球坐标中等矩网格数据转换的递推算法

本文为解决气象领域可视化中所遇到的网格数据转换问题，提出了等矩网格数据转换的递推算法，并分析了算法的复杂性，本文最后给出了算法在交互式可视化系统ＭｅｔｅｏＶｉｓ中的应用结果     

三角形网格数据的边缘提取及网格自适应细分

三角形网格数据是数值计算及实际测量中获得的一类主要的不规则网格数据,数据量比较在,结构复杂,因而数据的可视化和分析存在许多困难。如果只将人们有兴趣的数据特征区域提取出来并单独处理（可视化,存储,后处理）,不仅可以减少可视化中的计算了储需求,而且可以为数据场中特征的高级表示,分析提供基础。因此本文讨论三角形网格数据中特征区域边缘的提取算法。我们在三角形网格中引入了邻域的定义,并基于此定义给出网格数据     

有限差分网格自动剖分技术研究

根据STL文件格式，提出了拓扑结构优化分层算法，从而大大加快剖分速度和效率；在剖分的过程中利用数据可视化技术对剖分结果进行分层实时处理，从而大大提高剖分过程的透明性。根据快速分层优化原理和数据可视化理论，开发了基于遗传算法的均匀网格自动剖分软件。     

医学数据网格中数据一致性问题研究及实现

分析了数据网格中数据不一致问题的产生以及数据网格中一致性服务的主要内容．基于数据访问特点，深入研究了数据网格中的一致性策略．结合上海医学网格第一阶段，即耳鼻喉医学网格的实际设计实现了一种新的数据一致性算法．最后还提出了在更为复杂的上海医学网格第二阶段，即乳腺癌医学网格中的一致性维护算法的思想．     

基于网格数据图的自适应细分及边缘提取

文章针对网格数据计算的可视化表达,给出了网格数据图有限元自适应细分方法;进而提出了网格计算与图形及数字图像处理的信息融合提取算法,实现了数据的自适应采样细分、图像分割与边缘提取。实验结果表明,该方法在不增加太多的计算及数据量情况下,可以很好地提高特征区域数据分辨率和网格数据计算的效率。     

用自适应的三线性逼近方法构造等值面

在三维空间数据场中构造等值面是科学计算可视化的有效方法，本文提出了一个新的等值面构造方法，新算法建立在对立方体面上的边有效连结的基础上，本文给出了由边连结成多边形的快速方法，详细讨论了多边形的三角化过程，然后，提出了一个自适应的三角形剖分方法，使产生的子三角形网格能满足用户规定的容差，成为等值面的更为精确的多边形逼近，最后给出了用新的算法生成的等值面图形。     

大规模数据快速体绘制方法的设计与实现

体绘制是科学计算可视化的重要手段,针对大规模数据场体绘制计算量大、效率低的问题,提出一种基于哈尔小波变换的三维规则网格数据场快速体绘制方法.采用整体描述、局部细化的策略对转换后的数据进行组织、管理和调度,实现了多尺度分析和快速随机存取,并有效解决了CPU在处理大规模数据集时纹理内存的局限;采用基于CUDA(计算统一设备架构)的GPU加速技术提高体绘制算法性能,很好的实现了大规模数据集的交互式可视化.     

数千上万核上模拟结果的并行可视化

在科学与工程计算中,在数千上万核上,模拟包含上亿网格单元的模型通常输出TB量级的时变数据集。这些数据集包含多个时刻的数据,每个时刻的数据分布存储在数千个文件,单时刻的数据量达到几GB甚至几十GB。为了并行地可视化这种时变数据集,本文设计了基于网格片的层次化数据结构,基于该数据结构改进和优化了并行可视化流程和数据通信算法。在集成到可视化软件后,实现了两个应用的模拟结果可视化。实测数据表明,对于单时刻5GB和32GB的数据,在数十上百个处理器核上,从数据读入到获得体绘制结果的时间分别为19秒和80秒,交互操作为2秒到10秒;三维面绘制在数秒钟内,切片分析在2秒以内。     

一种基于平行坐标系的流转数据可视化方法

流转数据是一种重要的数据类别,其中蕴含了较为丰富的规律性知识。如何通过数据可视化技术挖掘分析其中的知识具有重要意义。为此,提出一种基于平行坐标系的流转数据可视化方法,定义了流转数据可视化模型,将可视化过程抽象为流转数据集、矩阵模型、平行坐标系可视结构三个主要模型。流转数据集是可视化的数据对象,矩阵模型是可视化的内部表示,平行坐标系结构是可视化的图形元素,并通过转换算法实现三个模型的相互映射。此外,为解决海量流转数据可视化性能瓶颈与折线重叠问题,实现了基于Spark框架的并行处理算法。该算法采用K-Means聚类思想对流转数据聚类,增强了平行坐标系的视觉效果。实验证明,所提出的可视化方法能够真实有效地可视化流转数据,同时也适用于对海量流转数据集的可视化。     

