可视化方法与技术

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高维数据可视化技术研究与应用

高维数据可视化技术研究与应用

高维数据可视化技术研究与应用第一章绪论高维数据是指数据点包含多个属性或者特性,对于人类来说,难以直观理解和处理。

因此,高维数据可视化技术的研究和应用非常重要。

高维数据可视化技术是指将高维数据转换为图形或者其他可视化形式展示出来,使得人类可以直观地观察数据结构和数据内在规律。

本文将从可视化技术的分类、高维数据可视化的常用方法、高维数据可视化的应用等方面进行阐述。

第二章可视化技术的分类可视化技术虽然多种多样,但通常可以归为以下几类:1.二维可视化技术:二维可视化技术通过像素、颜色和形状等方面来表达数据,通常用于绘制散点图、线图、柱状图、热力图等。

2.三维可视化技术:三维可视化技术可以以不同的视角来观察数据点之间的关系,通常用于绘制三维散点图、立体图表、曲面图等。

3.多维可视化技术:多维可视化技术可以同时表达多个属性的信息,通常用于绘制韦恩图、雷达图、平行坐标图等。

4.动态可视化技术:动态可视化技术可以实时反映数据变化的过程,通常用于绘制实时监测、交互式数据分析等。

第三章高维数据可视化的常用方法高维数据可视化技术有很多种,其中比较常用的方法包括:1.降维方法:通过将高维数据映射到低维空间中,进行可视化呈现,主要有PCA(主成分分析)、t-SNE(t分布随机近邻嵌入)等。

