生成一个逻辑上完整的地震数据文件即虚拟地震数据文件, 提高地震数据合并效率, 并根据地震数据并行访问模型实现对虚拟地震数据文件的IO访问.     

地震数据采集系统中的数据压缩与FPGA实现

实现了一种地震数据采集系统中的数据压缩算法,用于提升采集系统的数据传输效率,从而提高了海洋地震勘探的精度和深度。压缩针对地震数据流,比现有的地震数据压缩算法更容易在FPGA上实现。同时考虑到地震波的物理特征,借鉴语音压缩算法,实现了一种易于用FPGA实现的24位地震数据流无损压缩算法,平均能将采集的地震数据压缩至原始数据大小的54%。     

相控震源与组合震源地震信号检测结果对比

为提高可控震源地震信号的信噪比，将雷达系统的相控阵技术应用于可控震源地震，通过控制相邻震源的相位差恒定，使地震波能量集中，产生定向地震波束，加强有用信号的强度．从而提高了地震信号的信噪比．在给定条件下，与单震源地震和组合震源地震相比．相控地震的信噪比最高．因此．将相控技术应用于可控震源是可行的．     

分布式地震数据处理系统研究

地震数据处理是一个非常复杂的系统工程，其过程涉及到大量的功能模块，这些功能模块构成了一个完整的地震数据处理系统，针对当前单个地震数据处理系统存在的突出问题，提出了一种基于网络技术的分布式地震数据处理系统，以适应愈来愈复杂的地震数据处理的需要，达到提高地震数据处理质量，减少地震数据处理周期的目的。分布式地震数据处理系统的地震数据采用局部地震数据库和全局地震数据库两种管理方式。功能模块设计为局部的，使用该处理系统进行管理，通过计算机网络功能，将多台计算机上的多个地震数据处理系统有机地结合起来，共同完成一次地震数据处理过程，其最大特点就是能够优化模块组合，进行数据共享，形成最佳处理流程，快速，高效地完成处理工作。     

建筑管道抗震支吊架力学性能有限元分析

针对建筑管道抗震支吊架理论研究落后于工程应用实践的现状,以某抗震支吊架为研究对象,采用有限元法分析抗震支吊架的力学性能。对比数值计算结果与支吊架室内拉伸试验结果,验证有限元建模的可靠性。针对3种不同地震波,对支吊架结构的地震响应进行瞬态时程分析,并对连接螺栓的拉伸强度进行校核,探讨水平加速度方向、斜撑厚度和安装角度变化对支吊架结构抗震性能的影响。结果表明：在3种地震波作用下,支吊架结构均满足强度要求,且连接螺栓也未发生破坏;当水平加速度侧向输入时,支吊架结构的受力响应最大;随着斜撑厚度的增加和安装角度的减小,支吊架结构的抗震性能增强。     

地震信号处理软件系统

本文介绍了地震信号处理软件系统的设计和实现。该系统实现了地震数据的读入写出、地震数据的数据库管理，有功能丰富的地震信号处理算法和操作和方便的人机交互界面。     

地震剖面波形的自动识别与提取

在没有数字资料的情况下,如何充分利用旧的光点模拟地震纸剖面和胶片?如何重新对比解释,重新处理和储存这些资料(包括在上面作过手工解释的地震纸剖面)?如何解决硬拷贝的地震剖面只能阅读而不能进一步处理的困难?为了解决这些问题,提出了一个有效的途径,从而使老剖面、老胶片的重新处理和重新解释成为可能,即利用图形图象处理技术,首先对由扫描纸剖面得到的光栅图象上的地震波形进行预处理、细化、识别和提取,并转化为数字资料,若再重新格式化为标准的SEG-Y格式,则可以进一步用来处理和解释.通过对该技术应用于实际旧剖面所取得的结果的分析可以看到,在数字化的地震剖面上,原剖面的特征面貌得到有效恢复,可见,该技术用于旧地震剖面的重建是行之有效的.     

基于手机加速度计的地震场景分层识别方法

利用智能手机内置加速度计进行地震场景识别是地震预警研究领域的新热点,现有的利用手机识别地震的方法中,地震模拟场景与真实情形出入较大,且识别方法较为单一。利用地震体验屋模拟出地震场景数据,提出一种两层分类的地震场景识别方法以区分地震场景和不同日常生活场景。该方法中,首先为提出的最大相关系数和（Sum of Maximum Correlation,SMC）特征设置单门限,利用数据周期性排除跑步、步行等人类运动场景,再利用[K]最邻近算法对非周期性运动场景数据进行第二层分类,以正确提取地震场景。实验结果表明,该分层识别方法快速且地震场景和非地震场景识别率均在96%以上。