作者存档: Li, Yanda

基于射线代理分布的大规模时变体数据探索(Ray-based Exploration of Large Time-varying Volume Data Using Per-ray Proxy Distributions)

对如今超级计算机上模拟产生的大规模时变体数据进行分析和可视化是一项非常艰巨的挑战,因为超级计算机可以产生具有极高时间和空间分辨率的数据集。网络传输和储存设备的有限带宽使得将整个数据集移动到数据分析机进行分析是不可行的。常见的解决方法之一是保持原始空间分辨率的同时降低时间采样率,但简单地在相邻采样时间步间进行插值会造成很大的误差。光线投射(Ray Casting)算法是直接体渲染(Direct Volume Rendering)的一种经典常用的方法。本工作提出了一种基于光线的表示方法,储存基于光线的直方图及深度信息,用以恢复采样时间步间的体数据渲染结果的信息,从而达到压缩原始数据的目的。

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大分子轨迹可视化(Visualization of Large Molecular Trajectories)

分子动力学模拟是对原子和分子的物理运动及其相互运动的计算机模拟。这些模拟可以应用于化学物理、材料科学和生物分子建模等多个领域。在药理学、药物设计和酶催化领域,分子动力学模拟可以预测小分子药物(配体)与生物分子(蛋白质)的结合模式及结合亲和力。本工作对配体与受体蛋白结合的过程中的数据及其轨迹进行可视化,处理的数据为三个配体同时与受体蛋白结合的过程,整个过程持续时间多于80万个时间步。

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Labels on Levels: 稠密的多尺度多实例的三维生物环境的标注 (Labels on Levels: Labeling of Multi-Scale Multi-Instance and Crowded 3D Biological Environments)

对于大规模介观生物数据,其往往具有稠密、多尺度、多实例三种特性。稠密,即数据具有很少空白空间;多尺度,即数据跨越许多不同长度尺度;多实例,即数据中含有许多相同种类的物体。本文[1]首次提出了一种对具有上述特性的数据进行实时标注的方法,且此方法中,标签位置随用户对体数据的缩放、平移操作可以连续地变化。

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SparseLeap:一种大规模体绘制中高效的空体素跳跃方法(SparseLeap: Efficient Empty Space Skipping for Large-Scale Volume Rendering)

体渲染是体数据可视化中的一项重要的任务,体渲染主要分为等值面体渲染(Iso-surface Volume Rendering)及直接体渲染(Direct Volume Rendering), 而在直接体渲染中,最为广泛使用的是光线投射算法(Ray-casting)。对于大规模的体数据,在使用光线投射算法进行体渲染时,若不跳过空白区域,即进行空体素跳跃,则会产生极大的运算量。然而大规模体数据,如神经元、皮肤数据,往往具有精细复杂的结构,这使得空体素跳跃变得极为困难。

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图绘制 – Peter Eades (悉尼大学)

2018年7月18日(第十届可视化发展前沿研究生暑期学校第三天)上午,来自悉尼大学的Peter Eades教授为暑期学校的学员们做了题为《Graph Drawing》的课程授课。Peter Eades教授于1978从澳大利亚国立大学获博士学位,并在世界各地的大学和研究机构工作。Peter主要研究图绘制,并在1984的论文中[1]首次提出了力导向算法的原型,是图布局最经典的绘制算法。

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利用深度神经网络生成上下文图像以增强视觉体验(ExtVision: Augmentation of Visual Experiences with Generation of Context Images for Peripheral Vision Using Deep Neural Network)

上下文图像(context image)是指展示图像周围的信息的图像。在用户的周边视野中展示上下文图像可以使用户获得更加沉浸和令人激动的观看体验(例如:观看视频,游戏时)。然而,周边视野展示系统并未被广泛使用,这是因为实时地提供上下文图像很难。已有的相关工作中,飞利浦公司的AmbilightTV[2]在屏幕周围添加LED灯条,灯光颜色与屏幕边缘像素颜色相同;飞利浦公司的AmbiLuxTV[3]在屏幕背后添加投影仪,将放大的模糊图像投影到背景墙上。Jones Brett等人[4]提出IllumiRoom,使用两个摄影机在相同角度同时拍摄主要视频以及上下文视频,在使用时,展示主要视频的同时,使用投影仪将上下文视频投影到背景中。Aides Amit[5]提出MultiScale方法,将视频中的每一帧根据其相邻帧的内容外推出周边区域的内容,这种方法计算较为精准,但每处理一帧需要花费数分钟,不具有实时性。

图1 图像及上下文图像

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通过原位可视化增强代码帮助理解程序(Augmenting Code with In Situ Visualizations to Aid Program Understanding)

程序员在软件开发的过程中需要编写、测试、调试、回顾代码。为保证代码的正确性,程序员必须将代码与程序运行时状态结合起来。但现有的技术,包括调试日志、设置断点等,均与代码在不同的视图中,程序员在调试程序时需要频繁地切换视线,这给程序员带来了极大的负担,并降低了其调试效率。本文提出可视化直接放入源代码中的技术用于帮助程序员理解程序。

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