基于信息熵的流场定向线积分卷积算法

流场可视化是对流场数据进行直观分析的一种新的可视化技术,而定向线积分卷积(OLIC)算法作为一种经典的纹理可视化方法,使用该算法能明显地观察出流场方向流动的演化。为了优化可视化效果,提出了一种基于信息熵的OLIC算法。首先,基于流场矢量数据生成基于信息熵的稀疏噪声;然后,采用斜坡卷积核函数对输入纹理进行卷积计算;最后,通过计算输出纹理图像中每一个像素点的灰度值,得到最终的OLIC纹理图像。所提算法可以根据熵值在临界点区域和非临界点区域自适应地生成流线。其中临界点区域含有流场的重要信息,选择密集绘制;而在非临界点区域则选择稀疏绘制。通过在不同区域绘制不同密度的流线,所提算法节省了计算成本;与普通OLIC算法相比,所提算法的绘制速度至少提升了18.6%;在可视化效果方面,所提算法优于普通的全局绘制,使用所提算法能更仔细地观察特征区域。

基于线积分卷积的大规模图可视化

传统的基于边-节点的大规模图可视化方法存在边交叉和节点覆盖等问题,其可视化结果不易于理解,为此提出一种基于线积分卷积的大规模图可视化方法.首先根据图的布局结果对每个节点的连接关系进行聚类,并提取其主要连接方向,以此重建出一个可近似描述原始图中节点之间连接关系的向量场;然后采用线积分卷积可视化该向量场,得到最终的可视化结果.实验结果表明,该方法不仅可避免大规模图中因边交叉和节点覆盖所带来的视觉混乱,还可以显式地揭示埋没于边中的节点连接细节信息.

矢量场可视化线积分卷积方法研究与系统设计

随着矢量场数据规模的增加,不论是采用流线还是基于LIC技术绘制流场,其绘制速度都是评价其性能的重要指标,此外由于流线数量增加,流线会在临界点附近产生长流线汇聚问题,导致视觉混乱,冗余计算过多等问题。为了解决上述问题,提出了"改进的平坦种子生成策略"和"FSeedLIC算法",设计并实现了矢量场可视化系统。通过实验表明采用改进的平坦种子生成策略的流线生成算法其加速效果平均能达到70%,产生的流线更加均匀,解决了长流线在密集区域汇聚的问题;FSeedLIC算法相对LIC算法在得到相同的可视化效果的条件下,其加速比平均在60%以上。

基于三角形滤波卷积核的快速线积分卷积算法

基于纹理的线积分卷积(LIC)方法,能连续细致、动画地表示2D矢量大小和方向,但卷积计算极其耗时。针对这个问题实现了基于常数滤波卷积核的快速线积分卷积算法,提出并论证了基于三角形滤波卷积核的快速线积分卷积算法,对于实际矢量场,上述两种方法均将运算速度提高了一个数量级,而基于三角形滤波卷积核的快速线积分卷积算法的结果使图像更加平滑。

基于线积分卷积可视化矢量场大小的研究

基于纹理的可视化方法以图像形式显示场的全貌,很好的可视化了矢量场的方向信息,但是矢量大小信息被忽略了。在基于纹理的线积分卷积图像的基础上,采用多频噪声的方法以及在线积分卷积图像上添加矢量、灰度值、颜色等附加信息的方法来改进线积分卷积图像,使图像能同时表达矢量场的方向和大小信息。实验证明,取得了较好的效果。

基于人脸特征和线积分卷积的肖像素描生成

为了更好地模拟素描的笔画和突显肖像素描中五官的部分,提出基于人脸特征和线积分卷积的肖像素描生成方法.首先进行人脸分割,由人脸特征点确定GrabCut算法中每个特征的初始trimap,然后根据分割结果使用线积分卷积算法绘制肖像素描.文中使用了基于分割结果的多分辨率白噪声和方向场,并提出了基于分割结果的自适应性边界提取算法.实验结果表明,该算法改善了肖像素描的生成效果.

