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体绘制传递函数设定方法的研究和应用.doc

上传人:cjc2202537 文档编号:1516890 上传时间:2018-07-24 格式:DOC 页数:37 大小:71.03KB
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1、计算机应用技术专业毕业论文 精品论文 体绘制传递函数设定方法的研究和应用关键词:传递函数 粒子群优化 并行层次聚类 直接体绘制 地震数据摘要:体绘制是一种重要的三维数据场可视化方法,传递函数是体绘制过程中用以定出体数据与光学特征的对应关系的关键步骤,传递函数的设定对成像的质量具有重要作用。然而传递函数的设定往往需要大量尝试,困难且不直观,寻找好的传递函数已被列为体数据可视化中的十大难题之一。 层次聚类应用于传递函数设定领域取得了较好的效果,然而,单处理机以其有限的运算能力和存储能力难以在有效的时间内完成规模较大的三维体数据的聚类分析,为此本文设计实现了层次聚类并行算法,并将其与 LH 直方图相

2、结合以指导传递函数的设定。与串行算法相比,并行层次聚类算法能在合理的时间内对三维体数据进行聚类分析,并以相同聚类效果完成对传递函数设定的指导,最终得到高质量的图像。 另一方面,若将寻找合适的传递函数的过程视为参数优化问题,则可用全局最优化的方法来处理,遗传算法应用于传递函数的设定已有相当研究。本文将粒子群算法以自动式和交互式两种进化方式应用于体绘制传递函数设定领域,且在交互式实现方式中提出了基于用户的速度更新策略。与遗传算法相比,基本型和改进型粒子群算法具有更好的性能,能使用户更快的得到更满意的体绘制图像。 最后,在地震数据可视化系统中,将粒子群优化算法、手动调节和多分辨率显示功能三者相结合,

3、为用户提供了一个自动式与交互式相结合,具有实时反馈功能的双层结构的传递函数设定工具,使地球物理学家用户在探索地震数据的过程中更加灵活和便利,从而提高地震勘探的精确度和成功率。正文内容体绘制是一种重要的三维数据场可视化方法,传递函数是体绘制过程中用以定出体数据与光学特征的对应关系的关键步骤,传递函数的设定对成像的质量具有重要作用。然而传递函数的设定往往需要大量尝试,困难且不直观,寻找好的传递函数已被列为体数据可视化中的十大难题之一。 层次聚类应用于传递函数设定领域取得了较好的效果,然而,单处理机以其有限的运算能力和存储能力难以在有效的时间内完成规模较大的三维体数据的聚类分析,为此本文设计实现了层

4、次聚类并行算法,并将其与 LH 直方图相结合以指导传递函数的设定。与串行算法相比,并行层次聚类算法能在合理的时间内对三维体数据进行聚类分析,并以相同聚类效果完成对传递函数设定的指导,最终得到高质量的图像。 另一方面,若将寻找合适的传递函数的过程视为参数优化问题,则可用全局最优化的方法来处理,遗传算法应用于传递函数的设定已有相当研究。本文将粒子群算法以自动式和交互式两种进化方式应用于体绘制传递函数设定领域,且在交互式实现方式中提出了基于用户的速度更新策略。与遗传算法相比,基本型和改进型粒子群算法具有更好的性能,能使用户更快的得到更满意的体绘制图像。 最后,在地震数据可视化系统中,将粒子群优化算法

5、、手动调节和多分辨率显示功能三者相结合,为用户提供了一个自动式与交互式相结合,具有实时反馈功能的双层结构的传递函数设定工具,使地球物理学家用户在探索地震数据的过程中更加灵活和便利,从而提高地震勘探的精确度和成功率。体绘制是一种重要的三维数据场可视化方法,传递函数是体绘制过程中用以定出体数据与光学特征的对应关系的关键步骤,传递函数的设定对成像的质量具有重要作用。然而传递函数的设定往往需要大量尝试,困难且不直观,寻找好的传递函数已被列为体数据可视化中的十大难题之一。 层次聚类应用于传递函数设定领域取得了较好的效果,然而,单处理机以其有限的运算能力和存储能力难以在有效的时间内完成规模较大的三维体数据

6、的聚类分析,为此本文设计实现了层次聚类并行算法,并将其与 LH 直方图相结合以指导传递函数的设定。与串行算法相比,并行层次聚类算法能在合理的时间内对三维体数据进行聚类分析,并以相同聚类效果完成对传递函数设定的指导,最终得到高质量的图像。另一方面,若将寻找合适的传递函数的过程视为参数优化问题,则可用全局最优化的方法来处理,遗传算法应用于传递函数的设定已有相当研究。本文将粒子群算法以自动式和交互式两种进化方式应用于体绘制传递函数设定领域,且在交互式实现方式中提出了基于用户的速度更新策略。与遗传算法相比,基本型和改进型粒子群算法具有更好的性能,能使用户更快的得到更满意的体绘制图像。 最后,在地震数据