2.聚类方法:通过对高维数据进行聚类,找出数据内部的自然分布规律,主要有k-means和DBSCAN等。

3.图形化方法:将高维数据通过直方图、散点图等图形化的方式展示,较为常用。

第四章高维数据可视化的应用高维数据可视化技术被广泛应用于数据分析、生物学、网络安全、图像处理等领域。

比较常见的应用有:1.金融领域:通过分析大量的金融数据,进行交易决策和投资理财方面的数据分析。

2.生物医学领域:通过可视化技术,对复杂的生物医学数据进行分析和展示,有助于人类更好地理解生物学现象。

3.网络安全领域:通过分析网络流量数据,进行数据嗅探和威胁分析,发现并解决网络安全问题。

测绘技术中常见的地形模型生成与可视化方法

测绘技术中常见的地形模型生成与可视化方法

测绘技术中常见的地形模型生成与可视化方法随着科技的进步,测绘技术在地理信息系统、城市规划、环境保护等领域发挥着越来越重要的作用。

其中,地形模型的生成和可视化是测绘技术的重要组成部分。

本文将介绍地形模型生成与可视化方法,并探讨其在实际应用中的作用。

一、地形模型的生成方法1.1 DEM(数字高程模型)DEM是一种常用的地形模型生成方法,通过测量不同区域的地面高程数据,将其进行数字化处理得到DEM。

DEM可以用来表示地表的几何形状,广泛应用于地理信息系统和地形分析。

1.2 TIN(三角网模型)TIN是一种基于三角剖分的地形模型生成方法。

通过将地面测量数据进行点云的处理,建立三角形网络,并基于此生成TIN模型。

TIN模型可以更好地反映地形的复杂性和真实性,适用于地理分析和可视化显示。

1.3 光学遥感影像处理利用光学遥感影像进行的地形模型生成方法,可以通过解译影像中的光谱、纹理或颜色信息,获取地物高度或地形特征。

这种方法可以快速生成地形模型,适用于大面积地形模型的生成。

二、地形模型的可视化方法2.1 多分辨率渲染多分辨率渲染是一种常见的地形模型可视化方法,通过根据观察者的位置和距离,动态选择不同分辨率的地形数据进行渲染。

这样可以在保证可视效果的同时,提高渲染效率,适用于大规模地形模型的可视化。

2.2 光照模型光照模型是一种在地形模型上模拟光照和阴影效果的可视化方法。

通过设置光源、地形数据和材质属性,可以生成真实的光照和阴影效果,使地形模型更加具有真实感。

2.3 动态可视化动态可视化是一种实时生成地形模型并进行交互式操作的方法。

通过结合实时计算和可视化技术,可以根据用户的需求实时生成和修改地形模型,提高可视化效果和用户体验。

三、地形模型的应用测绘技术中的地形模型生成与可视化方法在各个领域都有广泛的应用。

3.1 城市规划地形模型的生成和可视化可以为城市规划提供重要参考。

通过生成真实的地形模型并进行可视化,可以帮助规划师更好地了解城市地貌特征,预测城市发展趋势,优化城市规划设计。

大数据可视化技术数据可视化概述

大数据可视化技术数据可视化概述

发展历程与趋势
发展历程
大数据可视化技术的发展经历了从简单图表到复杂交互式图表的演变,随着技术的不断进步,可视化呈现的效果 和交互性越来越丰富。
趋势
未来大数据可视化技术将朝着更加智能化、交互化、动态化、可视化的方向发展,同时结合人工智能等技术,实 现更加精准和高效的数据分析和决策支持。
02
数据可视化基本原理
访问控制
设置严格的访问控制策略 ,限制对数据的访问权限 ,防止未授权的访问和泄 露。
匿名化处理
对数据进行匿名化处理, 隐藏敏感信息,保护用户 隐私。
数据质量与清洗
数据预处理
对原始数据进行预处理,包括缺失值填充、异常值处 理、格式转换等,以提高数据质量。
数据验证
对数据进行校验和验证,确保数据的准确性和完整性 。
01
可读性
确保图形清晰易懂,避免信息过载 和误导。
交互性
提供交互功能,使用户能够探索和 操作数据可视化。
03
02
直观性
使用直观的图形元素和颜色,便于 用户快速理解数据。
美学性
注重视觉美感,提高用户对数据的 兴趣和理解。
04
可视化工具与技术
可视化软件
01
如Tableau、Power BI、D3.js等,提供丰富的可视化组件和工
01
制定标准
制定统一的可视化技术标准和规 范,确保不同工具和平台之间的 兼容性和互操作性。
02
03
培训和教育
社区交流
提供培训和教育资源,提高用户 对可视化技术的理解和应用能力 。
建立社区交流平台,促进用户之 间的交流和分享,推动可视化技 术的发展和应用。
THANKS
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医学图像处理中的3D重建与可视化技术教程

