[发明专利]特征直方图驱动的二维标量场数据可视化方法及系统

权利要求书

1.特征直方图驱动的二维标量场数据可视化方法，其特征是，包括：

获取输入的二维标量场数据和初始颜色表；

将初始颜色表映射至二维标量场数据，并将映射结果进行显示；

基于数据的特征直方图或基于边界的特征直方图，对初始颜色表进行优化，得到优化后的颜色表；将优化后的颜色表映射至二维标量场数据，并将映射结果进行显示；

获取待插入颜色的区域，然后获取待插入的颜色或颜色片段；通过颜色融合和线性差值，将待插入的颜色或颜色片段融入优化后的颜色表中，得到更新后的颜色表；将更新后的颜色表映射至二维标量场数据，并将映射结果进行显示；

将初始颜色表、优化后的颜色表和更新后的颜色表进行存储，根据调取指令，将对应的颜色表进行显示。

2.如权利要求1所述的特征直方图驱动的二维标量场数据可视化方法，其特征是，将初始颜色表映射至二维标量场数据，并将映射结果进行显示；具体包括：

用C来表示一个含有n个颜色的颜色表，C＝{C₁，C₂，...，C_n}；

用D＝{D₁，D₂，...，D_n}，0≤D≤1表示按升序排列的归一化到0-1之间的二维标量场数据的数值；

通过将C分配给与D中具有相同下标的元素，实现映射。

3.如权利要求1所述的特征直方图驱动的二维标量场数据可视化方法，其特征是，基于边界的特征直方图，对初始颜色表进行优化，得到优化后的颜色表；具体包括：

对于二维数据场中的每一个数据点x_i，计算数据点x_i的边界似然函数：

q(x_i)为二维标量场数据值x_i的属于边界的概率；

其中，h(x_i)表示在二维标量场数据中，数值等于x_i所对应数据点的二阶导数的平均值；g(x_i)表示在二维标量场数据中，数值等于x_i所对应数据点的一阶导数的平均值；σ为理想边界的模糊参数；

计算参数σ，σ为理想边界的模糊参数，定义为：

其中，f′(0)表示二维标量数据的一阶导数最大值，f″(-σ)表示二维标量数据的二阶导数最大值，二维标量数据的一阶导数通过梯度算子计算，二维标量数据的二阶导数通过拉普拉斯算子计算；

计算参数h(x_i)，h(x_i)表示数值等于x_i所对应数据点的二阶导数的平均值；

计算参数g(x_i)，g(x_i)表示数值等于x_i所对应数据点的一阶导数的平均值；

用G＝{G₁，G₂，...，G_K，G_K+1}表示寻找目标点的数据值

其中，G_i表示理想状态下第i个控制点的位置；K表示直方图中bins的个数；一个直方图histogram，通常可以用一个列向量表示，列向量里面的每一个值就是一个bin，如果列向量有个50个元素，那么就代表有50个bin；

通过直方图统计的方法将边界似然函数q分成K个bins，用H＝{H₁，H₂，...，H_K}表示不同bins里面的数值个数，用Q＝{Q₁，Q₂，...，Q_K}表示不同bins里面q的累加数值：

其中，Q_i表示第i个bin中边界概率值的累加值；

q表示第i个bin中的边界概率值；H_i表示第i个bin中有边界概率值的个数；

然后进行归一化：

其中，表示将所有的累加边界概率值；

用A＝{A₁，A₂，...，A_K，A_K+1}表示数据Q的累积数值；

其中A₁＝0，代表初始点的位置，具体计算如下：

其中，A_i表示将前i个bins中的边界概率累加值(Q)进行求和；

Q_i表示第i个bin中边界概率值的累加值；

用P＝{P₁，P₂，...，P_K，P_K+1}表示优化之后的控制点的坐标位置，其中P₁＝0，代表初始点的位置，具体计算如下：

P_i表示优化之后第i个控制点的位置；

A_j表示将前j个bins中的边界概率累加值(Q)进行求和；

G_i表示理想状态下第i个控制点的位置；

利用分段线性函数和优化后的控制点坐标位置，得到优化后的颜色表。