本文選題：體數(shù)據(jù)可視化　切入點(diǎn)：L_0梯度最小化　出處：《浙江大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：體數(shù)據(jù)可視化通過直觀形象地向用戶展示體數(shù)據(jù)內(nèi)部隱含的特征信息,幫助用戶對(duì)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的分析與處理,廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、氣象、地質(zhì)、科學(xué)仿真等領(lǐng)域。如何構(gòu)建高質(zhì)量的數(shù)據(jù)并提高體數(shù)據(jù)的傳輸效率和繪制質(zhì)量始終是科學(xué)計(jì)算可視化的重要研究課題。隨著體數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大,尤其需要遠(yuǎn)程操作和傳輸數(shù)據(jù)時(shí),數(shù)據(jù)傳輸和體繪制流程阻礙了可視化效率的提升;同時(shí),在體數(shù)據(jù)獲取過程中不可避免地引入噪聲,而這類噪聲通常會(huì)污染重要特征,使得基于體數(shù)據(jù)強(qiáng)度分析的方法失效;另外,通過傳輸函數(shù)映射直接繪制生成的圖像有時(shí)會(huì)存在特征不明顯情況,且已有的方法往往在映射和繪制階段進(jìn)行特征增強(qiáng)處理。針對(duì)上述在體數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的問題,本文提出相應(yīng)的改進(jìn)方法,進(jìn)一步提升了體數(shù)據(jù)特征的可視化與分析效率。本文旨在研究高效的體數(shù)據(jù)過濾方法,針對(duì)具體的體數(shù)據(jù)去噪、特征增強(qiáng)與繪制問題提出了新的解決方法和思路,以最終提升數(shù)據(jù)可視化的效率。論文主要研究成果包括:本文提出了一種新的體數(shù)據(jù)去噪和平滑方法,該方法基于Lo梯度最小化框架。在三維體數(shù)據(jù)可視化中,存在于同質(zhì)體素和不同質(zhì)體素中間的邊界上的噪聲往往對(duì)提取,分析和展示特征造成很大的挑戰(zhàn)。本文算法首先全局地控制梯度域中非零體素,以稀疏保持重要特征的結(jié)構(gòu)。然后,利用迭代最優(yōu)化策略,結(jié)合半二次分離算法,快速地求解最小能量方程。所提出的Lo體數(shù)據(jù)梯度最小能量方法可以有效地刪除同質(zhì)體數(shù)據(jù)中的噪聲,但對(duì)于邊界上的噪聲或局部細(xì)節(jié),由于其具有較大的梯度模能量,因此不能有效地被去噪和平滑。為此,提出一個(gè)模糊-增強(qiáng)策略來消除或平滑此類噪聲。這樣的操作可以得到重要特征,且邊界比較圓滑。最后,將本文的方法與雙邊過濾器和各向異性擴(kuò)散方法做比較,從不同模態(tài)的體數(shù)據(jù)結(jié)果上看,本文的方法兼?zhèn)涓美L制效果和和更快的計(jì)算效率。本文提出了一種特征表面網(wǎng)格驅(qū)動(dòng)的、通過幾何形變體數(shù)據(jù)的特征增強(qiáng)可視化算法。傳輸函數(shù)是實(shí)現(xiàn)體數(shù)據(jù)特征分類與可視化的重要手段,通過調(diào)節(jié)傳輸函數(shù)中的顏色和不透明度來增強(qiáng)體數(shù)據(jù)特征,但設(shè)計(jì)合理傳輸函數(shù)的過程復(fù)雜且耗時(shí);而基于規(guī)整控制網(wǎng)格形變的體數(shù)據(jù)特征增強(qiáng)方法,通過幾何形變由傳輸函數(shù)定義的重要特征區(qū)域來達(dá)到增強(qiáng)目的,但特征選擇方法欠缺靈活性和精確性。首先,根據(jù)構(gòu)建的體數(shù)據(jù)輪廓樹結(jié)構(gòu),選擇具有代表性的一個(gè)或多個(gè)等值面,簡(jiǎn)化處理并指定為控制網(wǎng)格。然后,通過放大控制網(wǎng)格上的重要區(qū)域,以吸引用戶到重要特征上;同時(shí),通過增強(qiáng)控制網(wǎng)格局部表面細(xì)節(jié)特征,即利用網(wǎng)格幾何高度的變化增強(qiáng)特征的對(duì)比度,使得細(xì)節(jié)信息更加清晰。最后,將控制網(wǎng)格特征增強(qiáng)的效果轉(zhuǎn)移到對(duì)應(yīng)的體數(shù)據(jù)上。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果,進(jìn)一步驗(yàn)證了本文算法的有效性和實(shí)用性。本文提出一種基于面切割的自動(dòng)體數(shù)據(jù)壓縮算法,高效地刪除體數(shù)據(jù)中上下文冗余信息同時(shí)保留重要特征,以獲得滿足用戶指定壓縮大小或比例的最優(yōu)壓縮體數(shù)據(jù)。用戶通過兩種方式指定每個(gè)體素的重要性:1)體數(shù)據(jù)本身的內(nèi)在屬性,比如梯度模和曲率值;2)用戶指定的方式,比如傳輸函數(shù)和與具體應(yīng)用相關(guān)的方式。根據(jù)指定的體素重要性值,本文構(gòu)建體數(shù)據(jù)圖,以便定義相鄰體素之間的能量值。然后,將面切割算法歸納為能量最小問題,并利用圖分割算法進(jìn)行求解。該方法可以交互且連續(xù)地刪除上下文冗余體素,同時(shí)保留重要特征。同時(shí),為了克服內(nèi)存不足問題和加速體數(shù)據(jù)壓縮,本文引入多層次帶狀方法,以獲得較快的計(jì)算速度。通過與傳統(tǒng)的切割、采樣算法比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本章算法可以高效地壓縮體數(shù)據(jù),以獲得用戶指定的大小或壓縮比例。
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【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1618168