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交互式可视化关键技术研究

摘要第1-14页
ABSTRACT第14-17页
第一章 绪论第17-35页
   ·研究背景及意义第17-25页
     ·可视化思想第17-19页
     ·为什么需要可视化第19-22页
     ·为什么需要交互第22-24页
     ·存在的问题第24-25页
   ·研究基础第25-28页
     ·直接体绘制方法第25页
     ·等值面方法第25-26页
     ·研究问题与相关工作第26-28页
   ·本文的主要工作第28-30页
   ·组织结构第30-35页
第二章 交互式可视化相关工作第35-57页
   ·简介第35-37页
   ·流水线第37-39页
     ·获取草图第37-38页
     ·草图显示与过滤第38-39页
   ·解释第39-48页
     ·选择第39-41页
     ·剪切第41页
     ·分割第41-43页
     ·匹配第43-44页
     ·着色第44-46页
     ·增强现实第46-47页
     ·示意第47-48页
   ·接口设计第48-51页
     ·SBV系统模式第48-49页
     ·重要工具第49-50页
     ·原则第50-51页
   ·应用第51-53页
     ·医学第52页
     ·CFD第52-53页
   ·问题与挑战第53-55页
     ·效率第53页
     ·准确度第53-54页
     ·接口第54页
     ·评价第54-55页
   ·小结第55-57页
第三章 基于三维数据空间的直接体过滤方法第57-71页
   ·引言第57-58页
   ·相关工作第58-60页
   ·本章方法概述第60-63页
   ·直接体过滤第63-67页
     ·交互模式第63-64页
     ·过滤第64-65页
     ·转换函数编辑器第65页
     ·双域交互第65-66页
     ·全屏模式第66-67页
   ·实验结果与讨论第67-70页
     ·实验结果第67页
     ·对比第67-70页
     ·局限性第70页
   ·小结第70-71页
第四章 模型驱动的复杂体数据分割、标记与绘制方法第71-87页
   ·引言第71-73页
   ·相关工作第73-75页
     ·体分割第73-74页
     ·注释与匹配第74页
     ·知识辅助的绘制第74-75页
   ·本章方法概述第75-76页
   ·方法第76-83页
     ·分割第76-78页
     ·标记第78-81页
     ·绘制第81-83页
   ·实验结果第83-86页
   ·小结第86-87页
第五章 基于显著性的交互式体可视化第87-101页
   ·引言第87-89页
   ·相关工作第89-90页
     ·显著性第89页
     ·拾取第89-90页
   ·本章方法概述第90页
   ·基于显著性的交互式体可视化第90-94页
     ·显著性第90-93页
     ·反馈第93页
     ·实现细节第93-94页
   ·实验结果第94-98页
     ·数据集和性能第94-95页
     ·实验第95-98页
     ·评价第98页
   ·小结第98-101页
第六章 基于显著性的时变体数据场可视分析第101-113页
   ·引言第101-102页
   ·相关工作第102-103页
     ·显著性第102页
     ·时变数据转换函数设计第102-103页
   ·时空体显著性计算第103-107页
     ·空间体显著性第103-104页
     ·时间体显著性第104-106页
     ·综合第106-107页
   ·应用第107-109页
     ·基于显著性的自动转换函数设计第107-108页
     ·基于显著性的关键帧选择第108-109页
   ·实验结果第109-111页
     ·数据与算法性能第109-110页
     ·时变体数据实验结果第110-111页
   ·小结第111-113页
第七章 大规模数据并行可视化与交互环境第113-125页
   ·引言第113-115页
   ·大规模数据并行可视化环境的系统结构第115-117页
     ·硬件环境系统结构第115-116页
     ·软件环境系统结构第116-117页
   ·交互式可视化第117-121页
     ·菜单交互第117-118页
     ·显著性优化的三维交互第118-119页
     ·基于显著性的动态图元可视化第119-121页
   ·实验结果与分析第121-123页
     ·常用可视化软件对比第121页
     ·系统功能验证第121-122页
     ·大规模数据后处理第122-123页
   ·小结第123-125页
第八章 总结与展望第125-127页
   ·工作总结第125-126页
   ·研究展望第126-127页
致谢第127-129页
参考文献第129-145页
作者在学期间取得的学术成果第145-147页

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