一种基于特征信息种子点选取的多层次流线可视化

流线是流场可视化的一种重要的方法,而种子点的选取是生成流线一个关键问题.为此,提出一种新的流线种子点放置算法,将信息熵和临界点有机地结合起来,用信息熵找出流场变化剧烈的区域,然后利用临界点的拓扑结构信息对局部区域的种子点放置做精细控制,从而不仅能够覆盖流场中变化剧烈的区域,而且考虑了流场的拓扑结构特征,可以更加有效地可视化流场中的信息.为了使全局和局部区域的流场都高精度显示,设计了基于图像空间的交互操作,对于流场的全局展示,利用改进的算法放置种子点,在流场的宏观显示上能够尽可能多地绘制出流场信息,对于局部细节根据文中设计的交互形式,只针对用户放大的局部进行高清晰绘制,这样既可以对全局采用适度的流线高清晰显示流场整体情况而无视觉混乱,而放大到局部时又有足够多的流线刻画局部流场的细节特征.实验结果证明了算法的有效性.     

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.     

矢量场可视化线积分卷积方法研究与系统设计

随着矢量场数据规模的增加,不论是采用流线还是基于LIC技术绘制流场,其绘制速度都是评价其性能的重要指标,此外由于流线数量增加,流线会在临界点附近产生长流线汇聚问题,导致视觉混乱,冗余计算过多等问题。为了解决上述问题,提出了改进的平坦种子生成策略和FSeedLIC算法,设计并实现了矢量场可视化系统。通过实验表明采用改进的平坦种子生成策略的流线生成算法其加速效果平均能达到70%,产生的流线更加均匀,解决了长流线在密集区域汇聚的问题;FSeedLIC算法相对LIC算法在得到相同的可视化效果的条件下,其加速比平均在60%以上。     

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。     

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。     

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.     

基于聚类的二维向量场可视化

已有的二维流场可视化中,鞍点等临界点是最重要的特征之一.文中从一个新的角度提出一种基于流线聚类的二维向量场可视化方法.首先生成采样流线集合,然后将流线聚类,最后引入共轭法向量场和流线密度矩阵对同一个类的流线进行加速排序.在此基础上,提出3种可视化应用:抽取每一类的代表流线进行向量场的流线简洁表达;根据流线之间距离进行多分辨率均匀流线表达;生成权值图,增强基于纹理的向量场可视化.实验结果表明,该方法具有良好的鲁棒性,可视化效果优于已有的方法.     

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。     

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。     

彩色多普勒图像心脏流场流线可视化方法

为了解决心脏流体运动状态的可视化描述问题,根据心脏流场超声图像的特点,提出一种基于彩色多普勒图像信息的心脏流体运动平面流线可视化描述方法.该方法采用点源和点汇表示二维观测区域的三维流动,通过拓展流函数计算原理实现多普勒流函数值的计算;以点源和点汇作为平面流线的起点和终点,根据同一流线上多普勒流函数值相等的原理绘制平面流线;选取平面流线中的封闭曲线获得心脏流场内涡流流线图.实验结果表明,文中方法能够对彩色多普勒图像中的流体运动状态进行有效的可视化描述,并能有效地描述心脏流体的涡流运动状态,为心脏流体运动状态的有效可视化观察和精确量化评价提供了一种新方法.     

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.     

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。     

基于流线纹理合成的2D矢量场可视化

针对科学试验数据可视化问题,提出了一种2D矢量场可视化的方法－流线纹理合成方法,即通过将1D纹理映射到流线上,再利用流线纹理来合成可视化图象,因为移动1D纹理很容易形成矢量场动画。该方法是利用局部区域内流线的近似平行性,首先依据临界点来设定流线宽度,然后把流线绘制成多条平行流线,再分别将多条不同的1D纹理映射到流线上,从而能够加快计算。实际结果表明,由于流线纹理合成的纹理图象上清楚地显示了流线,因而反映了矢量场的方向信息,同时,该方法计算速度快,可以达到交互可视化的要求。     

