面向数据可视化的色彩计算

色彩在数据可视化中发挥着重要作用,是人们读取数值、感知趋势、发现异常的关键视觉编码元素.然而,色彩设计过程需要较多人为干预,存在低效耗时、难以拓展且易产生色彩的误用、滥用等问题.近年来兴起的数据可视化评估理论为解决上述问题提供了思路,即将色彩设计表达为在数据、用户、任务、设备等可视化应用环境下的最优决策.文中回顾了数据可视化领域色彩设计相关工作,主要包括色彩设计准则及其量化表达、自动色彩设计(色彩选择、色彩优化、色彩生成、色彩迁移)以及自适应色彩设计,论述了现有色彩计算研究对于探索智能化色彩设计的意义与启发,总结并分析了该领域未来发展趋势.

基于蒙特卡罗树搜索的树图布局

树图是层次数据可视化的常用方法,已有的研究发现,满足逐步加点原则的3种树图布局算法(正方化布局算法、条状布局算法和螺旋线布局算法)在常见的4种优化指标(平均长宽比、稳定性、数据一致性和可读性)上各有优缺点.其中,条状布局算法和螺旋线布局算法的长宽比较大,正方化布局的长宽比仍有优化空间.基于蒙特卡罗树搜索,在树图布局的同时构建对应的搜索树并利用置信度上界公式作为搜索路径的选定标准,在用户可接受时间内对3种布局算法的算术平均长宽比和所提加权平均长宽比分别进行了优化.为了证明算法的有效性,在构造出的3种不同分布、7种不同规模的单层数据集以及真实的多层数据集上测试,并与原算法进行比较分析,最后利用对应结论指导用户选择更好的布局算法以及设置更恰当的参数.

The explicit expression of Clough-Tocher patch

Clough-Tocher interpolation technique is widely used in CAGD, CG and finite-element analysis. Clough-Tocher patch is a cubic polynomial defined by twelve parameters. This paper discusses how to construct Clough-Tocher patch over a triangle. The main task is to give the explicit formula of Clough-Tocher patch in order to simplify the process of surface construction.