散乱数据可视化研究综述

散乱数据的可视化已广泛应用于众多的科学与工程领域。文中回顾了散乱数据的可视化技术发展的历史。在此基础上，通过对已有的散乱数据插值或拟合的方法进行了分析，对近年来散乱数据可视化研究的热点进行了归纳，对进一步的研究工作进行了展望。     

激光体积测量中散乱数据的可视化

在激光体积测量应用中,测量数据往往为三维散乱数据,实现其可视化,还原测量对象的外形与轮廓有着重要的意义.文章使用按距离平方反比加权插值与按方位取点加权插值相结合的方法,实现了测量数据的插值,应用趋势面拟合的方法重构,使曲面更光滑,并提出程序结束判断算法,实际应用表明该方法是可行的.     

地球科学中的散乱数据优化与缺损信息恢复

介绍了分形理论和动力系统重构等现代数学方法和神经网络、模糊聚类、遗传算法等信息处理技术在地球科学稀疏、散乱数据中的优化插值与拟合逼近,以及资料中缺损信息恢复重构等方面的学科动态和研究进展;分析评述了多种数据处理方法的优缺点及其在不同类型、不同特性资料处理中的适用性和局限性;阐述了基于学科交叉融合、优势互补研究思想开展地学资料中非常规复杂数据的信息挖掘、特征提取和优化拓展的技术途径和应用实践;讨论了地球科学中两类重要的数据分析研究思想（基于动力模型约束的变分方法和基于自然几何相似的同化方法）,指出它们的交叉融合和优势互补是未来地球科学数据研究中重要的发展趋势和方向。     

三角形域上散乱数据的二元样条插值

由于多元散乱数据的插值具有广泛的实用价值,Schumaker、Barnhill、Franke与Bohm等都曾从不同角度综述过有关的方法。最近,de Boor又主持了专门介绍处理曲面计算方法的讲座。国内外对多元样条的讨论是相当热烈的,B-样条、光滑余因子与B-网方法是其中比较活跃的方向。但是,这些方法没有良好的变分性质,拟合     

空间散乱数据插值设计与实现

本文以一种新的思路提出Shepard与Clough-Tother结合使用的曲面插值方法.该方法利用模式识别中的K近邻法在Shepard插值的局部极值点处构造三角面片,用效果好的Clough-Tocher方法精化插值结果,提高了插值质量.实验结果表明本文提出的方法可以获得较高精度的曲面,方法简单,便于应用,弥补了传统插值算法的不足.     

大规模散乱数据的层次B-样条曲面表示

文中描术字一种规模散乱数据的快速表示方法,该算法利用一系列认粗糙到精细的Ｂ－样条控制网络来逐步逼近或插值综定的散乱数据点集;并且,由粗到细的细化过程只局限于误差还没有达到给定要求的区域。     

散乱数据曲面造型的凸组合Bezier三角曲面片插值方法

本文讨论了在计算机辅助设计和计算机图形学的散乱数据曲面造型中一种有效的凸组合Ｂｅｚｉｅｒ三角曲面片插值方法。构造曲面的方法是对三角剖分的每一条边,得到一个插值已知条件的５次Ｂｅｚｉｅｒ三角曲面片,它与共此边的相邻５次Ｂｅｚｉｅｒ三角曲面片满足Ｃ＾２连续条件,然后对三角剖分的每一个三角形,将三边对应的Ｂｅｚｉｅｒ三角曲面片作凸组合,使之仍然插值已知条件并满足Ｃ＾２连续条件,从数值例子看,效果是不错的     

散乱数据拟合的自适应分片逆尺度空间算法

散乱数据拟合(逼近)是在信号处理、计算机图形学等领域中被广泛研究的问题, 近些年,利用优化方法获得散乱数据的稀疏表示逼近解也成为了优化和曲面重构交叉领域的热 点。基于由B 样条生成的PSI 空间中的散乱点曲面拟合问题和分片稀疏的联系,将分片稀疏性 引入到Bregman 逆尺度空间算法(ISS)中,提出一种自适应的分片逆尺度空间(aP_ISS)算法,处 理散乱数据的曲面拟合问题。通过对逆尺度空间系统分片符号一致性分析,得到了自适应分片 逆尺度空间系统的性能保证定理和避免了aP_ISS 参数的选取。应用到散乱点曲面重构问题上 的数值实验结果表明,该算法不仅可以有效拟合曲面,还能够较好保护分片稀疏性。     

一种基于散乱数据插值的网格图象变形方法

提出一种基于特征点运动分解和散乱灰度数据插值的网格图象变形算法,以改进传统的两步扫描网格变形法在扫描顺序和变形效果上的不足。将原始图象的象素坐标一次性映射至目标图象,再对映射后得到的散乱坐标点的灰度进行散乱数据插值以恢复目标图象的象素信息。为了提高灰度映射的效率,引入一种基于Delaunay三角剖分的三角线性插值的方法来处理大规模散乱数据的插值。最后通过实例证明该算法的变形效果较两步扫描网格变形法有显著提高。     

