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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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