基于自适应噪声模型和线积分卷积的铅笔画模拟

提出一种铅笔画模拟的方法。和传统的铅笔画步骤类似,经过轮廓提取和色调合成,产生铅笔画模拟图像。轮廓提取通过L0平滑后,用四向索贝尔算子提取边界,借助线积分卷积实现色调合成。与现存方法不同的是,给出一种自适应噪声模型,根据源图像产生自适应的噪声,将其作为线积分卷积的输入图像。实验证明提出的方法可以用来产生具有艺术效果的铅笔画模拟图像。

一种改进的基于Sobol序列的快速线积分卷积法

为提高快速线积分卷积法(Sobol-FLIC)的计算效率和流线的覆盖率,提出了一种改进的基于Sobol序列的快速线积分卷积法。计算结果表明,与一般的快速线积分卷积法相比,改进后的算法计算效率提高了约10%,同时可以产生稀疏纹理和密纹理,并且采用二次LIC法对图像进行后处理提高了可视化效果。在Matlab环境中,该算法与几种基本算法(LIC,FLIC)的可视化效率、计算固定数目流线的可视化结果和图像覆盖率的比较结果证实了其优越性。

基于OpenGL的线积分卷积的实现

基于OpenGL实现了科学计算可视化中传统的线积分卷积算法,因OpenGL能达到的数据精度较高,此方法取得了和快速线积分卷积算法相似的效果,在矢量场可视化中仍有重要的实用价值.

基于线积分卷积算法的并行实现方法

线积分卷积(LIC)是矢量场可视化中一个强有力的工具。但其计算量过大、耗时过多,影响了它的应用。根据LIC算法的特点,提出了LIC算法的并行实现方法。由于流线跟踪和卷积计算的独立性,只需把输出图像以像素点为单位平均分配给各处理器节点进行计算。从进程之间没有通信,仅当从进程开始计算前和计算结束后,在主进程与从进程之间有数据传递,通信开销很小。最后应用MPI在Linux集群环境下实现了该算法,实验结果表明,该方法具有较高的并行度和加速比。

基于CUDA的线积分卷积矢量场并行可视化方法

作为一种基于纹理的矢量场可视化方法,线积分卷积算法能够以纹理图像的形式展示矢量场全貌,并能够较好地展现细节变化,因而是一类行之有效的方法,但计算量巨大,绘制效率较低。针对此问题,提出一种基于CUDA的线积分卷积矢量场并行可视化方法,利用并行计算架构的优势以及图形处理器的快速计算能力,较好地提高矢量场的可视化效率。首先对线积分卷积算法并行化的可行性进行分析,然后针对其中的流线生成和纹理生成两个关键阶段进行并行化改造,将计算密集型的部分转移到图形处理器中进行快速计算,从而较大幅度提高了绘制效率,最后通过实验验证了方法的有效性。

多核环境下线积分卷积的并行化实现

线积分卷积是矢量场可视化的重要的方法之一,该方法能够较好地表现矢量场的方向等特征。但是该方法存在以下不足:积分卷积过程计算量巨大。在CPU多核环境下通过两种方式实现了线积分卷积的并行化:OpenMP方式及多线程方式。运算结果显示,随着CPU核数的增加,两种并行模式线积分卷积的时间逐渐降低,能够获得较高的加速比。

线积分卷积与双色调映射相结合的彩色素描模拟方法

目的目前学者已经设计了很多模拟油画、水彩、水墨等风格的非真实感绘制方法,而能够生成彩色素描的算法还不是很多。针对这一课题,在前人工作的基础上,结合线积分卷积与双色调映射技术,改进了一种彩色素描模拟方法。方法首先基于K-means聚类对彩色图像进行分割,通过计算色彩差异性为每个区域指定两种基本色,并利用双色调映射技术计算每种颜色的密度。而后利用线积分卷积分别生成两个基本色层的素描纹理,并将两层纹理相融合来生成彩色纹理。与此同时,利用霓虹变换生成素描轮廓线。最后,将轮廓与彩色纹理相融合来得到彩色素描效果。结果实验结果表明,本文方法能够实现由彩色图像到彩铅画的自动、实时转化。结论本文方法从轮廓和纹理两个角度模拟了真实的彩铅绘画过程。基于K-means聚类的分割方法得到的结果能够更好地反映彩色图像的颜色分布特性。通过色彩差异性计算指定基本色的策略提高了该环节的效率,满足了实时性要求。由于粉笔、蜡笔等绘画风格的调色与彩铅画类似,本文不同颜色层上下叠加的方式可以扩展到对其他介质绘画的模拟当中。

一种非结构矢量场的线卷积积分方法

传统的结构化LIC方法不适用于非结构矢量场数据处理的主要原因有两个,一是矢量幅度的表现力不强,二是因分辨率等因素无法有效地应用于采样点位置随机的矢量场.为解决上述问题,可以采用如下方法:在DDA曲线的生成过程中,采用基于数值的计算方法替代结构化LIC中基于网格的计算方法,从而有效地保证了处理结果的分辨率;在DDA曲线的卷积积分(LIC)处理过程中,采用区域标记的策略替代快速LIC方法中的线标记策略,一方面,因为被标记的采样点不再作为以后各轮DAA曲线生成的起始点,从而可以有效地减少计算量;另一方面,区域标记方法能够使LIC处理的结果稀疏化,表现为矢量场中幅度大的区域矢量线密集,而幅度小的区域矢量线稀疏,从而有效地提高矢量场幅度、结构的表现力.

