大规模散乱数据可视化技术的研究与实现

进行了大规模散乱数据及体数据的可视化研究采用自适应的层次B-样条曲面逼近及插值大规模散乱数据。在逼近误差大于给定值的子区域，将B-样条网格密度加倍，递归进行B-样条控制网络的计算，直至逼近误差符合要求或插值于各散乱点为止。可以在小于一秒的时间内，实现大规模散乱数据（>10000个点）的逼近或插值，并保证各层次B-样条曲面之间的二阶连续性。在基于三维纹理硬件的大规模体数据快速绘制算法中，将常用的三级体数据装载流水线改为四级。采用剔除空体元及将数据体元重新组合等策略，降低了纹理硬件的输入/输出负担。节省40%～60%的绘制时间。提出并实现了包含面数据与体数据的混合模型的实时动态绘制算法。