基于多分辨率方法的三维云可视化算法研究

基于多分辨率方法的三维云可视化算法研究

论文摘要

自然景观的可视化模拟研究中,云的可视化是当今气象领域的研究热点和研究难点。自然云的生成和消散是能量转换和大气物理状态变化造成的,云的变化对于大气变化过程具有重要的解读作用。云的可视化在气象服务、户外场景仿真、电影特效等领域得到了广泛应用,根据真实的气象数据去绘制渲染云,能在传递真实天气状况的同时辅助气象工作者的预报预测工作。因此,近年来基于气象数据的真实云的可视化研究得到大量的关注。目前,三维云的研究主要在数据预处理和绘制这两个方面。本文基于大规模海量数据的多分辨率三维云可视化,分别对模拟云的预处理以及绘制方法提出改进,在保证绘制质量的同时,提高绘制速度。主要研究内容如下:(1)在云的预处理压缩方面,针对三维云仿真中大规模海量数据导致的图形硬件存储空间受限,无法达到实时性等问题,提出了基于变异系数的统一划分数据压缩方法。该方法依据数据块的数据紊乱程度对其进行重要性划分,保留重要的数据,适当地减少不重要的数据。通过Haar小波变换和分类矢量量化的方法对划分好的数据块进行矢量量化压缩,然后在GPU中实现解压缩与绘制同步进行的绘制策略,在保证图像逼真度的同时,提高了绘制效率。(2)在云的绘制算法方面,针对传统的光线投射算法绘制缓慢,内存受到限制等问题,提出了视点相关光线投射算法。该方法依据视距和块重要性等特点设计采样频率,实现自适应采样,并根据本文提出的三阶段插值算法对采样点进行计算。在使用二维传输函数进行分类时,设定块重要性加权香农熵代替传统方法的梯度值作为二维传输函数的定义域对不透明度值和颜色值进行计算。实验结果表明,云的可视化图像仿真效果较好,细节纹理特征明显,获得了很高的绘制速度。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景和意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 云的建模方法
  •     1.2.2 压缩体绘制技术研究
  •   1.3 论文的主要工作
  •   1.4 论文的组织结构
  • 第二章 云可视化的基础知识
  •   2.1 自然云的形成和特性
  •   2.2 云可视化的气象数据
  •   2.3 云的基本建模理论
  •     2.3.1 数值模拟方法
  •     2.3.2 启发式方法
  •   2.4 压缩体绘制技术
  •     2.4.1 小波变换
  •     2.4.2 矢量量化
  •   2.5 本章小结
  • 第三章 基于多分辨率方法的三维云压缩体绘制
  •   3.1 三维数据场可视化的基本流程
  •   3.2 不同划分策略的多分辨率体绘制算法的比较
  •   3.3 分块的细节水平选择
  •   3.4 基于统一划分的体数据压缩算法
  •     3.4.1 算法描述
  •     3.4.2 编码过程
  •   3.5 解压缩绘制策略
  •     3.5.1 解码过程
  •     3.5.2 小波逆变换
  •     3.5.3 基于GPU的光线投射算法
  •   3.6 实验结果分析
  •   3.7 本章小结
  • 第四章 视点相关光线投射算法
  •   4.1 体绘制基本算法的比较
  •   4.2 传统光线投射算法的实现
  •     4.2.1 光线投射算法的基本思想
  •     4.2.2 数据值分类
  •     4.2.3 颜色和不透明度赋值
  •     4.2.4 重采样
  •     4.2.5 图像合成
  •   4.3 视点相关光线投射算法设计
  •     4.3.1 自适应采样频率计算
  •     4.3.2 三阶段插值算法
  •     4.3.3 基于块重要性加权香农熵的二维传输函数的气象数据分类
  •     4.3.4 算法步骤
  •   4.4 实验结果与分析
  •   4.5 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  •   5.1 本文所做的工作
  •   5.2 研究展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 作者简介
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 姬瑜

    导师: 谢永华

    关键词: 三维云可视化,数据预处理,压缩体绘制,光线投射算法,传输函数

    来源: 南京信息工程大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 气象学,计算机软件及计算机应用

    单位: 南京信息工程大学

    分类号: TP391.41;P426.5

    DOI: 10.27248/d.cnki.gnjqc.2019.000206

    总页数: 59

    文件大小: 2842K

    下载量: 21

    相关论文文献

    • [1].视点相关光线投射算法在三维云可视化方面的应用[J]. 半导体光电 2019(05)
    • [2].基于包围跳跃的计算统一设备架构光线投射算法[J]. 科学技术与工程 2014(12)
    • [3].光线投射算法刍议[J]. 硅谷 2010(16)
    • [4].基于自适应复合插值的光线投射算法(英文)[J]. 系统仿真学报 2018(11)
    • [5].基于改进光线投射算法的体数据显示[J]. 计算机系统应用 2017(09)
    • [6].一种优化绘制顺序的光线投射算法[J]. 软件工程师 2015(04)
    • [7].基于结构特征的自适应光线投射算法[J]. 中国图象图形学报 2015(04)
    • [8].基于光线投射算法的医学图像三维重建方法综述[J]. 电脑知识与技术 2010(10)
    • [9].一种有效显示隐藏特征的光线投射算法[J]. 计算机学报 2011(03)
    • [10].一种改进的光线投射算法[J]. 科技资讯 2009(31)
    • [11].基于改进空体素跳跃法的光线投射算法[J]. 计算机工程 2012(02)
    • [12].基于图形处理器加速光线投射算法的多功能体绘制技术[J]. 计算机应用 2014(01)
    • [13].针对类球形对象的改进光线投射算法[J]. 计算机工程与设计 2012(08)
    • [14].可伸缩地形渲染中的GPU光线投射算法[J]. 微计算机信息 2010(35)
    • [15].光线投射算法在肝CT图像三维可视化中的应用[J]. 中国数字医学 2010(03)
    • [16].基于光线投射算法的体积光实时绘制[J]. 计算机工程与设计 2014(07)
    • [17].一种基于GPU的改进光线投射算法[J]. 计算机工程与科学 2017(01)
    • [18].空间跳跃加速的GPU光线投射算法[J]. 中国图象图形学报 2009(08)
    • [19].多通道快速GPU光线投射算法[J]. 计算机工程与设计 2014(09)
    • [20].基于GPU光线投射算法的心脏体数据可视化[J]. 黑龙江八一农垦大学学报 2013(06)
    • [21].基于线性八叉树光线投射算法在云可视化方面的应用[J]. 科学技术与工程 2014(30)
    • [22].基于GPU的实时光线投射算法[J]. 计算机工程与应用 2008(09)
    • [23].基于向量融合的GPU算法[J]. 科技广场 2011(07)
    • [24].一种空间自适应采样和递归线性估计的光线投射算法[J]. 计算机与现代化 2009(02)
    • [25].一种改进的光线投射方法[J]. 中国体视学与图像分析 2013(02)
    • [26].基于单指令多数据流扩展的光线投射算法优化[J]. 生物医学工程学杂志 2012(02)
    • [27].最大熵阈值分割和包围盒划分的三维重建算法研究[J]. 机械设计与制造 2017(12)
    • [28].基于VTK的医学图像三维重建[J]. 信息技术与信息化 2009(01)
    • [29].基于GPU的医学图像多功能可视化的实现[J]. 计算机应用与软件 2013(05)
    • [30].层次包围盒与GPU实现相结合的光线投射算法[J]. 计算机辅助设计与图形学学报 2009(02)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  

    基于多分辨率方法的三维云可视化算法研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