医学图像处理中的3D重建与可视化技术教程

医学图像处理中的3D重建与可视化技术教程在医学领域中,三维(3D)重建和可视化技术扮演着至关重要的角色。

通过将医学图像数据转化为三维模型,医生和研究人员可以更直观地理解和分析病理情况,从而帮助做出正确的诊断和治疗决策。

本文将介绍医学图像处理中的三维重建与可视化技术,并提供一些常用的工具和方法。

一、医学图像的三维重建1. 数据获取与准备首先需要获取医学图像数据,常见的包括CT(计算机断层成像)和MRI(磁共振成像)数据。

这些数据通常以二维切片的形式呈现,我们需要将其转化为三维模型。

另外,为了准确重建,还需要对数据进行预处理,包括去除噪声、图像配准(将不同采集时间点或不同成像模态的图像对齐)等。

2. 体素化体素化是将图像中的每个像素(或子像素)转化为一个三维体素的过程。

体素是三维空间中的一个小立方体单元。

通过将图像中的每个像素映射到对应的体素,我们可以得到一个离散的三维体素网格。

3. 表面重建一旦完成体素化,我们可以利用表面重建算法将离散的体素网格转化为连续的表面模型。

常用的表面重建方法包括曲面重建(如Marching Cubes算法)和几何流(Geometric Flow)等。

这些方法可以根据体素边界进行反推,从而得到一个连续的、网格化的三维模型。

4. 模型优化生成的三维模型可能存在一些缺陷,例如表面不光滑、几何形状不精确等。

因此,我们需要进行模型优化来提高重建结果的质量。

常见的模型优化算法包括平滑滤波、曲面拟合和形态学操作等。

二、医学图像的三维可视化1. 体像可视化体像可视化是将三维重建的结果以三维体像的形式呈现出来,以帮助医生和研究人员更直观地观察病理情况。

常见的体像可视化方法包括体绘制、体渲染和体切割等。

通过调整可视化参数,如透明度、颜色映射和光照等,可以得到清晰可辨的体像效果。

2. 表面可视化表面可视化是将三维重建的结果以表面模型的形式呈现出来,以更好地观察解剖结构和病变区域。

表面可视化技术可以将表面纹理、光照效果和透明度等进行调整,以提高可视化效果。

变电站的运维数据可视化和分析技术

变电站的运维数据可视化和分析技术

变电站的运维数据可视化和分析技术随着能源的转型,能源行业发生了很大的变化。

在过去,能源行业主要以火电为主,但近年来,随着可再生能源的广泛使用,能源行业也开始呈现多元化的发展。

在这个新时代,变电站作为能源的重要组成部分,其运维管理也显得尤为重要。

如何提高变电站的效率和稳定性,成为了能源行业必须解决的问题。

而数据可视化和分析技术,是提高变电站运维质量和效率的重要手段之一。

一、什么是变电站的运维数据可视化和分析技术?变电站的运维数据可视化和分析技术主要是通过自动化采集、处理、分析、报告等方式,将变电站的各项运维数据(如电流、电压、功率、温度等)整合、可视化、分析,以便变电站人员及时识别并解决问题,进而提高其运维水平。

通过使用数据和模型来识别运行中的异常行为,这种技术可以支持系统维护人员的决策过程。

二、数据可视化和分析技术的主要应用场景变电站的运维数据可视化和分析技术可以应用在很多方面,如:1.协助运维人员进行故障诊断和问题的解决2.对设备的安全运行状态进行监测3.提高设备的维护效率和减少维护成本4.优化设备运行的稳定性和持久性。

5.支持可靠性分析和风险评估6.制定维护计划和预算7.通过运维数据分析,帮助更好的预测未来设备运行状态。

三、数据可视化和分析技术的主要特点1.高效性:变电站的运维数据可视化和分析技术可以自动采集变电站的各项运维数据,提升了工作效率。

2.准确性:数据可视化和分析技术可以全面地监测变电站的运行情况,避免因误证和操作不当等问题造成的故障和事故。

3.实时性:数据可视化和分析技术可以随时随地监测变电站的运行情况,及时识别异常和故障,避免事故和损失的发生。

4.多样性:数据可视化和分析技术可以从多个维度、多个角度对数据进行分析,方便相关人员进行综合决策。

5.智慧化:通过数据可视化和分析技术,可以对变电站的运行情况进行智能判断和分析,提高其运行时效率和稳定性。

四、数据可视化和分析技术的主要实现方式1.监控指标分析:对监控系统、设备状态和相关指标进行数据采集和分析,发现异常状况并生成实时警报,实现设备的实时监控和预防性维护。

