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特征增强的体数据量化算法和传输函数设计

作　者: 帅军炼
导　师: 林海
学　校: 浙江大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 体绘制数据预处理高动态保特征量化特征增强传输函数
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 21次
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内容摘要

体绘制技术是体数据可视化的一种重要方法,是科学计算可视化研究中最热门的技术之一。体绘制技术的应用领域十分广泛,主要包括医学、地质勘探、气象学等。这些领域中获取的海量数据往往需要经过数据预处理才能进入体绘制流程,进行准确有效的可视化。本文针对地震数据提出了一种新的保特征量化数据预处理技术,解决了海量高动态地震体数据的量化问题,既压缩了数据量,降低了数据动态范围,同时还保留了地震体数据的细节特征、局部相关特征和散乱点特征。本文首先通过双边滤波、局部相关统计(LRS)等方法和规则,确定了上述三类特征的特征区间范围和量化区间范围。然后根据得到的分段点进行了保特征分段线性量化,得到了低动态的地震体数据,并利用Bezir曲线和Tone Reduction技术对量化过程进行了优化。最后采用光线投射算法对量化后数据进行了体绘制,得到了比传统直接量化方法更好的绘制效果,保留并增强了感兴趣特征,为后续地震数据可视分析奠定了基础。传输函数的设计是体绘制技术中的一项关键技术,也是可视化的突出难题。一个精心设计的传输函数能区分体数据中不同的物质和结构,能重点突出显示用户感兴趣的区域。本文通过分析传统的一维传输函数和二维传输函数对地震体数据的局限性,根据地震体数据自身的特点,基于局部相关统计(LRS)和标准差两种地震数据局部特征统计方法,设计了面向地震体数据的三种二维传输函数。可视化结果证明,本文设计的基于特征相关性的二维传输函数适合地震数据,调节起来更为方便,快速,且能准确的选择显示出层位数据区域,使层位信息特征得到了增强。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-9
图目录  9-10
表目录  10-11
第1章绪论  11-23
  1.1 研究背景和意义  11-13
  1.2 研究现状  13-21
    1.2.1 体绘制  13-16
    1.2.2 传输函数  16-21
  1.3 论文的内容和结构  21-22
    1.3.1 论文的内容  21-22
    1.3.2 论文的结构  22
  1.4 本章小结  22-23
第2章体数据预处理与体绘制  23-35
  2.1 体数据预处理  23-28
    2.1.1 体数据  23-24
    2.1.2 体数据的类型  24-26
    2.1.3 体数据的压缩  26-27
    2.1.4 体数据的滤波  27
    2.1.5 体数据的量化  27-28
    2.1.6 体数据的保特征量化  28
  2.2 体绘制技术  28-34
    2.2.1 体绘制过程  28-29
    2.2.2 体绘制的光学模型  29-30
    2.2.3 体绘制的常见算法  30-34
  2.3 本章小结  34-35
第3章三维地震体数据保特征量化  35-51
  3.1 地震体数据简介  35-36
  3.2 地震体数据特征分类与提取  36-42
    3.2.1 地震体数据特征分类  36-38
    3.2.2 细节特征的提取  38-40
    3.2.3 局部相关特征的提取  40-41
    3.2.4 散乱点特征的提取  41-42
  3.3 地震体数据保特征量化方法  42-45
    3.3.1 特征区间的确定  42-44
    3.3.2 量化区间的确定  44
    3.3.3 分段线性量化  44-45
  3.4 量化方法的优化  45-47
    3.4.1 Bezir曲线优化  45-46
    3.4.2 Tone Reduction优化  46-47
  3.5 保特征量化结果  47-50
  3.6 本章小结  50-51
第4章基于特征相关性的传输函数设计  51-62
  4.1 传统分类方法  51-55
    4.1.1 一维传输函数  51-53
    4.1.2 二维传输函数  53-55
  4.2 局部相关特征统计方法  55-56
    4.2.1 LRS统计方法  55-56
    4.2.2 基于标准差的统计方法  56
  4.3 基于特征相关性的传输函数设计  56-58
    4.3.1 基于LRS统计的传输函数设计  56-57
    4.3.2 基于标准差统计的传输函数设计  57-58
    4.3.3 基于LRS和标准差统计的传输函数设计  58
  4.4 可视化结果  58-61
  4.5 本章小结  61-62
第5章总结与展望  62-64
  5.1 总结  62-63
  5.2 展望  63-64
参考文献  64-69
攻读硕士学位期间主要的研究成果  69-70
致谢  70

特征增强的体数据量化算法和传输函数设计

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