資料介紹
采用多分辨率體繪制是解決海量數(shù)據(jù)體繪制的一種有效方法,但是基于信息熵的多分辨率體繪制在解決信噪比低、細微結構復雜的物探領域內體數(shù)據(jù)時存在較大的缺陷。而數(shù)據(jù)的張量近似是通過高階奇異值分解提取數(shù)據(jù)的特征基,并通過特征基的線性組合來近似包含細微結構的低信噪比體數(shù)據(jù)。因此可以在保證數(shù)據(jù)壓縮率的情況下,保留數(shù)據(jù)的細微構造信息。本文針對基于張量近似的多分辨率體繪制中秩的選取問題開展研究,低秩實現(xiàn)了高的數(shù)據(jù)壓縮,但峰值信噪比低;高秩實現(xiàn)了較好的繪制效果,但數(shù)據(jù)壓縮率低。本文提出了一種張量近似中最佳秩的選取算法。其基本思想是在高秩分解的基礎上,通過二分搜索選取滿足誤差門限的最佳秩。并且,數(shù)據(jù)分塊處理,不同分塊采用不同秩,實現(xiàn)了在滿足數(shù)據(jù)壓縮率的情況下,保證有較好的繪制效果。通過仿真結果表明,相比于統(tǒng)一秩的高秩分解而言,提升了數(shù)據(jù)壓縮率,而整體繪制效果基本與高秩分解相當;相比于統(tǒng)一秩的中低秩分解而言,在增加少量的壓縮率的情況下,提升了繪制效果。
當前,基于GPU加速的直接體繪制技術已經成為交互處理體數(shù)據(jù)的標準方法。相比于傳統(tǒng)表面繪制,體繪制技術可以反映物體的內部結構。因此能夠被廣泛應用于許多領域中,例如:醫(yī)學領域、流體物理領域、氣象領域、地質勘探領域等等。
盡管近幾年圖形硬件設備發(fā)展迅速,但是GPU存儲空間的限制,依然是制約體繪制技術發(fā)展的主要瓶頸[1]。在這種情況下,產生了多分辨率體繪制技術。多分辨率體繪制技術是通過將數(shù)據(jù)體劃分為不同的分塊,每一個分塊賦予不同的分辨率來實現(xiàn)壓縮數(shù)據(jù)量和減少繪制點數(shù)。每個分塊的分辨率又被稱為分塊的LOD (level of detail, 細節(jié)水平)。因此,多分辨率技術的關鍵即為如何確定每一個分塊的細節(jié)水平。
近年來常用的多分辨率的數(shù)據(jù)組織形式有兩種:基于統(tǒng)一劃分的形式和基于層次劃分的形式。
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