面向大规模信息可视化分析的空间优化交互方法

本文针对焦点上下文变形方法对大规模信息布局进行交互时,出现的焦点放大后更多的信息被压缩显示在更小的空间,整体布局被严重扭曲的问题,提出了一种空间优化交互方法.这种方法针对大规模信息的几何布局进行变形,扩大焦点区域分配的空间,所有节点在新分配的空间内按照原布局方法进行布局.变形过程中能消除点边交叉,变形后能清晰地保持大规模信息整体布局.将这种交互方法应用于大规模疫情传播的可视化布局中,实验效果表明,在保存清晰的整体布局同时放大关注区域,可以辅助用户更好地进行可视化分析.     

基于外观保持的多分辨率模型生成算法

现代三维仿真系统中,大规模、精细模型的使用使得pc机难以进行实时渲染,因此该论文研究了一种模型简化算法,在同等分辨率条件下,最大程度的保留三维模型的外观特征。算法基于二次误差度量,引入了模型表面分类、顶点法向量偏移等约束条件。实验表明,该算法输出结果对模型外观保持程度较高。