用参数样条插值挖补方法进行大规模散乱数据曲面造型

利用矩形域中带连续边界条件的多元散乱数据最优插值方法，结合张量积型参数样条插值，从挖补的思想得到启发，提出一种适合大规模散乱数据曲面造型的参数样条插值挖补方法．用该方法构造的参数曲面内部C^m，n连续，挖补的矩形边界分别为C^m-10.和C^0,n-1连续．最后就常见的m=n=2时的双三次样条给出一些数值例子，说明该算法简单易行，效果良好．     

散乱点云数据配准算法

提出一种以物体表面上不附加任何几何和拓扑信息的散乱点集为处理对象,自动进行点云数据配准的算法．该算法针对待配准的2组点云数据,根据测点及其邻域点估算每个点的曲面法矢,并对法矢方向进行调整,使其指向曲面的同一侧;然后计算各个测点的曲率．根据每个测点的曲率来识别出2组点云数据中可以匹配的点对集合。计算将每一个点对的法矢方向映射为一致的三维空间变换,采用几何哈希方法找出使得最多数量的点对法矢一致的变换,运用该变换将散乱点云作初次配准．以初次配准后的结果作为新的初始位置,将匹配点对集合中的所有点对采用最近点迭代法进行二次配准,从而实现了2组散乱数据的精确配准．应用实例表明,该算法效果良好．     

ECharts在数据可视化中的应用

目前人们在各个领域面对海量数据,需要借助数据可视化技术把海量数据转换为动态图像或图形,并利用交互手段帮助人们进行理解数据,以便完成进一步的数据分析。在教师专业发展领域中鲜有聚焦数据可视化的研究。本文按照可视化的基本流程,探索了基于ECharts平台的可视化开发方法,以教师专业发展数据的可视化系统为例,重点叙述了ECharts图表在客户端的构建方法、交互组件在可视化中的应用,展示了通过Ajax技术实现动态数据绘制的过程。     

VRML数据模型的三维可视化研究

为了把虚拟现实技术应用到三维地理信息系统-3DGIS软件中，本在分析虚拟现实建模语言(Virtual Reality Modeling Language)数据结构的基础上，采用面向对象的方法创建VRML结构类，并借助OpenGL在3DGIS软件开发中实现了VRML数据模型的读取和三维可视化，以及漫游路线回放等交互操作功能。     

平面域上离散点的三角化实现

简单回顾了生成Delaunay三角网的分治算法，逐点插入法，三角网生长法等三类主流算法，提出了一种基于逐点插入思想的快速，有效的分区逐点插入三角化算法，实现了平面域上离散数据点的三角化，网络的优化是在网格生成过程中完成的，生成的网格符合Delaunay准。     

地形可视化服务框架设计及其关键技术研究

以地形可视化服务为目标,建立地形可视化服务框架,研究服务运行机制、数据资源代理和服务管理等关键技术。该文研究了Java环境下的地形实时可视化程序设计和细节层次模型简化等关键问题,设计和实现了一个简单的应用案例, 给出了实际测试的结果,验证了该框架的有效性。      

Scattered Data Interpolation Using Data Dependant Optimization Techniques

Interpolation of scattered data has many applications in different areas. Recently, this problem has gained a lot of interest for CAD applications, in combination with the process of reverse engineering, i.e., the construction of CAD models for existing objects. Until now, no method for scattered data interpolation with a bivariate function has produced surface formats that can be directly integrated into a CAD system. Additionally many of the existing interpolation schemes exhibit undesirable curvature distribution of the reconstructed surface. In this paper we present a method for scattered data interpolation producing tensor–product B-splines with high quality curvature distribution. This method first determines the knot vectors in a way that guarantees the existence of an interpolating B-spline. In a second step the degrees of freedom not specified by the interpolation constraints are automatically set using a data dependent optimization technique. Examples demonstrate the quality of the resulting interpolants w.r.t. curvature distribution and approximation of known surfaces.     

任意平面域上离散点集的三角化方法

本文提出了一种快速、有效的三角化算法,实现了任意平面域上散乱数据的三角化,生成的网络符合Delaunay准则,网格的优化是在网格生成过程中完成的,算法复杂度与点数呈近似线性关系.该算法运用于石油地质勘探领域,成功地解决了包含复杂断层的大规模数据点的三角化问题.     

Privacy Preserving Visualization: A Study on Event Sequence Data

The inconceivable ability and common practice to collect personal data as well as the power of data‐driven approaches to businesses, services and security nowadays also introduce significant privacy issues. There have been extensive studies on addressing privacy preserving problems in the data mining community but relatively few have provided supervised control over the anonymization process. Preserving both the value and privacy of the data is largely a non‐trivial task. We present the design and evaluation of a visual interface that assists users in employing commonly used data anonymization techniques for making privacy preserving visualizations. Specifically, we focus on event sequence data due to its vulnerability to privacy concerns. Our interface is designed for data owners to examine potential privacy issues, obfuscate information as suggested by the algorithm and fine‐tune the results per their discretion. Multiple use case scenarios demonstrate the utility of our design. A user study similarly investigates the effectiveness of the privacy preserving strategies. Our results show that using a visual‐based interface is effective for identifying potential privacy issues, for revealing underlying anonymization processes, and for allowing users to balance between data utility and privacy.