摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
1 前言 | 第11-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究状况 | 第12-16页 |
1.2.1 海啸数值计算的研究现状 | 第12-13页 |
1.2.2 数据可视化的研究现状 | 第13-16页 |
1.3 本文的研究内容和组织机构 | 第16-17页 |
2 海啸数值计算 | 第17-27页 |
2.1 海啸模拟的模型介绍 | 第17-20页 |
2.1.1 断层模型 | 第17-18页 |
2.1.2 海啸数值计算的数学模型 | 第18-20页 |
2.2 多层嵌套网格系统 | 第20-24页 |
2.2.1 网络结构 | 第20-21页 |
2.2.2 网格系统之间的调度算法 | 第21-22页 |
2.2.3 移动边界 | 第22-24页 |
2.3 海啸数值计算的实验可视化结果 | 第24-25页 |
2.4 本章总结 | 第25-27页 |
3 符合视觉感知的纹理生成模型 | 第27-39页 |
3.1 感知过程 | 第27-28页 |
3.2 感知特征 | 第28-30页 |
3.3 纹理生成模型 | 第30-35页 |
3.3.1 基本模型 | 第30-33页 |
3.3.2 二维纹理生成模型 | 第33-35页 |
3.4 对比度不变性 | 第35-37页 |
3.5 本章总结 | 第37-39页 |
4 碎片拼接算法的研究 | 第39-47页 |
4.1 基于碎片块的纹理合成 | 第40-41页 |
4.2 最佳缝合路线 | 第41-42页 |
4.3 数据可视化结果的优化 | 第42-45页 |
4.4 本章总结 | 第45-47页 |
5 基于信息熵的评价方法 | 第47-55页 |
5.1 相似性度量方法 | 第47-48页 |
5.2 信息熵的相关介绍 | 第48-49页 |
5.2.1 香农熵 | 第48-49页 |
5.2.2 联合熵 | 第49页 |
5.2.3 条件熵 | 第49页 |
5.3 基于条件熵的可视化评价方法 | 第49-52页 |
5.4 本章总结 | 第52-55页 |
6 多维数据可视化方法 | 第55-66页 |
6.1 三维数据可视化方法 | 第56-62页 |
6.1.1 简单 blending 模型 | 第56-57页 |
6.1.2 overlay blending 模型 | 第57页 |
6.1.3 overlay blending 模型的数据可视化纹理图 | 第57-62页 |
6.2 四维数据可视化方法 | 第62-65页 |
6.3 本章总结 | 第65-66页 |
7 总结及展望 | 第66-68页 |
参考文献 | 第68-72页 |
附录 1. 矢量数据实例 | 第72-73页 |
致谢 | 第73-74页 |
个人简历 | 第74页 |
发表的学术论文 | 第74-75页 |