基于多频稀疏噪声的流场运动方向可视化算法

针对现有流场可视化算法存在的矢量场运动指向二义性以及缺乏对矢量场速率区分等问题进行了研究,提出了一种基于多频稀疏噪声纹理的改进线积分卷积算法,用来提高流场可视化后的信息表达效果。该方法首先根据矢量场速率量级的大小划分频率不同的噪声群,并合成适用于该向量场的特定多频噪声纹理;然后使用斜坡卷积核根据向量场流线对噪声纹理进行卷积;最后生成一幅同时具有矢量场运动方向和运动速率信息的彩色图像。实验结果表明,该方法可以增强用户对流场流量大小和矢量场方向的感知效果,在大规模风场数据可视化的验证实验上取得了良好的可视化效果。     

飞行器表面矢量场数据动态纹理可视化方法

面向飞行器表面流场数据可视化的应用需求,提出一种基于线性卷积（LIC）及纹理平流（IBFVS）相结合的动态纹理可视化方法。算法通过将IBFVS方法的背景随机噪声替换为LIC纹理方式,结合了LIC纹理结果对比度高及IBFVS方法生成速度快的优势;针对LIC绘制速度慢的不足,利用GPU对曲面矢量场投影并插值,生成规则矢量数据场;用GPU对LIC部分进行并行加速,有效提高了LIC纹理图像产生速度;将LIC结果图像加入到IBFVS进行平流,生成纹理图像,最后加入颜色映射,丰富流场信息。实验结果表明,该方法生成的飞行器表面动态纹理图像对比度高,清晰度强,实时绘制性能好。     

增强型IBFV 2维矢量场可视化算法

提出一种基于质点平流的增强型IBFV可视化算法,可显著增加IBFV算法生成图像的对比度。首先通过质点平流获得一系列的矢量纹理;然后将这些矢量纹理作为IBFV算法中的背景图像,代替原来的噪声纹理与帧缓存中的纹理进行图像混合生成新图。通过这种方式不仅可以准确反映流场的动态变化,而且增强了矢量线间的对比,同时还可以获得较高的绘制速度。     

基于微分的增强型三维矢量场可视化

为提高3D矢量场可视化效果,提出了一种基于微分滤波的流线增强方法。首先对三维纹理进行线性卷积运算,生成具有空间相关性的卷积纹理;其次对卷积纹理进行分数阶微分滤波,增强流线之间强度对比;最后采用纹理映射体绘制技术实现三维矢量场可视化,并通过设计体绘制的传输函数来显示矢量场的内部结构。实验结果表明,该方法有效地增强了流线间的对比,使绘制的流线更加平滑,同时也有效地消除了卷积数据过多引起的紊乱与相互遮挡。     

二维和三维矢量场的可视化

矢量场可视化用来帮助人们直观理解二维和三维矢量场。由于目前的矢量场可视化方法只能展示二维矢量场的方向而不能展示强度,并且对于三维矢量场可视化的效果不太令人满意,因此本文提出了用线积分卷积来实现二维平面矢量场可视化,以及三维空间矢量场可视化的方法。对于线积分卷积中的流线跟踪,利用扩展的Bresenham画线算法的思想,实现了二维平面和三维空间流线的跟踪,并且通过建立一个二维表和三维表来分别存储二维平面矢量场和三维空间矢量场中每个点在流线中的上一个点和下一点的位置,来避免传统流线跟踪方法的冗余计算,提高了效率。对于二维平面矢量场,把线积分卷积的结果和矢量的强度进行加权平均,从而利用输出图像的纹理和颜色,共同来表现矢量场的方向和强度。对于三维空间矢量场,利用体线积分卷积（Volume Line Integral Convolution, Volume LIC）的方法来得到输出体纹理,并且用光线投射的体渲染方法来展示三维空间矢量场。结果显示出本文的方法能够清晰直观的看到二维平面矢量场和三维空间矢量场。     

基于GPU加速的3D矢量场改进VolumeLIC绘制技术

纹理绘制技术通过纹理线条和颜色变化能够细致且生动地表现2D矢量场的速度、方向以及数据相关性等特征信息,但扩展到3D矢量场空间时,由于3D矢量场本身的空间特性容易造成纹理单元之间产生严重的视线遮挡问题,影响研究人员对矢量场内部固有属性特征的观察和分析.针对此问题,提出一种基于GPU加速实现的稀疏噪声纹理生成的改进3D矢量场Volume LIC绘制技术.在噪声生成部分,基于泊松盘分布以避免噪声点间的相互遮挡,采用Hilbert空间填充线遍历减少生成噪声点的规律性和人工痕迹,并通过高斯滤波核滤除高频区域生成稀疏高斯噪声.整个算法采用GPU+GLSL硬件加速机制,在噪声纹理采样时,利用GPU顶点颜色线性插值功能和片元计算方法有效地加速LIC纹理生成过程,并将卷积噪声和矢量场数据作为纹理传入GPU;采用光线投射算法实现LIC纹理的3D绘制显示,并通过光线提前终止技术和空白空间跳跃技术有效提升绘制效率;同时提供多种有效的交互分析手段查看流场内部特征.实验结果表明,该方法生成的3D纹理图像清晰、绘制效率高,能够有效地缓解3D复杂矢量场卷积数据过多引起的遮挡与混乱现象,具备良好的可视化效果.     