基于CUDA架构的改进Marching Cubes算法

Marching Cubes是医学体数据可视化的经典算法,但生产的网格质量差、算法执行速度慢成为阻碍其用于数值分析的两个主要缺点。文中提出一种基于硬件加速的Marching Cubes改进算法。该算法采用统一设备架构(CUDA)充分发挥Marching Cubes算法分而治之的优点,利用CUDA的可编程性并行分类体数据,加快了活跃体素和活跃边的提取;同时,该改进算法将得到的活跃边按照中点投影方式进行偏移,从而达到了改善网格质量的目的。最后通过实验表明,该算法可以保证在阈值未知的情况下,进行交互式的高质量网格建模。     

一种聚类挖掘结果的可视化方法

简要介绍了数据挖掘、聚类分析及多维数据可视化,提出将Kmeans算法输出的多维结果集通过主分量分析转换为3D空间点坐标,实现数据挖掘结果的可视化。     

可视化虚拟人体图像规整化处理

可视化虚拟人体数据集规整化处理有着重要意义。本文首次对其断层图像的规整化进行了尝试：建立其三角形控制网格,采用图形领域的重心坐标变换方法,对其进行图像位置变换。该图形图像混合变换算法,算法稳定,操作简单,规整化处理效果明显。     

利用动画观察物理数据场

对于揭示大量数据所反映的本质与特征,数据的可视图形化是一种有效的方法。数据的视见化过程可看作是将数据变成图形的转换过程。基于石油工业的需要,我们设计并实现了一个可视软件包,用以动态地观察物理数据场。其视见化过程最本质的部分是数据转换与可视成像。对于数据转换,本文给出了用函数拟合规则与不规则分布两种数据的算法;对于可视成像,本文给出了颜色匹配交互选择与动态实现的技术。该系统对于其它领域的多维物理场数据的可视化,也是行之有效的。该文对于大量的多维数据的拟合与图形生成提出了行之有效的方法。     

基于四叉树的多分辨率地形数据3维可视化

大场景的3维地形可视化模型是地理信息系统平台的重要组成部分。但至今大场景的3维地形数据可视化仍存在数据处理速度慢,显示滞后的问题,针对此问题提出了一种基于四叉树的多分辨率地形数据3维可视化算法,即首先以规则网格为基本处理单元,采用链式四叉树数据结构存储多分辨率地形数据;然后在此基础上,设计了动态LOD算法完成四叉树的高效遍历。在该算法中,采用了视景裁剪、三角扇形和内存池等优化显示技术,用以支持大场景3维地形数据的实时显示,并已在Windows平台上,用VC 6.0开发了大场景地形数据3维可视化演示软件。     

数字图书馆XMARC文档的关系模式与数据获取研究

本文根据CNMARC元数据设计了基于XMARC资源描述框架的XMLDTD，具体研究了XMARC文档的关系存储及其实现算法，最后通过MARC的数据转换实现了XMARC文本数据的自动转换。     

球体空间数据组织和管理方法

为支持球体空间数据的快速检索及可视化仿真,提出了一套球体空间数据的组织和管理算法,并以太阳风数据为例进行了相关实验和分析.算法主要包括球体空间剖分和存储管理策略两部分.通过HTM-R层次化剖分方法将球体空间剖分为形状相似的网格,利用网格编码对数据进行索引,以达到快速搜索和定位数据的目的;利用剖分网格的多层次性建立球体数据的多层次模型,以支持数据的多分辨率显示,加快数据可视化速度.在空间剖分算法的基础上结合优化的存储管理策略进一步提高数据可视化速度.     

大规模GIS数据二维可视化算法研究

本文针对当前大规模GIS数据可视化速度较慢的问题,提出了一种四叉树分块、多比例尺GIS数据可视化的算法.试验结果表明,该算法在普通微机上就可达到流畅的显示效果,且消耗的内存较小.本算法还可用于大规模图象数据的可视化.     

基于数据网格环境的连接操作算法

数据网格是一种分布式数据管理体系结构，能够为分布在网格中的资源提供协同的管理机制．数据库管理系统在数据网格中发挥着重要作用，在各种数据库操作中，连接操作是一种最常用也是最耗时的操作，到目前为止，尚未有文献提出数据网格环境下的连接操作算法．主要对数据网格环境下海量数据的连接操作算法进行了研究，针对网格中各结点之间网络带宽异构的特点，采取关系缩减算法、行分块传输技术和流水线并行机制来减少查询的响应时间．理论分析和实验结果证明，算法在减少网络通信开销、增加I／0和CPU并行、降低响应时间方面具有较好的性能．     

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。     

海量断层数据的三维重建

对于断层数据的三雏曲面重建方法通常是先进行重建，然后对结果进行平滑和简化操作。但是，如果数据量特别巨大，由于受到存储空间的限制，传统方法的执行效率会特别低下甚至无法进行。本文将数据分成连续的若干段分别进行重建，然后再将结果合并，实现了海量断层数据的重建。针对相邻段结果的合并问题，我们设计了一种网格数据存
存储格式，并基于此提出了相应的合并算法。结果表明，该算法能够很好地保持各段之间的拓扑关系，为后续的网格平滑和简化操作提供了数据基础。