基于纹理的多分辨率流场可视化算法

当流场分辨率与屏幕分辨率不一致时,传统的多分辨率纹理绘制算法容易产生纹理走样与细节缺乏问题,为此提出一种基于纹理的自适应多分辨率流场可视化算法.通过定义平流体作为流场的中介表示,准确地跟踪粒子路径.考虑到纹理特征的稳定性,利用纹理空间到平流体空间的映射来执行纹理卷积计算.最后,基于mip-mapping技术自适应地选择合适分辨率的平流体,并对噪声纹理频率进行缩放控制.算法的精确度根据粒子平流位置的累积误差进行客观评价,结合人的视觉感知来测试主观选择与客观评价的一致性.实验结果表明,所提出的算法既能保持较高的精确性,又能完成更高质量的绘制.     

基于分形的流场采样方法

借助流线、流面、流管等几何元素来实现流场可视化是目前流场可视化软件中最常用的技术，但这些方法都面临着采样的问题，传统的方法一般都是由用户指定质点源和采样密度这样常常会漏掉流场中重要的特征和细节。本文提出一种基于分形的流场采样方法，通过计算流场各区域的分形维数，对流场进行分析，使得用户很快知识流场中哪些区域速度变化较大，哪些区域速度变化平缓，从而便于用户决策流场中各区域采样的疏密。     

基于LDA模型和MDS算法的多基因组可视化

面向多基因组的研究,以建模多个体关系和比较个体差异为主要研究内容.多基因组可视化可以帮助研究者依据多个体关系,有目的地分析、比较多基因组之间的差异.多个基因组遗传变异层面的比较,因为变异数量巨大、并且绝大部分变异并无信息性,故而很难在有限的显示空间内可视化.本文根据多基因组可视化的需求,分析了多基因组可视化的数据降维策略,提出了基于LDA模型及KL散度的多基因组相似度求解方法,建立了基于MDS算法的多基因组可视化降维方法,并使用千人基因组第三阶段的基因组变异数据,验证上述方法的可靠性.     

基于半规则纹理合成的流场可视化技术

直接利用半规则纹理本身蕴涵的方向信息对流场进行可视化．结果直观有效,而且适用的纹理范围广泛,丰富了流场可视化的手段,首先应用基于块的二维方向纹理合成方法生成第一帧图像,随着流体的流动,每一小块的4个顶点移动到新的位置,然后将原有的纹理映射到新的四边形上,同时计算出每个点的变形程度,如果某点变形过大,那么把该点标为无效点,重新合成,最后,一帧帧连续合成的纹理组成一个流场可视化的动画。     

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。     

基于真菌生长模型的分形图象生成算法

基于真菌生长模型，建立了环境自适应的参数L-system.在考虑真菌内营养物流动控制生长的基础上,充分考虑环境对真菌生长的影响.在此基础上，提出了基于真菌生长模型的分形图象生成算法,生成的图象分支自然、协调.通过环境调整,可有效控制图象的生成风格,特别适合工业图案设计和动画图案设计等领域.     

基于分形技术的数据流突变检测算法

数据流上的突变检测技术由于其在风险分析、网络监测、趋势分析等领域广阔的应用前景而受到学术界和工业界越来越多的关注.为了在数据流上检测多个滑动窗口上的单调聚集函数值和非单调聚集函数值的突变,提出了基于分形技术的构建单调搜索空间的突变检测算法.首先给出了数据流上的分段分形模型,进而基于该模型设计了突变检测算法.该算法能够将突变检测处理时间复杂度从O(m)降为O(logm)(m为需要被检测的滑动窗口数目).提出的两种新颖的分段分形模型能够准确     

基于表面模型的油藏储层可视化算法研究

油藏储层的可视化可以直观和充分地反映油藏储层参数在空间的分布状态，文章研究了基于表面模型的油藏储层可视化的相关算法，它包含三维网格化数据体的建立、可视化数据的形成以及模型的映射和着色。在网格化和可视面数据形成的过程中，采用随机模拟的方法，针对不同的属性参数分别建模，符合地质认识，最后给出了油藏储层分布的实例，达到了将油藏储层直观展示的目的。     

基于分形理论的富钴结壳微地形可视化技术

通过应用海底富钴结壳微地形的分形性质及其微地形分形插值重构方法，在Visual C＋＋开发环境下，引入OpenGL三维图形标准，实现了海底富钴结壳微地形的可视化，为富钴结壳矿床的开采提供了技术支持，也为一般的地形的可视化、真实性和可测量性等问题提供了解决途径。     

基于分形理论的分形图形合成算法

本文的算法是把一个大区域划分为几个小区域。根据不同的参数窗口值和绘图背景颜色。利用合成算法可在同一绘图区中得到多个完整而又由多个参数值所决定的分形；另外，我们把整个绘图区的点分为奇数行和偶数行采做不同的参数C值的分彤，然后再合并成一张分形图，从而使整个图形是由多个分形图的合成．弥补了分形的单一性。     

基于LOD四叉树算法的中尺度云团三维流场可视化模拟分析

中尺度环流在复杂的天气环境下时常被大尺度环流掩盖,不能及时获取中尺度云团的时空密度,影响了中尺度云团三维流场可视化模拟效果,为了提升可视化模拟性能,提出基于四叉树算法（levels of detail,LOD)的中尺度云团三维流场可视化模拟分析方法。分析了中尺度云团三维相对流场,从中获取了中尺度云团三维流场运动规律,并基于二维直方图取得中尺度云团三维流场特征;将粒子源与四叉树结构相结合,构成四叉树粒子系统,把取得的特征映射到系统内,利用该系统中的粒子完成中尺度云团三维流场的渲染绘制,从而实现中尺度云团三维流场的可视化模拟。实验结果表明,绘制帧率对比测试、可视化模拟速率对比测试和可视化模拟效果对比测试结果清晰度较高,可视化程度较高,实用性强、可靠性高。     

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.     

