数字海洋系统的向量场可视化

发布时间：2020-02-06 20:47

【摘要】：数字海洋系统是海洋相关应用和研究中的有效工具,三维球体环境下的向量场可视化是数字海洋系统中的一项重要工作.文中将向量场可视化结果实时地融合在具有地理位置信息的三维环境中.首先生成覆盖向量场的流线集合.然后对流线集合进行聚类.最后对每一类流线按空间位置进行排序,选取代表性流线进行向量场简化;在每一类的起始位置处放置粒子,实现三维风场实时可视化;生成权值矩阵,对基于纹理可视化结果进行后续处理实现增强效果.实验结果表明,在三维球体环境下,文中算法效率高、绘制效果良好.
【图文】：

排序的流线,避免了文献[1]中的流线求交和排序的复杂操作.2.2基于几何的可视化本文构建一个专门用于向量场可视化的系统环境,它提供了基础的基于几何的向量场可视化,包括基于点图标以及基于流线的可视化.在基于流线的可视化方法中,该系统提供了基于出入差异的流线放置可视化方法[22],同时提供了基础的基于纹理以及向量场拓扑结构可视化方法.在基于流线的可视化中,如果向量场中的流线过多,会导致显示混乱.对聚类并排好序的每一个流线类选出中间位置的流线作为代表流线,该流线类包含流线的数目越多,代表流线越粗.图1所示为全球流场的可视化效果,该向量场大小为720×360.图1a~1b所示为基于点图标的可视化方法,图1b中叠加了临界点,黄色的点表示吸引/排a.点图标b.点图标和临界点c.LICd.LIC叠加代表流线图1全球洋流可视化斥结点类型的临界点,蓝色表示排斥/吸引焦点类型的临界点;图1b中使用的可视化数据分辨率为图1a中数据的1/4.图1c所示为LIC可视化结果.图1d所示为LIC可视化结果和代表流线的融合.从图1可以看出,不同分辨率的点图标可视化以及LIC的可视化效果并没有清晰地展示流场的走向,而本文算法的代表流线大致能反映对应区域的向量场特征.2.3基于粒子的向量场可视化风场数据为随时间变化的三维数据,其数据量较大,系统使用基于粒子的可视化方法在三维环境中实现实时可视化.首先对风场种子点采样,生成流线;然后聚类,同一类流线的起始点或者在临界点区域,或者在边界位置.粒子可视化时在这些位置放置粒子.本文用源结点来描述粒子的发射源,将边界区域分成若干个均匀的正方体,包含流线起始点的正方体为源结点.以临界点作为流线起始点的源结点是以该位置为中心的立方体,则风场的发射源由一系列源结点组成,每个新粒子都?

第12期王少荣,等:数字海洋系统的向量场可视化2117大小呈线性关系,风场在某个分量的值越大,其对应颜色分量值越大,因此粒子的颜色反映了向量场的大致走向.图3a中几乎看不到蓝色的粒子,说明风场Z方向分量值很小,即风场在垂直方向几乎没有运用.图3b所示为另一种染色模式,通过在灰度粒子可视化中混入有颜色的粒子,可以更清楚地观察粒子的运动情况.a.点粒子b.线粒子图2粒子可视化a.粒子染色b.粒子动态染色图3染色的粒子可视化2.4增强的基于纹理的向量场可视化图1c所示的LIC纹理可视化可以描述向量场的整体特征,但各个区域不容易被区分.本文生成一个权值矩阵对LIC纹理结果进行增强,以加强不同区域的差别.在每个区域中,距离代表流线越远,LIC的效果越弱.本文中权值矩阵的取值范围为0~1.对于每一点X,所属类别为C,类别C的中线为l,过X生成一条法向量场的流线ln,ln与l交点为P,X到曲线l的距离d定义为流线ln从X到P的距离.X位置的权值为F(d),d越小,F(d)越大.本文将d归一化到[0,1],F(d)取为1 d的c次幂,不同的c得到不同类型的权值,本文中c取值1.2.和文献[1]相比,本文的权值算法不会漏掉某些位置的权值的计算.图4所示为大小为720×360的海洋洋流可视化.对于这种比较大的向量场,图3c所示LIC静态可视化效果不能清晰展示洋流的走向.图4a所示为本文增强算法结果,不同洋流区域非常明显呈现出来.本文算法也可以用伪彩色进行增强,图4b所示为借鉴梵高名画《星月夜》色调的增强效果,每一个聚类区域对应一种颜色.本文算法对向量场的同一区域和不同区域之间进行了增强,使得洋流可视化引入了一些艺术效果.a.LIC增强b.LIC伪彩色增强图4全球流场的LIC增强可视化3实验和讨论本文的向量可视化包含基于几何和基于粒子的可视化,这

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本文编号：2576991