基于信息熵种子点选取的流线可视化

有效的种子点选取方法是影响流线分布洞悉流场特性的关键。在保持流场变化规律与重要特征准确描述前提下,为了解决由过多流线所导致的遮挡与杂乱问题,提出了基于贪婪策略和蒙特卡洛的两种种子点选取方法。基于贪婪策略的种子点选取方法通过流场信息熵的计算,对流场中的关键特征具有高度敏感性。基于蒙特卡洛种子点选取方法根据均匀随机分布函数生成输入,基于信息熵计算输入点影响半径确定流线分布。通过多个数据集对两种选取方法实验,结果表明基于贪婪策略选取方法可高效捕获流场的关键特征,基于蒙特卡洛方法选取流线更加均匀,保持了流场全局变化规律,两种方法的结合得到更优化的流场可视化效果。     

数字海洋系统的向量场可视化

数字海洋系统是海洋相关应用和研究中的有效工具,三维球体环境下的向量场可视化是数字海洋系统中的一项重要工作.文中将向量场可视化结果实时地融合在具有地理位置信息的三维环境中.首先生成覆盖向量场的流线集合.然后对流线集合进行聚类.最后对每一类流线按空间位置进行排序,选取代表性流线进行向量场简化;在每一类的起始位置处放置粒子,实现三维风场实时可视化;生成权值矩阵,对基于纹理可视化结果进行后续处理实现增强效果.实验结果表明,在三维球体环境下,文中算法效率高、绘制效果良好.     

绘制内容指导的铅笔画风格实现

为了让铅笔画纹理的色调更接近画家的绘制效果,提出一种内容指导的铅笔画色调生成算法,以改进铅笔画纹理的生成效果.首先对大量绘制内容不同的铅笔画分类后进行色调直方图统计,拟合出适合每种类别的直方图曲线,并对输入图像用与之同类别的直方图曲线进行色调匹配,得到对应的铅笔画色调图;然后用与输入图像大小相同的随机噪声图为基底,对噪声图的每个像素进行不同次数的迭代相乘后产生与色调图匹配且分布一致的噪声场;最后对输入图像进行区域分割,在与分割区域对应的噪声场中用LIC算法生成卷积长度及卷积方向不同的铅笔纹理图,实现分区域不同方向的铅笔纹理的绘制.实验结果表明,由于采用内容指导的分类绘制,该算法生成的铅笔画在色调上更加贴近真实画家绘制的铅笔画,且纹理形式多样,整体效果较好.     

一种铅笔滤镜生成算法及其在GPU上的实现

提出了一种基于卷积算子的铅笔滤镜生成算法,通过分析真实铅笔纹理的结构特征,抽象出铅笔笔画的简单数学模型.根据该模型可以方便地确定其对应的笔刷模板(卷积算子),进而获得用户所需要的铅笔纹理.本文将该算法与图形处理单元(GPu)相结合,借助于GPU的硬件加速功能成功地实现了对视频图像的实时铅笔画风格绘制.     

基于深度可分离卷积和宽残差网络的医学影像超分辨率重建

为提高医学影像超分辨率的重建质量,提出了一种基于深度可分离卷积的宽残差超分辨率神经网络算法。首先,利用深度可分离卷积改进网络的残差块,扩宽残差块中卷积层的通道,将更多的特征信息传入了激活函数,使得网络中浅层低级图像特征更容易地传播到高层,提高了医学影像超分辨率的重建质量;然后,采用组归一化的方法训练网络,将卷积层的通道维度划分为组,在每个组内计算归一化的均值和方差,使得网络训练过程更快地收敛,解决了深度可分离卷积扩宽通道数导致网络训练难度增加的问题,同时网络表现出更好的性能。实验结果表明,对比传统的最近邻插值、双三次插值超分辨率算法,以及基于稀疏表达的超分辨率算法,所提算法重建出的医学影像纹理细节更加丰富、视觉效果更加逼真。对比基于卷积神经网络的超分辨率算法,基于宽残差超分辨率神经网络算法和生成对抗网络超分辨率算法,所提算法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）上有显著的提升。