可视化的研究方法

可视化的研究方法

可视化的研究方法
可视化的研究方法指的是使用可视化工具和技术对数据和信息进行处理、分析、表达和交流的方法。

这种方法可以帮助研究人员更好地理解和发现数据中的模式和趋势,从而得出更深入的结论。

以下是常用的可视化研究方法:
1. 数据可视化:将数据以图表、图像、地图等形式呈现出来,帮助研究人员更好地理解数据中的分布、关联和趋势。

2. 可视分析:通过交互式的可视化界面,将数据的分析和探索与可视化技术相结合,帮助研究人员快速发现数据中的模式和关系。

3. 可视化建模:使用可视化工具和技术对数据进行建模和模拟,帮助研究人员更好地理解和预测数据的行为和变化。

4. 可视化交互:通过交互式的可视化界面,让研究人员和数据之间进行更为自然和直观的交互,从而深入探索数据中的信息和关系。

5. 可视化文本分析:将自然语言文本以可视化的方式呈现出来,帮助研究人员更好地理解文本中的关键概念、主题和情感。

古代遗址考古地理采集数据处理和可视化方法

古代遗址考古地理采集数据处理和可视化方法古代遗址考古地理是考古学的重要分支之一,通过对古代遗址进行考古地理的研究与分析,可以帮助我们更好地了解古代文明和历史。

在考古地理研究中,采集数据处理和可视化方法是必不可少的工具。

本文将介绍古代遗址考古地理采集数据处理和可视化方法,并探讨其应用和意义。

一、古代遗址考古地理采集数据处理方法1.地理信息系统(GIS)地理信息系统是一种用于储存、管理、分析和显示地理数据的技术工具。

在古代遗址考古地理研究中,GIS可以帮助我们整理和处理大量地理数据,如遗址的地理位置、形状、面积、地形等。

通过GIS,我们可以建立一个遗址数据库,对遗址进行空间分析和模拟,探索古代人类活动的空间分布规律。

2.全球定位系统(GPS)全球定位系统是一种利用卫星导航和定位技术来确定位置的系统。

在古代遗址考古地理研究中,使用GPS可以准确地测量遗址的地理位置,并与其他遗址或地貌等地理要素进行关联。

通过GPS测量,可以建立遗址的空间坐标系统,进一步分析和研究不同遗址之间的空间关系。

3.遥感技术遥感技术是一种利用卫星、飞机等远距离感测设备获取并记录地球大气、水体和地面的物理信息的技术。

在古代遗址考古地理研究中,利用遥感技术可以获取遗址的高清卫星影像和航空摄影图。

通过对这些影像数据的处理和分析,可以识别遗址的空间范围和特征,了解遗址的周边环境和地貌信息,为后续的考古工作提供重要参考。

二、古代遗址考古地理可视化方法1.三维重建三维重建是一种将遗址的平面图像转化为三维模型的方法。

通过使用计算机软件,如AutoCAD、SketchUp等,可以根据遗址的地理数据和考古发掘结果,绘制遗址的三维平面图,再根据实际情况添加建筑、人物等元素,使得遗址的全貌更为直观和形象化。

三维重建可以帮助人们更好地理解古代遗址的布局、结构和规模,为学术研究和文化遗产保护提供可视化参考。

2.动态模拟动态模拟是一种通过计算机模拟和可视化技术,展示古代遗址在不同时间段和场景下的变化过程和活动形态的方法。

数据可视化技术与应用案例分析

数据可视化技术与应用案例分析随着信息时代的到来,数据在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色,如何利用数据进行有效的决策成为了各行各业所面临的共同挑战。

数据可视化作为一种有效的数据分析方法,越来越受到企业和学术机构的重视。

本文将介绍数据可视化技术的发展和应用案例分析。

一、数据可视化技术的发展数据可视化是指通过图形、图表、地图、仪表盘等可视化方式将海量、复杂的数据以直观形式展现出来,帮助用户发现数据背后的规律和趋势,从而进行更加有效的决策。

数据可视化技术的发展历经了以下几个阶段:1、手工制图阶段手工制图阶段指的是人们利用手工制作图表,通过线条、颜色、形状等来表示统计数据。

这个阶段的数据可视化开发周期较长,展示效果也相对不够直观。

2、计算机图形阶段计算机图形阶段是数据可视化技术的重要里程碑之一。

随着计算机图形技术的快速发展,数据可视化技术得到了巨大的改善,展示效果更加逼真、直观。

3、信息可视化阶段信息可视化阶段是数据可视化技术的成熟期,人们对数据可视化效果的要求越来越高,同时,技术的发展使得数据可视化更加智能化、具有交互性,并可以快速响应需求变更。

4、自动化可视化阶段自动化可视化阶段以机器学习和人工智能技术为主要的驱动力,将数据挖掘、数据分析、数据可视化等技术进行了有机结合,实现了从数据分析到自动化图形展示的无缝衔接。

