Abstract-mest effektivisera generation algoritmer antingen ge en viss densitet av effektiviserar över domänen eller uttryckligen upptäcka funktioner, såsom kritiska punkter, och följa anpassade regler för att betona dessa funktioner. Den förra innehåller dock i allmänhet många överflödiga rationaliseringar, och den senare kräver booleska beslut om vilka punkter som är egenskaper (och kan därmed drabbas av robusthetsproblem för verkliga data). Vi tar ett nytt tillvägagångssätt för adaptiv effektivisering av placering för stabila vektorfält i 2D och 3D. Vi definierar ett mått för lokal likhet bland effektiviserar och använder detta mått för att växa effektiviserar från en tät uppsättning av kandidat utsädespunkter. Den metriska beaktar inte bara Euclidean avstånd, men också ett enkelt statistiskt mått på form och riktning likhet. Utan explicit funktionsdetektering, producerar vår metod effektiviserar som naturligt accentuerar regioner av geometriskt intresse. I samband med denna metod föreslår vi också ett kvantitativt felmått för att utvärdera en strömlinjeformad representation baserad på hur väl den bevarar informationen från det ursprungliga vektorfältet. Detta fel metrisk rekonstruerar ett vektorfält från punkter på strömlinjeformad representation och beräknar en skillnad i rekonstruktion från det ursprungliga vektorfältet.
Chen och Al. REF införde en teknik för placering av effektiviseringar i 2D och 3D stadig vektorfält.
Similarity-Guided Streamline Placement with Error Evaluation
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}