Abstract-This paper presenterar viktig-driven funktion förbättring som en teknik för automatisk generering av cut-away och spökade vyer ur volymetrisk data. Den presenterade fokus+context metoden tar bort eller undertrycker mindre viktiga delar av en scen för att avslöja viktigare underliggande information. Mindre viktiga delar är dock fullt synliga i dessa regioner, där viktig visuell information inte går förlorad, dvs. mer relevanta egenskaper inte tas med. Funktioner inom volymdatan klassificeras först enligt en ny dimension, betecknad som objektvikt. Denna egenskap avgör vilka strukturer som ska vara lätta att urskilja och vilka strukturer som är mindre viktiga. Därefter, för varje funktion, olika representationer (nivåer av gleshet) från en tät till en gles skildring definieras. Nivåer av sparseness definierar ett spektrum av optiska egenskaper eller rendering stilar. Den resulterande bilden genereras av raycasting och kombinerar korsade funktioner proportionellt mot deras betydelse (betydande sammansättning). Dokumentet innehåller en utvidgad diskussion om flera möjliga system för krav på sparsamhet. Dessutom behandlas olika tillvägagångssätt för viktiga sammansättningar.
Viola m.fl. diskutera metoder för att belysa och förbättra förhandssegmenterade volymdata genom användning av utskurna och spökade vyer av volymdata REF.
Importance-driven feature enhancement in volume visualization
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}