流线形风格化图像生成算法

流线形风格化图像是印象派风格的典型代表,其艺术特点是通过流线条表现狂野与活泼的流动感,又通过色彩的层叠感表现时空的凝滞性.提出一种流线形风格化图像绘制算法,通过提取目标图像的结构矢量场,利用欧拉弹性模型进行光顺化得到流线场;通过结合凹凸映射的多源光照渲染和色彩扰动得到色彩层叠感强的纹理图;然后利用线积分卷积方法对流线场和纹理图进行合成,并利用样本梵高图像进行颜色传输得到最终的绘制结果.实验结果表明该算法自动化程度高,绘制结果具有较好的流线流动感和色彩层叠感.

抽象流体的梵高风格化油画生成方法

非真实感绘制(Non-Photorealistic Rendering,NPR)技术是近些年来计算机图形学领域最热门的研究方向之一。它借鉴艺术的表现形式,同时以人类认知为基础,借助计算机数字模拟的算法生成手绘风格的图像。其目的并不在于表现图像的真实性,而在于表现图像的艺术性、模拟艺术作品、增强视觉信息的交流。它的应用领域已经渗透很多行业,有着广泛的应用和巨大的市场前景,模拟的效果往往能给人带来强烈的视觉冲击与无尽的想象。对油画艺术风格进行了研究和模拟实现,通过自适应的LIC(Line Integral Convolution,LIC)和引入抽象的ETF(Edge Tangent Flow,ETF)模型,生成抽象流体的梵高风格化油画,模拟效果较好。

基于非线性渐变式颜色映射的LIC改进算法

线积分卷积(LIC)算法展现的纹理反映了整个矢量场的方向结构,却不能展现矢量场的强度大小。针对此问题提出基于非线性渐变式颜色映射的LIC改进算法,将矢量场强度与白噪声结合作为LIC的输入纹理,运用Fast LIC思想并划分纹理区域同步执行LIC运算来提高算法效率;再将矢量场强度作非线性变换,根据渐变式颜色映射方案使用Open CV处理引擎并行实现矢量场强度的颜色映射;最后由LIC得到的灰度纹理和颜色映射结果确定合成系数并构造累计函数增强两者结果,再进行线性合成运算得到最终可视化效果。在对全球海洋流场和风场两种典型的矢量场进行可视化以及与其他算法对比实验表明,改进算法得到的可视化效果纹理清晰,较好地展示出矢量场的方向和强度,能够更准确地反映矢量场的全方位信息和局部变化情况。

基于分数阶微分的流线增强方法

为增强流线间强度对比,提高矢量场可视化效果,提出了一种基于分数阶微分滤波的流线增强方法。该方法通过构造分数阶微分算子,对卷积纹理在垂直矢量方向上进行分数阶微分滤波,增强了矢量线间的对比,改善了图像质量。实验结果表明,该方法能有效地增强矢量场流线可视化效果,为分析流场特征提供帮助。

一种改进的铅笔画的生成方法

给出了一种改进的根据真实2D图像自动生成相应的非真实感铅笔画的方法。首先将彩色图像进行霓虹处理,再进行反相计算和灰度化,就可以产生铅笔画中的轮廓效果。其次,为了更好地产生铅笔画的光照效果及其局部走势纹理,采用线积分卷积(LIC)的方法来生成类似的效果,并且用适当的图像分割方法来获取进行LIC处理的有意义的区域。实验结果表明,本文的方法与以往的方法相比,能生成具有不同风格的效果,并且生成的速度更快。

用USM锐化生成铅笔画的新方法

给出了一种根据真实2D图像自动生成相应的非真实感铅笔画的新方法。首先将彩色图像进行Unsharp Mask(USM)锐化处理,再进行色彩缩放运算,得到具有一定半径的图像的边缘细节。然后,为了更好地产生铅笔画的光线效果及其局部走势纹理,采用线积分卷积(LIC)的方法生成类似的效果,并且用适当的图像分割方法来获取有意义的区域进行LIC处理。最后,把前面得到的边缘细节和LIC处理的结果分为两层进行叠底和透明处理就能得到较好的铅笔画效果。试验结果表明:使用本文方法可以产生更接近于手绘铅笔画的效果,并且生成的速度更快。