Abstract-De växande storlek volymetrisk data uppsättningar utgör en stor utmaning för interaktiv visualisering. I detta dokument presenterar vi en funktionsbevarande datareduktion och fokus+context visualiseringsmetod baserad på överföringsfunktion driven, kontinuerlig voxel ompositionering och omsampling tekniker. Att ge ut reducerade data kan öka interaktiviteten. Focus+context visualisering kan visa detaljer om utvalda funktioner i sammanhang på displayenheter med begränsad upplösning. Vår metod använder indataöverföringsfunktionen för att tilldela viktiga värden till regelbundet partitionerade regioner av volymdata. Enligt användarinteraktion, kan det sedan förstora regioner som motsvarar de funktioner av intresse samtidigt komprimera resten genom att deformera 3D mesh. Den grad av dataminskning som uppnås är betydande nog för att förbättra den övergripande effektiviteten. Genom att använda kontinuerlig deformation undviker vår metod behovet av att jämna ut övergången mellan regioner med låg och hög upplösning, vilket ofta krävs av multiupplösningsmetoder. Dessutom är det särskilt attraktivt för fokus+kontext visualisering av flera funktioner. Vi visar vår metods effektivitet och effektivitet med flera volymdatauppsättningar från medicinska tillämpningar och vetenskapliga simuleringar.
Senare tillämpade de vidare sin modell till volymetriska datauppsättningar för att bevara funktioner av intresse för F-C visualiseringar REF.
Feature-Preserving Volume Data Reduction and Focus+Context Visualization
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}