基于加权随机采样的流场可视化方法

在总结流场可视化方法的基础上,分析流场可视化的关键技术,提出一种基于加权随机采样的流场可视化方法。利用屏幕空间四叉树分割法定义屏幕横纵坐标的种子点选择概率模型,对种子点的随机选择进行加权引导,利用HTML5的Canvas特性实现流线的动态绘制,结合粒子系统实现流线的内存管理,整合一套有效的流场可视化方法。对比实验和三维GIS平台上的整合应用结果表明,该方法在有效展示整体流场的同时能够实现LOD方式的流场细节可视化展示。     

基于流线的流场可视化绘制方法综述

流场可视化是科学计算可视化中一个重要的分支,主要对计算流体动力学的模拟计算结果进行可视化,给研究人员提供视觉上直观可见的图形图像,方便研究人员进行分析.流场可视化的已知技术包括基于几何的方法(如流线和粒子追踪法)以及基于纹理的方法(如LIC、噪声点、IBFV等).流线可视化是流场可视化的一个重要且常用的几何可视化手段.在流线可视化的研究中,流线的放置是整个流线可视化的重点,流线的数目和位置影响了整个可视化效果.当流线放置过多时,会造成视觉的杂乱;而流线放置过少会使流场信息表达不完整,无法传递完整的信息给领域专家.为了实现对科学数据的精确显示,流线可视化产生了两个重要的研究方向:种子点的放置和流线的约减.文中介绍了种子点放置方法和流线的约减方法的相关研究,总结了在2D和3D流场上出现的一些问题和采取的解决方案,并针对日益增长的科学数据,提出流线可视化下一步需要解决的问题.     

基于高精度流线生成的交互流场可视化

高效准确的流线绘制一直是流场可视化的重要研究内容,流线可以对流场的重要特征进行有效的稀疏表示,但流线需要长期的粒子追踪过程及大量的积分计算,在面向大规模流场可视化时时间效率较低,需要高性能计算设备进行辅助计算.本文通过设计一种基于深度学习的高精度流线生成算法,将初始的低精度流线快速映射为稠密的高精度流线,可以在较短的时间内快速生成可靠的流线可视化结果,并在此基础上设计了交互式实时流场可视化系统,涵盖了流场的特征检测,属性关联分析,信息论分析等,帮助用户快速了解流场数据,找到自己感兴趣的区域进行后续进一步深度分析,避免了获取过多冗余数据,同时优化了分析工作的效率,满足用户对于流场结构,特征属性等多维度进行关联分析的需求.     

基于粒子纹理融合的流场可视化方法

基于纹理的可视化方法可以描述流场的整体结构,但传统方法计算耗时,生成可视化图像对比度比较低。从加速可视化整体流程出发,提出了一种基于粒子纹理融合的流场可视化方法。此方法首先随机产生一组噪声图像作为初始粒子分布图,然后依次将初始粒子分布图与根据流动而变形的数据网格加权融合得到粒子轨迹图,最后一帧帧彼此相邻的粒子轨迹图组成一个流场的动态显示。该方法具有独立于流场数据、绘制速度快、生成图像对比度高的特点,参数物理意义明显,不同参数选择可得到不同视觉效果的可视化输出结果,能够充分利用现有硬件图形显示加速设备,已经被成功应用于空间晶体生长实验流场数据的可视化,获得了较好的效果。     

基于分形的DNA序列可视化表示研究

DNA序列可视化表示对于研究其结构与功能具有至关重要的意义,它有助于重复子序列的识别、内含子与外显子的区分以及DNA序列进化研究等等。本文首先介绍了生成DNA序列分形图像的Hao方法和经典的混沌游戏方法,然后深入分析和比较了这两种方法的异同点,并讨论了禁止子序列中回文子序列情况;紧接着,阐述了迭代函数系统产生分形吸引子的数学机理,并根据Moore自动机与迭代函数系统定义了混沌自动机,然后详细研究了以DNA序列驱动混沌自动机产生分形图像的方法;最后提出DNA序列三联密码子的分形图像表示方法,并对其进行了初步研究。     

基于事件模型的可视化并行调试技术

并行程序存在资源竞争、时序紊乱、死锁等复杂问题，加上并行程序的不确定性，给调试带来了很大的困难．基于事件模型的可视化并行调试技术ＥＶＴＰＤ（ｅｖｅｎｔ—ｂａｓｅｄｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｎｐａｒａｌｌｅｌｄｅｂｕｇｇｉｎｇ）为解决这些困难提供了一个途径．ＥＶＴＰＤ的基本要素是事件监视与可视化重放．本文讨论了事件监视与可视化重放中的关键技术；事件描述、事件过滤、事件识别、时戳、记录重放、执行重放和视图定义，并且给出了一个基于工作站机群系统的并行调试器的结构．