[发明专利]一种基于图标的三维多变量矢量场数据可视化方法

说明书

本发明涉及一种基于图标的三维多变量矢量场数据可视化方法，属于科学计算可视化中的矢量场可视化领域。该方法建立了一种新的适用于三维多变量矢量场数据的可视化图标——星形矢量图标；通过星型矢量图标的形状、大小和方向，可视化三维矢量场的矢量大小和方向以及与矢量场关联的多个属性变量数据；然后将星形矢量图标跟流线结合起来，对三维矢量场数据进行多变量可视化关联分析，以此提高三维多变量矢量场数据的可视化分析效率以及数据分析的深度和广度。

技术领域

本发明涉及一种多变量矢量场数据可视化方法，特别涉及一种基于图标的三维多变量矢量场数据可视化方法，属于科学计算可视化中的矢量场可视化领域。

背景技术

在计算流体力学和气象数值模拟等领域，三维矢量场是一种广泛存在的数据场，其特点是场中任意一点都有一个与之关联的矢量。这样的矢量场有时也称为流场。为分析矢量场的结构和特征，探索数据背后的现象或规律，需要对矢量场数据进行可视化处理。

目前常用的矢量场数据可视化方法主要有：图标法、纹理法、几何法以及特征分析法(McLoughlin T,Laramee R,Peikert R,et al.Over Two Decades of Integration-based,Geometric FlowVisualization.Computer Graphics Forum,Vol.29,No.6,2010,pp.1807-1829)。这些方法各有特色，但都面临一个共同的问题，即：大部分方法关注的都是基本矢量信息(包括矢量方向和大小)的可视化。但是在实际应用中，矢量场一般都是关联多个属性变量的数据场。例如，在气象数值模拟领域，数值模拟结果除了包含描述气流的流动速度和方向的三维矢量数据外，还有温度、气压、水汽含量等其他属性数据。这些数据关联在一起，共同构成三维多变量矢量场数据。

在分析多变量矢量场数据时，除了需要对基本矢量信息进行可视化分析外，还需要对各个属性变量数据进行可视化分析。这些属性变量一般都是标量数据；如果是非标量数据，可以将其拆分为多个标量数据。对这些标量属性数据的可视化分析，目前主要有两种方式。第一种方式是将属性数据作为单独的标量场数据进行可视化，得到独立的属性视图，然后通过比对不同的视图实现多变量关联分析。这种方式不仅存在视图对齐的问题，还需要在不同视图间频繁切换，严重影响了可视化分析效率。第二种方式是将属性数据融入到矢量场数据的可视化方法中，通过颜色和纹理来区分不同的属性数据。例如，Urness等提出的色织(Color Weaving)方法(Urness T,Interrante V,Marusic I,et al.Effectivelyvisualizing multi-valued flow data using color and texture.Proceedings of the14th IEEE Visualization 2003,VIS'03,pp.115-121)。这种基于颜色和纹理的方法实际上是通过图像融合技术综合了多个不同的属性视图，简单直观，克服了第一种方法的不足，但是受限于图像融合的层次数目，只能处理较少的属性变量。另外，适用于二维矢量场的图像融合技术和方法很难直接推广到三维矢量场。

因此，如何在可视化基本矢量信息的同时有效地可视化多个属性变量数据，仍然是矢量场可视化面临的一个挑战性问题。针对这一问题，本发明提供了一种新的适用于三维多变量矢量场数据的可视化图标——星形矢量图标(Star-vector Glyph)，以及基于该图标的三维多变量矢量场数据可视化方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种对三维多变量矢量场数据进行联合可视化的方法，在显示三维矢量场基本矢量方向和大小的同时，可视化矢量场关联的多个属性变量数据，以此提高多变量矢量场数据的可视化分析效率。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

一种基于图标的三维多变量矢量场数据可视化方法，包括以下步骤：