| 面向时变体数据的特征可视化方法 |
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| 引用本文： | 刘力. 面向时变体数据的特征可视化方法[J]. 中国图象图形学报, 2022, 27(4): 1302-1313 |
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| 作者姓名： | 刘力 |
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| 作者单位： | 苏州大学计算机科学与技术学院, 苏州 215301 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(62002253) Supported by:National Natural Science Foundation of China (62002253) |
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| 摘 要： | 目的 自然界中的大部分现象本质上都是在空间上随时间的流逝不断发展变化的物理或化学过程，可以表述为含有时间变量的数据场，这些数据场称为时变体数据。随着科学计算技术、计算机仿真技术以及现代观测技术的发展，能够以前所未有的精度对自然现象进行仿真或者观测，但同时也面临时变体数据体积大、时间长以及变量数目多的难题。为了更有效地显示时变体数据并挖掘数据中的关键信息，针对时变体数据的可视化，本文提出一种基于数据特征的方法，用于探索时变体数据中感兴趣区域(即特征)的特点与变化。方法 通过将特征提取、特征跟踪、运动检测和提出的3种特征可视化方法(数据帧特征可视化、单个运动过程特征可视化和空间多运动过程特征可视化)置于同一个框架之中，提供一种从时间域和空间域探索多变量时变体数据的一站式解决方案，并突出时变体数据的动力学特性。结果 本文方法在4组不同的时变体数据上应用，对数据中特征各变量的变化以及感兴趣的运动进行了特征可视化。结论 实验结果显示本文方法能以较小的时间成本有效显示数据中的特征以及用户定义的运动，方法的有效性与实用性得到了验证。
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| 关 键 词： | 时变体数据 特征可视化 特征跟踪 运动检测 交互式可视化 |
| 收稿时间： | 2020-12-28 |
| 修稿时间： | 2021-02-24 |
A feature visualization method for time-varying volume data |
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| Liu Li. A feature visualization method for time-varying volume data[J]. Journal of Image and Graphics, 2022, 27(4): 1302-1313 |
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| Authors: | Liu Li |
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| Affiliation: | School of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou 215301, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | time-varying volume data feature visualization feature tracking activity detection interactive visualization |
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