基于相似显著性的分类数据多视图可视化着色方法及系统技术方案

本公开提出了基于相似显著性的分类数据多视图可视化着色方法及系统，包括：接收分类数据；将所述分类数据投影到可视空间，获取所述分类数据的位置信息；基于所述位置信息度量每类数据之间的分离度，基于相似性度量计算同一类在不同分类数据上的变化信息；重新组合调色板或从离散化的颜色空间中随机选择多个颜色作为初始解，结合类之间的分离度和变化信息，基于模拟退火算法寻找近似最优解，生成调色板；基于最优的调色板渲染分类数据。采用模拟退火算法，能够快速的对给定调色板重新分配或直接生成调色板，同时考虑数据内分布和数据间变化，结合颜色差异度量，提高发生变化区域的相似显著性，并保持类内区分度，提升了可视分析的效率。分析的效率。分析的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于相似显著性的分类数据多视图可视化着色方法及系统


[0001]本公开属于数据可视化
，尤其涉及基于相似显著性的分类数据多视图可视化着色方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]比较是数据分析和可视化过程中不可或缺的任务，我们经常需要在多个有类别标签的数据中寻找发生变化的某个类，而这种比较任务通常是通过并列视图的形式完成的。适用的方法有直方图、折线图和散点图，而不论是哪种可视化图表，每个类都是使用某种唯一的颜色来表示。颜色对于人们发现差异是有重要作用的，然而，寻找一个恰当的着色方案仍然是一个具有挑战性且尚未被解决的问题。针对这个问题，我们从三个不同方面寻找解决方案：
[0004](1)视觉比较任务
[0005]视觉比较是交互式数据分析过程中的一个重要部分。Gleicher等人(M.Gleicher,D.Albers,R.Walker,I.Jusufi,C.D.Hansen,and J.C.Roberts.Visual comparison for information visualization.Information Visualization,10(4):289
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309,2011.doi:10.1177/1473871611416549)对现有技术做出总结并提出了三种基本的布局设计方案以更好的支持比较任务，包含并列视图、重叠视图及显示编码视图。而在这些布局中，并列视图将多个不同数据集放置于不同视图下，不对原始可视化设计做出改变，因此被应用于很多应用中。然而，这经常导致认知负担，因为用户需要同时比较不同视图。Ondov等人(B.Ondov,N.Jardine,N.Elmqvist,and S.Franconeri.Face to face:evaluating visual comparison.IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics,25(1):861
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871,2019.doi:10.1109/TVCG.2018.2864884)和Jardine等人(N.Jardine,B.D.Ondov,N.Elmqvist,and S.Franconeri.The perceptual proxies of visual comparison.IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics,26(1):1012
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1021,2020.doi:10.1109/TVCG.2019.2934786)评估了不同布局方法在直方图的低级比较任务中的感知有效性，发现并列视图在某些任务上并不高效，如寻找最大变化的类。基于此，Gleicher等人(M.Gleicher,D.Albers,R.Walker,I.Jusufi,C.D.Hansen,and J.C.Roberts.Visual comparison for information visualization.Information Visualization,10(4):289
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309,2011.doi:10.1177/1473871611416549)和L
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Yi等人(S.LYi,J.Jo,and J.Seo.Comparative layouts revisited:design space,guidelines,and future directions.IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics,27(2):1525
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1535,2021.doi:10.1109/TVCG.2020.3030419)都提出应谨慎设计视觉编码以提升效率。
[0006](2)颜色设计
[0007]颜色设计方面可以分三个部分讨论，分别是调色板颜色优化、调色板生成及多视图中颜色设计：
[0008]调色板颜色优化：
[0009]将每个类映射到一个恰当的颜色上对类别数据可视化非常有意义。一些不同的原则被提出以指导用户寻找恰当的映射方案。例如，Lin等人(S.Lin,J.Fortuna,C.Kulkarni,M.Stone,and J.Heer.Selecting semantically
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resonant colors for data visualization.Computer Graphics Forum,32(3):401
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410,2013.doi:10.1111/cgf.12127)提出优化类的语义信息和颜色的兼容性，Setlur和Stone(V.Setlur and M.C.Stone.A linguistic approach to categorical color assignment for data visualization.IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics,22(1):698
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707,2016.doi:10.1109/TVCG.2015.2467471)通过颜色名与类别信息的关联获取更好的可视化效果。针对没有明确语义信息的类别数据，Hunter等人(C.Hurter,M.Serrurier,R.Alonso,G.Tabart,and J.
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L.Vinot.An automatic generation of schematic maps to display flight routes for air traffic controllers:structure and color optimization.In Proceedings of the International Conference on Advanced Visual Interfaces,pp.233
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240,2010.doi:10.1145/1842993.1843034)建议最大化相邻区域的感知颜色差异，Kim等人(H.
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R.Kim,M.
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J.Yoo,H.Kang,and I.
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K.Lee.Perceptually
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based color assignment.Computer Graphics Forum,33(7):309
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318,2014.doi:10.1111/cgf.12499)将颜色的美观性和对比度加入优化过程中进行图片的重新着色。近期，Wang等人(Y.Wang,X.Chen,T.Ge,C.Bao,M.Sedlmair,C.
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W.Fu,O.Deussen,and B本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于相似显著性的分类数据多视图可视化着色方法，其特征是，包括：接收分类数据；将所述分类数据投影到可视空间，获取所述分类数据的位置信息；基于所述位置信息度量每类数据之间的分离度，基于相似性度量计算同一类在不同分类数据上的变化信息；重新组合调色板或从离散化的颜色空间中随机选择多个颜色作为初始解，结合类之间的分离度和变化信息，基于模拟退火算法寻找近似最优解，生成调色板；基于最优的调色板渲染分类数据。2.如权利要求1所述的基于相似显著性的分类数据多视图可视化着色方法，其特征是，接收分类数据时，可给定调色板，具体为：给定多个具有相同类别标签的数据集；所有的可视化渲染结果均使用相同的背景色和相同的颜色映射。3.如权利要求1所述的基于相似显著性的分类数据多视图可视化着色方法，其特征是，将所述分类数据投影到可视空间，获取所述分类数据的位置信息，包括：当所述分类数据为散点图时，获取各类散点中每个点的位置；当所述分类数据为柱状图时，获取各柱形的几何中心的位置；当所述分类数据为折线图时，按不同采样策略对图中的折线进行离散，获取各条折线中每个离散点的位置，具体采样策略为两种：按相同的线段长度进行采样，按相同的x轴距离间隔进行采样。4.如权利要求1所述的基于相似显著性的分类数据多视图可视化着色方法，其特征是，基于所述位置信息度量每类数据之间的分离度，具体为：分别基于K近邻图和类中心距离计算类之间的分离度，将两个分离度进行线性加权组合得到每个类与其他类之间的分离度。5.如权利要求1所述的基于相似显著性的分类数据多视图可视化着色方法，其特征是，基于相似性度量计算同一类在不同分类数据上的变化信息，具...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪云海，卢克成，曾琼，华博，解文龙，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：