【摘要】：數(shù)字海洋系統(tǒng)是海洋相關(guān)應(yīng)用和研究中的有效工具,三維球體環(huán)境下的向量場(chǎng)可視化是數(shù)字海洋系統(tǒng)中的一項(xiàng)重要工作.文中將向量場(chǎng)可視化結(jié)果實(shí)時(shí)地融合在具有地理位置信息的三維環(huán)境中.首先生成覆蓋向量場(chǎng)的流線集合.然后對(duì)流線集合進(jìn)行聚類(lèi).最后對(duì)每一類(lèi)流線按空間位置進(jìn)行排序,選取代表性流線進(jìn)行向量場(chǎng)簡(jiǎn)化;在每一類(lèi)的起始位置處放置粒子,實(shí)現(xiàn)三維風(fēng)場(chǎng)實(shí)時(shí)可視化;生成權(quán)值矩陣,對(duì)基于紋理可視化結(jié)果進(jìn)行后續(xù)處理實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)效果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在三維球體環(huán)境下,文中算法效率高、繪制效果良好.
【圖文】：

排序的流線,避免了文獻(xiàn)[1]中的流線求交和排序的復(fù)雜操作.2.2基于幾何的可視化本文構(gòu)建一個(gè)專(zhuān)門(mén)用于向量場(chǎng)可視化的系統(tǒng)環(huán)境,它提供了基礎(chǔ)的基于幾何的向量場(chǎng)可視化,包括基于點(diǎn)圖標(biāo)以及基于流線的可視化.在基于流線的可視化方法中,該系統(tǒng)提供了基于出入差異的流線放置可視化方法[22],同時(shí)提供了基礎(chǔ)的基于紋理以及向量場(chǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可視化方法.在基于流線的可視化中,如果向量場(chǎng)中的流線過(guò)多,會(huì)導(dǎo)致顯示混亂.對(duì)聚類(lèi)并排好序的每一個(gè)流線類(lèi)選出中間位置的流線作為代表流線,該流線類(lèi)包含流線的數(shù)目越多,代表流線越粗.圖1所示為全球流場(chǎng)的可視化效果,該向量場(chǎng)大小為720×360.圖1a~1b所示為基于點(diǎn)圖標(biāo)的可視化方法,圖1b中疊加了臨界點(diǎn),黃色的點(diǎn)表示吸引/排a.點(diǎn)圖標(biāo)b.點(diǎn)圖標(biāo)和臨界點(diǎn)c.LICd.LIC疊加代表流線圖1全球洋流可視化斥結(jié)點(diǎn)類(lèi)型的臨界點(diǎn),藍(lán)色表示排斥/吸引焦點(diǎn)類(lèi)型的臨界點(diǎn);圖1b中使用的可視化數(shù)據(jù)分辨率為圖1a中數(shù)據(jù)的1/4.圖1c所示為L(zhǎng)IC可視化結(jié)果.圖1d所示為L(zhǎng)IC可視化結(jié)果和代表流線的融合.從圖1可以看出,不同分辨率的點(diǎn)圖標(biāo)可視化以及LIC的可視化效果并沒(méi)有清晰地展示流場(chǎng)的走向,而本文算法的代表流線大致能反映對(duì)應(yīng)區(qū)域的向量場(chǎng)特征.2.3基于粒子的向量場(chǎng)可視化風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)為隨時(shí)間變化的三維數(shù)據(jù),其數(shù)據(jù)量較大,系統(tǒng)使用基于粒子的可視化方法在三維環(huán)境中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)可視化.首先對(duì)風(fēng)場(chǎng)種子點(diǎn)采樣,生成流線;然后聚類(lèi),同一類(lèi)流線的起始點(diǎn)或者在臨界點(diǎn)區(qū)域,或者在邊界位置.粒子可視化時(shí)在這些位置放置粒子.本文用源結(jié)點(diǎn)來(lái)描述粒子的發(fā)射源,將邊界區(qū)域分成若干個(gè)均勻的正方體,包含流線起始點(diǎn)的正方體為源結(jié)點(diǎn).以臨界點(diǎn)作為流線起始點(diǎn)的源結(jié)點(diǎn)是以該位置為中心的立方體,則風(fēng)場(chǎng)的發(fā)射源由一系列源結(jié)點(diǎn)組成,每個(gè)新粒子都?

第12期王少榮,等:數(shù)字海洋系統(tǒng)的向量場(chǎng)可視化2117大小呈線性關(guān)系,風(fēng)場(chǎng)在某個(gè)分量的值越大,其對(duì)應(yīng)顏色分量值越大,因此粒子的顏色反映了向量場(chǎng)的大致走向.圖3a中幾乎看不到藍(lán)色的粒子,說(shuō)明風(fēng)場(chǎng)Z方向分量值很小,即風(fēng)場(chǎng)在垂直方向幾乎沒(méi)有運(yùn)用.圖3b所示為另一種染色模式,通過(guò)在灰度粒子可視化中混入有顏色的粒子,可以更清楚地觀察粒子的運(yùn)動(dòng)情況.a.點(diǎn)粒子b.線粒子圖2粒子可視化a.粒子染色b.粒子動(dòng)態(tài)染色圖3染色的粒子可視化2.4增強(qiáng)的基于紋理的向量場(chǎng)可視化圖1c所示的LIC紋理可視化可以描述向量場(chǎng)的整體特征,但各個(gè)區(qū)域不容易被區(qū)分.本文生成一個(gè)權(quán)值矩陣對(duì)LIC紋理結(jié)果進(jìn)行增強(qiáng),以加強(qiáng)不同區(qū)域的差別.在每個(gè)區(qū)域中,距離代表流線越遠(yuǎn),LIC的效果越弱.本文中權(quán)值矩陣的取值范圍為0~1.對(duì)于每一點(diǎn)X,所屬類(lèi)別為C,類(lèi)別C的中線為l,過(guò)X生成一條法向量場(chǎng)的流線ln,ln與l交點(diǎn)為P,X到曲線l的距離d定義為流線ln從X到P的距離.X位置的權(quán)值為F(d),d越小,F(d)越大.本文將d歸一化到[0,1],F(d)取為1 d的c次冪,不同的c得到不同類(lèi)型的權(quán)值,本文中c取值1.2.和文獻(xiàn)[1]相比,本文的權(quán)值算法不會(huì)漏掉某些位置的權(quán)值的計(jì)算.圖4所示為大小為720×360的海洋洋流可視化.對(duì)于這種比較大的向量場(chǎng),圖3c所示LIC靜態(tài)可視化效果不能清晰展示洋流的走向.圖4a所示為本文增強(qiáng)算法結(jié)果,不同洋流區(qū)域非常明顯呈現(xiàn)出來(lái).本文算法也可以用偽彩色進(jìn)行增強(qiáng),圖4b所示為借鑒梵高名畫(huà)《星月夜》色調(diào)的增強(qiáng)效果,每一個(gè)聚類(lèi)區(qū)域?qū)?yīng)一種顏色.本文算法對(duì)向量場(chǎng)的同一區(qū)域和不同區(qū)域之間進(jìn)行了增強(qiáng),使得洋流可視化引入了一些藝術(shù)效果.a.LIC增強(qiáng)b.LIC偽彩色增強(qiáng)圖4全球流場(chǎng)的LIC增強(qiáng)可視化3實(shí)驗(yàn)和討論本文的向量可視化包含基于幾何和基于粒子的可視化,這

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