基于非线性渐变式颜色映射的LIC改进算法

线积分卷积（LIC）算法展现的纹理反映了整个矢量场的方向结构,但却不能展现矢量场的强度大小。针对此问题提出基于非线性渐变式颜色映射的LIC改进算法,将矢量场强度与白噪声结合作为LIC的输入纹理,运用FastLIC思想并划分纹理区域同步执行LIC运算来提高算法效率;再将矢量场强度作非线性变换,根据渐变式颜色映射方案使用OpenCV处理引擎并行实现矢量场强度的颜色映射; 最后由LIC得到的灰度纹理和颜色映射结果确定合成系数并构造累计函数增强两者结果,再进行线性合成运算得到最终的可视化效果。在对全球海洋流场和风场两种典型的矢量场进行可视化以及与其他算法对比实验表明,改进算法得到的可视化效果纹理清晰,较好地展示出矢量场的方向和强度,能够更准确地反映矢量场的全方位信息和局部变化情况。     

基于纹理的增强型3D流场绘制

提出一种基于纹理的增强型3D矢量场可视化算法,可显著地改善传统纹理法的绘制质量.首先通过对3D纹理的线性卷积运算生成具有空间相关性的卷积纹理;然后对卷积纹理进行高通滤波,以增加流面内流线之间强度的对比;最后通过体绘制方式展示3D卷积纹理.借助权重区域,该算法可以显示用户感兴趣区域或特征区域,避免卷积数据过多引起的紊乱及相互遮挡.     

一种新的VolumeLIC可视化方法

矢量场可视化是科学计算可视化中最具挑战性的研究课题之一,为了能在二维屏上直观显示三维矢量场,将基于纹理的LIC方法拓展到三维矢量场可视化,通过设计稀疏线噪声纹理并配合斜坡卷积核提高VolumeLIC图象质量,显著增强空间深度感,并采用光线投射直接体绘制方法生成VolumeLIC图象,另外,针对循环动画的突兀现象,提出HRCK（Hanninged RampConvolutionKernel)法生成流场的VolumeLIC循环动画,提出VolumeLICProbe交互洞察三维矢量场内部信息,通过实例表明,本文所提方法具有良好的可视化效果,交互方便,并已应用地幔可视化等领域。     

基于信息熵的流场定向线积分卷积算法

流场可视化是对流场数据进行直观分析的一种新的可视化技术,而定向线积分卷积（OLIC）算法作为一种经典的纹理可视化方法,使用该算法能明显地观察出流场方向流动的演化。为了优化可视化效果,提出了一种基于信息熵的OLIC算法。首先,基于流场矢量数据生成基于信息熵的稀疏噪声;然后,采用斜坡卷积核函数对输入纹理进行卷积计算;最后,通过计算输出纹理图像中每一个像素点的灰度值,得到最终的OLIC纹理图像。所提算法可以根据熵值在临界点区域和非临界点区域自适应地生成流线。其中临界点区域含有流场的重要信息,选择密集绘制;而在非临界点区域则选择稀疏绘制。通过在不同区域绘制不同密度的流线,所提算法节省了计算成本;与普通OLIC算法相比,所提算法的绘制速度至少提升了18.6%;在可视化效果方面,所提算法优于普通的全局绘制,使用所提算法能更仔细地观察特征区域。     

基于分数阶微分的流线增强方法

为增强流线间强度对比,提高矢量场可视化效果,提出了一种基于分数阶微分滤波的流线增强方法.该方法通过构造分数阶微分算子,对卷积纹理在垂直矢量方向上进行分数阶微分滤波,增强了矢量线间的对比,改善了图像质量.实验结果表明,该方法能有效地增强矢量场流线可视化效果,为分析流场特征提供帮助.     

实时的2D不稳定流场可视化算法

为了提高不稳定流场可视化结果的绘制质量和绘制速度,提出一种基于平流技术与纹理混合的不稳定流场可视化改进算法。算法分别通过图像平流来获得流场动画的时间一致性,通过质点平流来获得流场动画单帧图像的空间一致性,最后通过纹理混合使流场动画的时间、空间一致性统一起来。通过这种方式获得的流场动画纹理细节清晰、帧间过渡平滑,绘制速度较快,具有较高的时间、空间一致性,可以准确地反映不稳定流场的动态变化。     

三维流场的流线提取算法

为了有效地解决三维流场可视化中由于播种流线所产生的众所周知的遮挡和杂乱问题,呈现出清晰的流场模式与流场的重要特征,提出一种基于迭代最邻近点(ICP)与K均值聚类的流线提取算法.首先利用ICP算法实现流线间轮廓特征上的配准,并根据几何相似性进行排序;然后利用K均值聚类算法对流线分组;最后根据用户指定密度约简多余相似性流线,并以此结果重构矢量场来评价文中算法的精确度.将文中算法应用到多个数据集进行实验并与已有的流线分布的最新算法进行比较,结果表明,该算法能更有效地反映流场的关键特性,大大提高了三维流场数据集的可读性.     

