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基于尺度空间的体数据边界不确定性可视化研究
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Study on Volume Data Boundary Uncertainty Visualization Based on Scale Space
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    数据可视化的数据预处理过程中会不可避免地导致数据的不确定性.以体数据中边界体元为研究对象,提出了基于多尺度空间的边界体元中多种物质的概率分布计算方法,并采用信息熵度量边界体元的不确定性,然后使用颜色渐变的方式将不确定性信息叠加绘制在表面模型上.实验表明,该方法能快速有效地计算和表示体数据中物质边界的不确定信息.

    Abstract:

    The process of data preprocessing in data visualization leads to data uncertainty inevitably. Taking voxels in the boundary as our objects, this paper raised the possibility distribution measure based on multi-scale space to calculate the distribution of multiple kinds of data. Meanwhile, information entropy was introduced to quantify their uncertainties, which were then displayed as color gradient clothed on surface of volume data. Experiments have shown that our measures are able to effectively quantify and display the uncertainties of the boundaries.

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周芳芳,刘勇刚,赵颖,梁兴,施荣华,樊晓平.基于尺度空间的体数据边界不确定性可视化研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2014,41(10):115~121

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  • 在线发布日期: 2014-11-08
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