7、可视化系统中,将粒子群优化算法、手动调节和多分辨率显示功能三者相结合,为用户提供了一个自动式与交互式相结合,具有实时反馈功能的双层结构的传递函数设定工具,使地球物理学家用户在探索地震数据的过程中更加灵活和便利,从而提高地震勘探的精确度和成功率。体绘制是一种重要的三维数据场可视化方法,传递函数是体绘制过程中用以定出体数据与光学特征的对应关系的关键步骤,传递函数的设定对成像的质量具有重要作用。然而传递函数的设定往往需要大量尝试,困难且不直观,寻找好的传递函数已被列为体数据可视化中的十大难题之一。 层次聚类应用于传递函数设定领域取得了较好的效果,然而,单处理机以其有限的运算能力和存储能力难以在有效的

8、时间内完成规模较大的三维体数据的聚类分析,为此本文设计实现了层次聚类并行算法,并将其与 LH 直方图相结合以指导传递函数的设定。与串行算法相比,并行层次聚类算法能在合理的时间内对三维体数据进行聚类分析,并以相同聚类效果完成对传递函数设定的指导,最终得到高质量的图像。另一方面,若将寻找合适的传递函数的过程视为参数优化问题,则可用全局最优化的方法来处理,遗传算法应用于传递函数的设定已有相当研究。本文将粒子群算法以自动式和交互式两种进化方式应用于体绘制传递函数设定领域,且在交互式实现方式中提出了基于用户的速度更新策略。与遗传算法相比,基本型和改进型粒子群算法具有更好的性能,能使用户更快的得到更满意的

9、体绘制图像。 最后,在地震数据可视化系统中,将粒子群优化算法、手动调节和多分辨率显示功能三者相结合,为用户提供了一个自动式与交互式相结合,具有实时反馈功能的双层结构的传递函数设定工具,使地球物理学家用户在探索地震数据的过程中更加灵活和便利,从而提高地震勘探的精确度和成功率。体绘制是一种重要的三维数据场可视化方法,传递函数是体绘制过程中用以定出体数据与光学特征的对应关系的关键步骤,传递函数的设定对成像的质量具有重要作用。然而传递函数的设定往往需要大量尝试,困难且不直观,寻找好的传递函数已被列为体数据可视化中的十大难题之一。 层次聚类应用于传递函数设定领域取得了较好的效果,然而,单处理机以其有限的

10、运算能力和存储能力难以在有效的时间内完成规模较大的三维体数据的聚类分析,为此本文设计实现了层次聚类并行算法,并将其与 LH 直方图相结合以指导传递函数的设定。与串行算法相比,并行层次聚类算法能在合理的时间内对三维体数据进行聚类分析,并以相同聚类效果完成对传递函数设定的指导,最终得到高质量的图像。另一方面,若将寻找合适的传递函数的过程视为参数优化问题,则可用全局最优化的方法来处理,遗传算法应用于传递函数的设定已有相当研究。本文将粒子群算法以自动式和交互式两种进化方式应用于体绘制传递函数设定领域,且在交互式实现方式中提出了基于用户的速度更新策略。与遗传算法相比,基本型和改进型粒子群算法具有更好的性

11、能,能使用户更快的得到更满意的体绘制图像。 最后,在地震数据可视化系统中,将粒子群优化算法、手动调节和多分辨率显示功能三者相结合,为用户提供了一个自动式与交互式相结合,具有实时反馈功能的双层结构的传递函数设定工具,使地球物理学家用户在探索地震数据的过程中更加灵活和便利,从而提高地震勘探的精确度和成功率。体绘制是一种重要的三维数据场可视化方法,传递函数是体绘制过程中用以定出体数据与光学特征的对应关系的关键步骤,传递函数的设定对成像的质量具有重要作用。然而传递函数的设定往往需要大量尝试,困难且不直观,寻找好的传递函数已被列为体数据可视化中的十大难题之一。 层次聚类应用于传递函数设定领域取得了较好的

