扩展的矢量场线卷积积分方法技术

扩展的矢量场线卷积积分ＬＩＣ方法，（１）从矢量场中寻找下一个未被标记的采样点；（２）以上述找到的采样点为起点，采用基于数值计算的ＤＤＡ曲线形成方法形成ＤＤＡ曲线，首先从起点出发进行曲线的前向预测，然后还是从起点出发进行曲线的后向预测，最后将前向预测得到的曲线和后向预测得到的曲线合并，形成最终的ＤＤＡ曲线；（３）对此轮循环形成的ＤＤＡ曲线进行有色噪声序列直接赋值，计算ＤＤＡ曲线上各点的ＬＩＣ结果；（４）依据此轮循环形成的ＤＤＡ曲线对整个矢量场进行区域标记，依据该曲线上的矢量场采样点的幅度大小确定覆盖区域，标记该曲线区域中的所有矢量场采样数据点；（５）对矢量场的ＬＩＣ值进行归一化处理。本发明专利技术该方法既可以面向非结构矢量场，又可面向结构矢量场，增强了矢量幅度及矢量场结构的表现力，提高了预处理计算速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种扩展的矢量场线卷积积分LIC方法，属于科学计算可视化领域。
技术介绍
在科学计算可视化研究领域，矢量场可视化的研究目的在于运用计算机提供的图形、图像、视频等多种手段将科学实验、仿真、测量得到的大量矢量场数据准确、有效地展现出来，并支持人机间的多种交互处理。矢量场可视化的方法首先必须保证矢量场信息描述的准确性和完整性；其次还应具备较高的计算效率和较强的针对矢量场结构及幅度的表现力；矢量场可视化方法中的交互处理主要指多角度及多分辨处理。为了达成上述目标，矢量场可视化的发展大致经历了三个阶段，第一个阶段是基于图标(例如小的箭头)的方法，此类方法的主要缺陷在于无法有效地表现数据密集的矢量场；第二个阶段是基于流线，流面和流体的方法，此类方法的主要缺陷在于流线、流面、流体的形成预先选定的种子点关系密切，有可能忽略矢量场中重要的特征信息；第三个阶段是基于纹理映射的方法，主要有点噪声纹理合成的方法和线卷积积分方法LIC。基于纹理映射的可视化方法尤其是基于LIC的方法，由于能够较好的克服前两类方法的主要缺陷，因而得到了快速的发展，其应用的领域十分广泛。目前，市面上有一些针对可视化的商业或开源软件，其中有一部分提供了矢量场可视化功能，但是大多采用基于几何形状或基于颜色、光学特征的矢量场映射方法，而且针对的都是结构化矢量场。其中，AVS/Express使用流线、矢量、图形符来表示矢量；IDL使用箭头、颜色等表示矢量；OpenDX也使用颜色和箭头来表示矢量；VTK使用流线等几何形状表示矢量，因属于开源项目，目前已有人为VTK开发了基于LIC方法的矢量场可视化方法，但针对的是结构化矢量场；ParaView本身是基于VTK的，因此其映射方法与VTK相同。非结构矢量场的最大特点是采样点位置随机，将传统的结构化的线卷积积分方法LIC直接应用于非结构矢量场的LIC处理存在的问题主要有两个方面(1)结构化的LIC方法会因分辨率等因素导致矢量场信息的失真。以图2所示的非结构矢量场为例，有两种方法可以将其转换为结构化矢量场，一种方法是在网格内对随机采样点上的矢量进行加权处理，获得一个位于网格中心的矢量(如图4所示)，通过对比图4b和图2b可以看出，这种加权处理由于降低了采样点的分辨率，导致矢量场信息失真。另一种方法是通过加密网格使非结构矢量场的随机采样点均落在单一网格的中心，从而在保证分辨率的前提下将非结构矢量场转化成为结构化矢量场，但由于随机采样点的位置有可能非常接近，这样的处理方法人为提高了网格密度，导致计算效率低下。此外，结构化LIC的DDA曲线(矢量线，下同)形成过程是以网格单元为基本单位的，这就意味着结构化LIC处理的最高分辨率为网格单元的大小，分辨率的限制也会导致矢量场信息的失真。(2)结构化LIC方法的矢量幅度表现力不强。在矢量场的研究领域，人们已经习惯于用矢量线的疏密来表示矢量场幅度的大小(如图5所示)，而传统的结构化LIC方法并不支持这种幅度表现方式。本专利技术经过国内外专利文献和非专利文献的检索尚未发现针对非结构矢量场的线卷积积分方法。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是克服现有技术的不足，提供一种扩展的矢量场线卷积积分LIC方法，该方法既可以面向非结构矢量场，又可面向结构矢量，增强矢量幅度的表现力，提高了预处理计算速度。