基于纹理的高质量的曲面流场可视化

提出一种流线增强的纹理算法,可实时生成高质量的纹理表征曲面矢量场.通过对卷积纹理在垂直矢量方向上进行一维高通滤波,增加流线间的强度对比,提高了图像质量,使得曲面矢量场易于观察.该算法基于图像空间,并且具有很好的时间空间相关性,利用当前图形卡的可编程性和并行运算能力,可以在微机上达到实时绘制的性能.     

细粒度背景下强对比度纹理无监督提取

针对相似细粒度背景下容易出现强对比度纹理误提取的问题,提出一种两通道纹理图像无监督提取算法.通过对图像水平、垂直方向梯度场的非线性扩散,在不改变空间目标边界位置的前提下获取主纹理的边缘结构与区域灰度特征;同时建立包含调整项与模糊因子的两通道纹理提取主动轮廓模型,以具有较大差异的特征为主导项驱动曲线演化,并采用水平集方法实现对强对比度纹理的无监督提取.实验结果表明,该算法对多种自然纹理的提取具有较高的准确性和计算效率.     

基于方位一致性的分支点检测算法

针对传统角点的缺陷,提出一种能够提取局部结构信息的分支点检测算法.首先在梯度强度图像中按照梯度方向进行非最大抑制,得到边缘点的亚像素位置;然后利用方位一致性滤除噪声及不相关边缘的干扰,并根据倾角方向对剩余的边缘点进行分组;再对分支点的整数位置进行求精,得到分支点的亚像素位置;最后根据分支点的最优位置更新边缘点倾角,计算最优的分支边缘倾角.实验结果证明,该算法具有较好的分支点定位精度和分支边缘倾角精度,对噪声干扰及对比度变化具有较好的鲁棒性.     

基于冷暖光照模型的矢量场稀疏纹理绘制

针对传统三维矢量场纹理映射方法中矢量场方向信息表现不明确的问题,在经典冷暖光照模型基础上,提出了基于冷暖源的渐变光照模型和基于噪声中心的冷暖光照模型.首先应用Halton序列和Gauss滤波生成稀疏噪声,然后引入冷暖源、距离因子等概念,分别通过距离因子控制和基于纹理片元噪声变化的规律,实现了由纹理冷暖色温的变化来清晰地反映矢量场方向信息.实验结果表明,文中提出的2种光照模型均能够通过冷暖色温的变化清晰地从整体和局部两个方面反映出矢量场方向信息,有效地提高了可视化的表现效果.     

利用多级量化局部纹理特征的图像跟踪算法

针对传统的基于纹理特征的跟踪算法采用统计直方图描述目标,表达不够精确且计算量较大的问题,提出一种基于多级量化的局部纹理特征的点对点的图像跟踪算法.首先定义了一种高维纹理特征,其对单个的点具有较强的描述能力;随后通过矢量运算进行点对点匹配,根据匹配得出的点集的空间位置,利用均值漂移矢量实现初步定位;最后通过连续缩放窗口比例,同时使用颜色信息验证候选窗口与原始窗口的相似度,确定目标的位置和尺度.实验结果表明,该算法在场景复杂、噪声较大的环境中仍能准确地搜索到目标;在目标尺度变化时也具有较强的鲁棒性.     

参数化形态学梯度修正的水平集肝肿瘤分割

针对单一水平集算法处理低对比度或边缘模糊肝脏CT图像时,在梯度局部极小值区域或虚假边缘处常常会出现曲线停止演化现象的问题,提出了一种参数化形态学梯度修正的水平集图像分割方法进行研究.首先对图像进行形态学梯度变换,增强图像的对比度;然后以此为基础,在特定邻域内建立结构元素半径与梯度级的函数关系对图像进行梯度修正,增强目标边缘聚合度并去除图像噪声及非规则细节引起的局部极小值,同时减小目标轮廓位置的偏移;最后根据图像梯度信息运用水平集方法实现图像中单个或多个目标分割.实验结果表明,该算法有效地解决了标准水平集分割方法中存在的伪分割问题,能够对肝脏肿瘤进行较准确分割.     

基于运动和空间方向一致性的视频显著性检测

根据人眼的视觉特点,提出一种基于对比运动和空间方向一致性的算法,用来检测视频序列的显著性区域。在该算法中,首先针对每一帧图像利用sobel算子计算其水平梯度、垂直梯度,然后用光流法计算运动矢量;接着构建三维张量结构,得到每个像素点与周围点的水平、垂直梯度和运动矢量一致性,并对比每个像素点与周边点的一致性;最后把对比结果转化为视频显著图。将该方法与已经存在的方法进行比较,实验结果表明,该方法可以很好地排除背景纹理区域的运动所带来的影响,能够准确地检测出各种运动场景的显著性区域。