12、效果,然而,单处理机以其有限的运算能力和存储能力难以在有效的时间内完成规模较大的三维体数据的聚类分析,为此本文设计实现了层次聚类并行算法,并将其与 LH 直方图相结合以指导传递函数的设定。与串行算法相比,并行层次聚类算法能在合理的时间内对三维体数据进行聚类分析,并以相同聚类效果完成对传递函数设定的指导,最终得到高质量的图像。另一方面,若将寻找合适的传递函数的过程视为参数优化问题,则可用全局最优化的方法来处理,遗传算法应用于传递函数的设定已有相当研究。本文将粒子群算法以自动式和交互式两种进化方式应用于体绘制传递函数设定领域,且在交互式实现方式中提出了基于用户的速度更新策略。与遗传算法相比,基本型

13、和改进型粒子群算法具有更好的性能,能使用户更快的得到更满意的体绘制图像。 最后,在地震数据可视化系统中,将粒子群优化算法、手动调节和多分辨率显示功能三者相结合,为用户提供了一个自动式与交互式相结合,具有实时反馈功能的双层结构的传递函数设定工具,使地球物理学家用户在探索地震数据的过程中更加灵活和便利,从而提高地震勘探的精确度和成功率。体绘制是一种重要的三维数据场可视化方法,传递函数是体绘制过程中用以定出体数据与光学特征的对应关系的关键步骤,传递函数的设定对成像的质量具有重要作用。然而传递函数的设定往往需要大量尝试,困难且不直观,寻找好的传递函数已被列为体数据可视化中的十大难题之一。 层次聚类应用

14、于传递函数设定领域取得了较好的效果,然而,单处理机以其有限的运算能力和存储能力难以在有效的时间内完成规模较大的三维体数据的聚类分析,为此本文设计实现了层次聚类并行算法,并将其与 LH 直方图相结合以指导传递函数的设定。与串行算法相比,并行层次聚类算法能在合理的时间内对三维体数据进行聚类分析,并以相同聚类效果完成对传递函数设定的指导,最终得到高质量的图像。另一方面,若将寻找合适的传递函数的过程视为参数优化问题,则可用全局最优化的方法来处理,遗传算法应用于传递函数的设定已有相当研究。本文将粒子群算法以自动式和交互式两种进化方式应用于体绘制传递函数设定领域,且在交互式实现方式中提出了基于用户的速度更

15、新策略。与遗传算法相比,基本型和改进型粒子群算法具有更好的性能,能使用户更快的得到更满意的体绘制图像。 最后,在地震数据可视化系统中,将粒子群优化算法、手动调节和多分辨率显示功能三者相结合,为用户提供了一个自动式与交互式相结合,具有实时反馈功能的双层结构的传递函数设定工具,使地球物理学家用户在探索地震数据的过程中更加灵活和便利,从而提高地震勘探的精确度和成功率。体绘制是一种重要的三维数据场可视化方法,传递函数是体绘制过程中用以定出体数据与光学特征的对应关系的关键步骤,传递函数的设定对成像的质量具有重要作用。然而传递函数的设定往往需要大量尝试,困难且不直观,寻找好的传递函数已被列为体数据可视化中

16、的十大难题之一。 层次聚类应用于传递函数设定领域取得了较好的效果,然而,单处理机以其有限的运算能力和存储能力难以在有效的时间内完成规模较大的三维体数据的聚类分析,为此本文设计实现了层次聚类并行算法,并将其与 LH 直方图相结合以指导传递函数的设定。与串行算法相比,并行层次聚类算法能在合理的时间内对三维体数据进行聚类分析,并以相同聚类效果完成对传递函数设定的指导,最终得到高质量的图像。另一方面,若将寻找合适的传递函数的过程视为参数优化问题,则可用全局最优化的方法来处理,遗传算法应用于传递函数的设定已有相当研究。本文将粒子群算法以自动式和交互式两种进化方式应用于体绘制传递函数设定领域,且在交互式实

17、现方式中提出了基于用户的速度更新策略。与遗传算法相比,基本型和改进型粒子群算法具有更好的性能,能使用户更快的得到更满意的体绘制图像。 最后,在地震数据可视化系统中,将粒子群优化算法、手动调节和多分辨率显示功能三者相结合,为用户提供了一个自动式与交互式相结合,具有实时反馈功能的双层结构的传递函数设定工具,使地球物理学家用户在探索地震数据的过程中更加灵活和便利,从而提高地震勘探的精确度和成功率。体绘制是一种重要的三维数据场可视化方法,传递函数是体绘制过程中用以定出体数据与光学特征的对应关系的关键步骤,传递函数的设定对成像的质量具有重要作用。然而传递函数的设定往往需要大量尝试,困难且不直观,寻找好的

