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文檔簡介
1、直接體繪制是體數(shù)據(jù)可視化中應(yīng)用最廣泛的方法之一,它能夠從體數(shù)據(jù)集中抽取內(nèi)在的本質(zhì)信息,并借助交互式的圖形圖像技術(shù)展現(xiàn)出來,提供了一種洞察體數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的最佳途徑。體數(shù)據(jù)分類是直接體繪制的重要過程,通常使用傳遞函數(shù)實現(xiàn):傳遞函數(shù)根據(jù)體數(shù)據(jù)中每個體素的類別賦予其不同的光學(xué)屬性,包括顏色和不透明度,從而將不同類別的體素區(qū)分開來。但因為傳遞函數(shù)存在參數(shù)空間大、設(shè)計過程不直觀等問題,用戶根據(jù)經(jīng)驗直接手工調(diào)整傳遞函數(shù)難以得到滿意的可視化結(jié)果。本文結(jié)
2、合繪制隱喻和人工智能方法,研究直觀、有效和智能的傳遞函數(shù)設(shè)計方法,主要工作包括:
(1)基于繪制的智能傳遞函數(shù)設(shè)計框架:在該框架中,將用戶在基于繪制的交互界面中的繪制信息作為訓(xùn)練樣本對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,使用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對體數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,自動實現(xiàn)傳遞函數(shù)的設(shè)計。與傳統(tǒng)方法相比,基于繪制的交互界面允許用戶直接對圖像進(jìn)行操作,用戶無需了解體數(shù)據(jù)場中的灰度值分布就可以獲得期望的可視化結(jié)果,使傳遞函數(shù)設(shè)計過程更加直觀。
3、> (2)基于統(tǒng)計量的分類策略:傳統(tǒng)方法中灰度值和梯度值等局部信息常被作為傳遞函數(shù)的參數(shù)用于體數(shù)據(jù)分類,然而局部信息對噪聲非常敏感,使得分類效果不盡人意。體素的統(tǒng)計量(包括均值與標(biāo)準(zhǔn)差等)能夠反映同一類體素的分布情況,與局部信息相比,將統(tǒng)計量作為傳遞函數(shù)的參數(shù)可以有效減小噪聲的干擾,提高體數(shù)據(jù)分類的準(zhǔn)確性。
(3)基于CUDA的交互式傳遞函數(shù)設(shè)計:由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練計算量大耗時長,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的體數(shù)據(jù)分類無法
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