本专利技术的技术解决方案扩展的矢量场线卷积积分LIC方法，其特点在于通过以下步骤实现(1)从矢量场中寻找下一个未被标记的采样点，如果没有找到，则对矢量场的LIC值进行归一化处理，进入步骤(5)；如果找到，则进入下个步骤(2)；(2)以上述步骤(1)找到的采样点为起点，采用基于数值计算的DDA曲线形成方法形成DDA曲线，该方法是首先从起点出发进行曲线的前向预测，然后还是从点出发进行曲线的后向预测，最后将前向预测得到的曲线和后向预测得到的曲线合并，形成最终的DDA曲线；(3)对此轮循环形成的DDA曲线进行有色噪声序列直接赋值，计算DDA曲线上各点的LIC结果；(4)依据此轮循环形成的DDA曲线对整个矢量场进行区域标记，依据该曲线上的矢量场采样点的幅度大小确定覆盖区域，标记该曲线区域中的所有矢量场采样数据点，并返回步骤(1)；(5)对矢量场的LIC值进行归一化处理。本专利技术与现有技术相比的有益效果是(1)现有的LIC方法不适用于非结构矢量场的LIC处理，而本专利技术给出的方法和流程即能处理各类结构化矢量场，也能处理各类非结构矢量场，这就为各类科学计算、仿真、及实测获得的矢量数据(如医学检测数据、地质勘探测量数据、气象数据、计算流体力学数据等)的可视化提供了一个更为方便和实用的手段。(2)现有的LIC方法一方面不能很好地表现矢量场的幅度信息，另一方面会导致三维情况下处理结果因密集而互相遮挡，影响矢量场场结构的表现效果。而本专利技术采用的是区域标记技术，该技术在矢量场幅度方面具有更强的表现力，体现为纹理稀疏的位置幅度小，纹理密集的位置幅度大，这一方法合理地实现了LIC结果的稀疏化，因而在矢量场结构信息的方面也具有更好的表现力，有利于各领域的分析人员更好地把握矢量场的结构，从而找出最有价值的数据信息。(3)现有的LIC方法采用随机纹理累加计算的方式进行曲线纹理映射，而本专利技术提出可以通过有色噪声序列直接进行曲线纹理映射，一方面适用于结构化的数据场，另一方面解决了非结构矢量场中无结构化输入纹理情况下的纹理映射问题，同时可以通过预处理提高计算速度。附图说明图1为本专利技术流程图；图2为本专利技术DDA曲线前向预测示意图，其中P0为当前DDA曲线点的位置，A0为P0点处的矢量，P为前向预测的下一点位置，A为P点处的矢量，Pi，i＝1，2，3，4为预测区域内的矢量场采样点位置，Ai，i＝1，2，3，4为Pi处的矢量；图3为本专利技术DDA曲线后向预测示意图，其中P0为当前DDA曲线点的位置，A0为P0点处的矢量，P为后向预测的下一点位置，A为P点处的矢量，Pi，i＝1，2，3，4为预测区域内的矢量场采样点位置，Ai，i＝1，2，3，4为Pi处的矢量；图4为本专利技术区域标记示意图，其中，c为DDA曲线上一点矢量幅度的大小，w为该点相应的区域宽度；图5-7为传统LIC方法与本专利技术方法获得的处理结果的对比图，其中图5为放射形矢量场的LIC结果，左图为传统LIC的结果，右图为本专利技术方法的结果，图像分辨率均为210*210象素；图6为圆形矢量场的LIC结果，左图为传统LIC的结果，右图为本专利技术方法的结果，图像分辨率均为210*210象素；图7为雷达矢量场的LIC结果，左图为传统LIC的结果，右图为本专利技术方法的结果，图像分辨率均为210*210象素。具体实施例方式本专利技术的具体实现方法如下(1)从矢量场中寻找下一个未被标记的采样点，如果没有找到，则对矢量场的LIC值进行归一化处理，结束；如果找到，则进入步骤(2)；(2)以步骤(1)找到的采样点为起点，采用基于数值计算的DDA曲线形成方法形成DDA曲线，首先从起点出发进行曲线的前向预测，然后还是从点出发进行曲线的后向预测，最后将前向预测得到的曲线和后向预测得到的曲线合并，形成最终的DDA曲线。如图2所示，DDA曲线前向预测方法如下前向预测体现为一个迭代循环，如为第一次循环，则以步骤(1)获得本文档来自技高网...

【技术保护点】
扩展的矢量场线卷积积分方法，其特征在于通过以下步骤实现：（１）从矢量场中寻找下一个未被标记的采样点，如果没有找到，则对矢量场的ＬＩＣ值进行归一化处理，结束；如果找到，则进入步骤（２）；（２）以步骤（１）找到的采样点为起点，采 用基于数值计算的ＤＤＡ曲线形成方法形成ＤＤＡ曲线，即首先从起点出发进行曲线的前向预测，然后还是从起点出发进行曲线的后向预测，最后起将前向预测得到的曲线和后向预测得到的曲线合并，形成最终的ＤＤＡ曲线；（３）对此轮循环形成的ＤＤＡ曲线进 行有色噪声序列直接赋值，计算ＤＤＡ曲线上各点的ＬＩＣ结果；（４）依据此轮循环形成的ＤＤＡ曲线对整个矢量场进行区域标记，依据该曲线上的矢量场采样点的幅度大小确定覆盖区域，标记该曲线区域中的所有矢量场采样数据点；（５）对矢量场的 ＬＩＣ值进行归一化处理。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：何兵，赵沁平，郝爱民，王莉莉，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]