18、传递函数已被列为体数据可视化中的十大难题之一。 层次聚类应用于传递函数设定领域取得了较好的效果,然而,单处理机以其有限的运算能力和存储能力难以在有效的时间内完成规模较大的三维体数据的聚类分析,为此本文设计实现了层次聚类并行算法,并将其与 LH 直方图相结合以指导传递函数的设定。与串行算法相比,并行层次聚类算法能在合理的时间内对三维体数据进行聚类分析,并以相同聚类效果完成对传递函数设定的指导,最终得到高质量的图像。另一方面,若将寻找合适的传递函数的过程视为参数优化问题,则可用全局最优化的方法来处理,遗传算法应用于传递函数的设定已有相当研究。本文将粒子群算法以自动式和交互式两种进化方式应用于体绘制

19、传递函数设定领域,且在交互式实现方式中提出了基于用户的速度更新策略。与遗传算法相比,基本型和改进型粒子群算法具有更好的性能,能使用户更快的得到更满意的体绘制图像。 最后,在地震数据可视化系统中,将粒子群优化算法、手动调节和多分辨率显示功能三者相结合,为用户提供了一个自动式与交互式相结合,具有实时反馈功能的双层结构的传递函数设定工具,使地球物理学家用户在探索地震数据的过程中更加灵活和便利,从而提高地震勘探的精确度和成功率。体绘制是一种重要的三维数据场可视化方法,传递函数是体绘制过程中用以定出体数据与光学特征的对应关系的关键步骤,传递函数的设定对成像的质量具有重要作用。然而传递函数的设定往往需要大

20、量尝试,困难且不直观,寻找好的传递函数已被列为体数据可视化中的十大难题之一。 层次聚类应用于传递函数设定领域取得了较好的效果,然而,单处理机以其有限的运算能力和存储能力难以在有效的时间内完成规模较大的三维体数据的聚类分析,为此本文设计实现了层次聚类并行算法,并将其与 LH 直方图相结合以指导传递函数的设定。与串行算法相比,并行层次聚类算法能在合理的时间内对三维体数据进行聚类分析,并以相同聚类效果完成对传递函数设定的指导,最终得到高质量的图像。另一方面,若将寻找合适的传递函数的过程视为参数优化问题,则可用全局最优化的方法来处理,遗传算法应用于传递函数的设定已有相当研究。本文将粒子群算法以自动式和

21、交互式两种进化方式应用于体绘制传递函数设定领域,且在交互式实现方式中提出了基于用户的速度更新策略。与遗传算法相比,基本型和改进型粒子群算法具有更好的性能,能使用户更快的得到更满意的体绘制图像。 最后,在地震数据可视化系统中,将粒子群优化算法、手动调节和多分辨率显示功能三者相结合,为用户提供了一个自动式与交互式相结合,具有实时反馈功能的双层结构的传递函数设定工具,使地球物理学家用户在探索地震数据的过程中更加灵活和便利,从而提高地震勘探的精确度和成功率。体绘制是一种重要的三维数据场可视化方法,传递函数是体绘制过程中用以定出体数据与光学特征的对应关系的关键步骤,传递函数的设定对成像的质量具有重要作用

22、。然而传递函数的设定往往需要大量尝试,困难且不直观,寻找好的传递函数已被列为体数据可视化中的十大难题之一。 层次聚类应用于传递函数设定领域取得了较好的效果,然而,单处理机以其有限的运算能力和存储能力难以在有效的时间内完成规模较大的三维体数据的聚类分析,为此本文设计实现了层次聚类并行算法,并将其与 LH 直方图相结合以指导传递函数的设定。与串行算法相比,并行层次聚类算法能在合理的时间内对三维体数据进行聚类分析,并以相同聚类效果完成对传递函数设定的指导,最终得到高质量的图像。另一方面,若将寻找合适的传递函数的过程视为参数优化问题,则可用全局最优化的方法来处理,遗传算法应用于传递函数的设定已有相当研

23、究。本文将粒子群算法以自动式和交互式两种进化方式应用于体绘制传递函数设定领域,且在交互式实现方式中提出了基于用户的速度更新策略。与遗传算法相比,基本型和改进型粒子群算法具有更好的性能,能使用户更快的得到更满意的体绘制图像。 最后,在地震数据可视化系统中,将粒子群优化算法、手动调节和多分辨率显示功能三者相结合,为用户提供了一个自动式与交互式相结合,具有实时反馈功能的双层结构的传递函数设定工具,使地球物理学家用户在探索地震数据的过程中更加灵活和便利,从而提高地震勘探的精确度和成功率。特别提醒 :正文内容由 PDF 文件转码生成,如您电脑未有相应转换码,则无法显示正文内容,请您下载相应软件,下载地址

24、为 http:/ 。如还不能显示,可以联系我 q q 1627550258 ,提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓?擗#?“?# 綫 G 刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍

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