高效一致的曲面向量场可视化方法

论文摘要

基于图像空间的线积分卷积算法(LIC)是一种很流行的网格曲面向量场的可视化算法,具有简便,高效的特点,但是,在用户的交互过程中,这种算法会导致画面跳动(inconsistence)和模糊,这是因为交互过程中的每一帧画面所采用的纹理噪声是相互独立地生成的,另外,在放大或者缩小的时候,纹理噪声的分辨率不够大会导致画面模糊。现有的方法中,基于曲面参数化的算法可以产生全局一致的画面,但是缺乏基于图像空间的算法所具有的高效性。本文提出了基于图像空间的高效一致的LIC算法,该算法可以使得在用户的交互过程中保持图像纹理的一致性和连贯性。为了使得噪声纹理在不同的视角下保持一致性和连贯性,我们提出了一种局部的纹理映射方法,这种方法简便,鲁棒,并且高效。另外,本文的算法通过预计算一系列的mipmap噪声图像,在模型被放大或者缩小的时候生成平滑连贯的过渡效果。在图像空间进行LIC算法前,先从mipmap噪声图像中选定一层合适的噪声纹理按照随机得到的纹理坐标映射到模型的每个三角面片上,然后将模型表面的3维的向量场投影到2维图像中,最后在图像空间执行经典的2维LIC算法来生成方向场的纹理结果即可视化结果。本文的方法不仅简便,而且很适合通过GPU来加速。基于多种不同数据的实验表明,本文的方法是一种高效的一致性的LIC可视化方法。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 本章小结
• 第2章 背景知识
• 2.1 方向场
• 2.1.1 方向场的定义
• 2.1.1.1 向量场
• 2.1.1.2 N对称场
• 2.1.2 方向场的应用
• 2.2 方向场的可视化
• 2.2.1 点噪声技术（Spot Noise）
• 2.2.2 线积分卷积技术（LIC）
• 2.2.2.1 白噪声（white noise）
• 2.2.2.2 图像卷积
• 2.2.2.3 线积分卷积技术与点噪声技术的比较
• 2.2.3 线积分卷积技术LIC的扩展
• 2.2.3.1 LIC加速
• 2.2.3.2 增强LIC的可视化效果
• 2.2.3.3 曲面上方向场的LIC方法（LIC on surfaces）
• 2.2.3.4 3维体方向场的LIC方法（Volume LIC）
• 2.2.3.5 非稳定流场（unsteady flow LIC）LIC的可视化
• 2.2.3.6 N对称场LIC的可视化
• 2.3 本章小结
• 第3章 相关工作
• 3.1 相关工作的回顾
• 3.2 本章小结
• 第4章 基于图像空间的高效一致的LIC算法
• 4.1 网格曲面的噪声纹理映射
• 4.2 一致的噪声纹理金字塔
• 4.2.1 自动mipmap噪声纹理的生成
• 4.2.2 定制的噪声纹理金字塔的生成
• 4.3 LIC可视化结果的增强
• 4.3.1 LIC积分线分辨率的调节
• 4.3.2 LIC积分线对比度的调节
• 4.3.3 LIC积分线长度的调节
• 4.4 曲面轮廓线的处理
• 4.5 本章小结
• 第5章 算法结果
• 5.1 效果
• 5.2 性能
• 5.3 讨论
• 5.4 本章小结
• 第6章 算法实现细节
• 6.1 预处理阶段
• 6.1.1 噪声纹理金字塔的生成
• 6.1.1.1 纹理金字塔层数的确定
• 6.1.2 纹理映射坐标的确定
• 6.1.2.1 投影噪声纹理图像的大小的确定
• 6.1.3 纹理映射
• 6.2 可视化阶段
• 6.2.1 方向场的投影
• 6.2.2 图像空间噪声纹理的获取
• 6.2.3 LIC积分
• 6.2.4 LIC积分线对比度的增强处理
• 6.2.5 光照效果
• 6.3 Demo
• 6.4 本章小结
• 第7章 结论和展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间主要的研究成果
• 致谢