海量地震数据体绘制方法研究

发布时间：2017-08-19 13:19

  本文关键词：海量地震数据体绘制方法研究

  更多相关文章： 张量近似 压缩体绘制 聚类 主成分分析

【摘要】：三维数据场体绘制可视化技术在医学、流体物理、气象、地质勘探等领域有着广泛的应用,针对海量三维数据场可视化引起了相关领域内的学术界和工业界关注。通常,实现三维海量数据场可视化有三种思路：其一是并行的思想,通过多机或多GPU并行处理来实现海量数据场可视化：其二是压缩的思想,将三维数据场进行数据压缩,减少数据规模：其三是多分辨率的思想,形成LOD可视化技术方案和流程。基于张量分解和重构的压缩体绘制方法采用高阶PCA的思想,实现了三维数据场的高效压缩。在针对地震数据压缩处理中,张量分解和重构存在因子矩阵独立(不能共享)问题,导致压缩率低和重构效率低两方面问题。本文针对上述两方面的问题开展研究,主要成果如下：(1)提出了基于全局因子矩阵的张量近似方法。传统的张量分解与重构方法中,每个分块都使用独立的因子矩阵,这样既导致数据量的冗余又会影响实时重构时的效率。针对这一问题,本文提出了基于全局因子矩阵的张量近似方法,考虑到各分块的数据显然具有一定相似性,对所有分块都使用统一的全局因子矩阵进行重构。仿真表明,本方法可以得到与传统方法一致的压缩率和峰值信噪比,但具有更高的重构效率;(2)提出了基于因子矩阵聚类的张量近似方法。在上一个方法中,我们选取了一组公共因子矩阵以提升压缩效果,造成了重构的效果有所损失,同等压缩率下峰值信噪比与传统方法基本一致。考虑到不同分块间的相似性大小存在差异,本文提出了基于因子矩阵聚类的张量近似方法,前一方法的基础上,对各个分块的因子矩阵进行聚类,对因子矩阵属于同一个聚类的分块,采用相同的因子矩阵进行重构。仿真结果表明,本方法同前一方法相比,能够在保证基本相同的压缩率下,明显提升峰值信噪比,同时依然保持较高的重构效率。综上所述,本文针对在地震数据的压缩体绘制中,张量分解和重构中因子矩阵独立导致的压缩率和重构效率低的问题,提出并实现了有效的解决算法,并实现了对本文方法进行仿真的张量近似压缩体绘制软件平台。相比于原方法,本文方法能在同等压缩率下得到更高的峰值信噪比,具有很高的实用价值。
【关键词】：张量近似 压缩体绘制 聚类 主成分分析
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P631.44
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 绪论13-19
• 1.1 研究背景13-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.2.1 直接体绘制技术14
• 1.2.2 并行体绘制技术14-15
• 1.2.3 多分辨率体绘制技术15
• 1.2.4 压缩体绘制技术15-17
• 1.3 本文工作17-18
• 1.4 章节安排18-19
• 第二章 相关理论基础19-39
• 2.1 压缩体绘制19-25
• 2.1.1 体数据19-20
• 2.1.2 压缩体绘制基本流程20-23
• 2.1.3 压缩数据表示模型23-25
• 2.2 高阶张量近似25-33
• 2.2.1 张量的相关概念25-27
• 2.2.2 张量的矩阵化27-28
• 2.2.3 矩阵的奇异值分解及在高阶上的拓展28-30
• 2.2.4 张量的乘法运算30-31
• 2.2.5 张量分解与重构31-33
• 2.3 聚类分析33-38
• 2.3.1 聚类分析的概念33-34
• 2.3.2 基本聚类方法概述34-36
• 2.3.3 划分方法36-38
• 2.4 本章小结38-39
• 第三章 基于全局因子矩阵的张量重构算法39-60
• 3.1 引言39
• 3.2 传统的张量近似体绘制39-45
• 3.2.1 张量近似体绘制的处理流程39-44
• 3.2.2 张量近似体绘制中分块大小的选取44
• 3.2.3 传统的张量近似体绘制的不足之处44-45
• 3.3 全局因子矩阵张量重构算法45-52
• 3.3.1 使用全局因子矩阵重构的优势45-46
• 3.3.2 全局因子矩阵的选取46-51
• 3.3.3 全局因子矩阵重构的过程51-52
• 3.4 仿真分析52-59
• 3.4.1 地震数据的张量近似效果53-55
• 3.4.2 压缩体绘制的评价指标55-56
• 3.4.3 全局因子矩阵张量重构仿真分析56-59
• 3.5 本章小结59-60
• 第四章 基于因子矩阵聚类的张量重构算法60-70
• 4.1 引言60
• 4.2 全局因子矩阵重构的相关问题60-61
• 4.3 分块因子矩阵聚类算法61-65
• 4.3.1 因子矩阵的相似性度量61-62
• 4.3.2 K-均值聚类方法62-64
• 4.3.3 K-中心点聚类方法64-65
• 4.4 仿真分析65-69
• 4.5 本章小结69-70
• 第五章 仿真平台的设计与实现70-75
• 5.1 仿真环境70-71
• 5.1.1 OpenGL简介70-71
• 5.1.2 CUDA简介71
• 5.2 仿真平台整体架构71-73
• 5.3 数据管理模块设计73-74
• 5.4 绘制管理模块设计74
• 5.5 本章小结74-75
• 第六章 总结与展望75-77
• 6.1 工作总结75-76
• 6.2 工作展望76-77
• 致谢77-78
• 参考文献78-83
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果83

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本文编号：700925