二、数据可视化技术的应用案例数据可视化技术在金融、医疗、教育、零售等各行各业中得到了广泛的应用。

以下是几个应用案例:1、金融行业金融行业是数据分析和可视化的重要应用领域,因为金融数据规模大、复杂多样,难以直接利用传统方法进行分析。

在此领域,数据可视化技术可以帮助金融机构更好地理解市场变化、客户需求以及企业财务表现等方面的数据。

例如,将股市数据可视化可以帮助研究员更轻松地了解股票价格和趋势的变化。

此外,投资银行也使用数据可视化来创建更具吸引力和有竞争性的分析报告,从而吸引更多的客户。

2、医疗行业医疗行业是数据分析和可视化技术的另一个应用领域。

数据可视化技术的研究和应用

数据可视化技术的研究和应用随着数据量的不断增长,人们逐渐意识到将这些数据转化为有效信息的重要性,而数据可视化技术在这一过程中发挥着至关重要的作用。

在本文中,我将探讨数据可视化技术的研究和应用,从数据可视化技术的概念、分类,到数据可视化在不同领域应用中的作用和优势。

一、数据可视化技术的概念和分类数据可视化技术是指将大量数据转换为可视化形式的一种技术,以便用户更容易理解和分析这些数据。

在实际应用中,数据可视化技术主要有以下几种:1. 图表图表是一种最为基本、常见的数据可视化形式,它将数据以图形的形式呈现,包括折线图、柱状图、饼状图等。

图表的优势在于它简单明了、易于理解,同时对于数据的分类、趋势、比较等方面的分析也非常实用。

2. 地图地图是一种将数据与地理位置结合起来的数据可视化形式,它可以在地图上标注各种地点、地区的数据信息,以便用户更直观地了解数据分布、密度、联系等。

地图在可视化方面具有突出的优势,既能展示全局数据,又能细致呈现某一地区数据。

3. 面板面板是一种将多个图表、数据可视化工具组合在一起的数据可视化形式,它通过呈现多个可视化工具相互交互的数据呈现效果,更全面、多角度地呈现数据,实现更精准的数据分析。

二、不同领域中数据可视化的应用1. 商业企业的经营决策需要依据大量的数据,因此数据可视化在商业领域中有着广泛的应用。

商业中数据可视化的应用包括销售数据的展示、客户行为分析、市场趋势分析、财务数据呈现等。

通过数据可视化工具,商业领域能够快速准确地进行数据分析,更好地了解市场需求和竞争对手情况,从而更好地制定营销策略和决策。

2. 健康健康领域中,医学数据的可视化非常关键。

医疗机构通过可视化工具可以更加直观、快速地分析患者数据、疾病趋势、医疗服务的效果等。

同时,医患之间通过可视化工具更加直观地了解疾病信息和治疗方案,有助于提高患者的健康意识、治疗效果和生活质量。

3. 新闻新闻媒体通过数据可视化工具展示新闻背后的数据,能够更加直观地呈现事件的趋势、关联性等,同时也有利于提高新闻的可信度。

可视化映射方法

可视化映射方法随着数据量的不断增加和复杂性的提高,如何有效地将数据进行可视化成为越来越重要的问题。

可视化映射方法是一种将数据转化为可视化形式的技术,通过图表、图形、地图等形式将数据可视化,帮助用户更好地理解和分析数据。

一、可视化映射方法的基本原理可视化映射方法的基本原理是将数据映射到空间中的可视化元素上,从而呈现出数据的特征和规律。

常用的可视化元素包括点、线、面、颜色、大小等,通过不同的形式和属性来表示数据的不同维度和属性。

二、可视化映射方法的分类1. 点状映射:将数据映射为点的位置、颜色、大小等属性,常用于散点图、气泡图等。

2. 线状映射:将数据映射为线的形状、宽度、颜色等属性,常用于折线图、曲线图等。

3. 面状映射:将数据映射为面的形状、颜色、纹理等属性,常用于柱状图、饼图等。

4. 颜色映射:将数据映射为颜色的属性,常用于热力图、等值线图等。

5. 大小映射:将数据映射为大小的属性,常用于气泡图、地图标记等。

三、可视化映射方法的应用1. 数据探索与分析:可视化映射方法可以帮助用户快速了解数据的分布、趋势和异常情况,从而进行数据探索和分析。

通过直观的图表和图形,用户可以轻松地发现数据中的规律和关联,为决策提供支持。

2. 数据展示与传播:可视化映射方法可以将复杂的数据转化为直观的图表和图形,使得数据更具可读性和可理解性。

通过生动形象的可视化效果,可以更好地展示数据的价值和意义,吸引用户的注意力,提高数据传播的效果。

3. 空间分析与决策:可视化映射方法在地理信息系统(GIS)领域有广泛应用。

通过将地理数据映射到地图上,可以进行空间分析和决策。

例如,利用地图热力图可以分析城市交通拥堵情况,帮助规划道路和交通系统。

四、可视化映射方法的挑战1. 数据量大:随着数据量的增加,可视化映射方法面临着数据处理和呈现的挑战。

如何处理大规模的数据、如何选择合适的可视化元素和方法,都需要进一步研究和探索。

2. 多维数据:现实世界中的数据往往是多维的,传统的可视化映射方法很难直观地展示多维数据的特征和关联。

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可视化方法与技术 Modified by JACK on the afternoon of December 26, 2020 可视化方法与技术 计算机系统在各领域中的广泛应用导致海量数据的产生,数据处理能力的滞后迫切需要研究和开发新的信息处理技术和方法。基于此,海量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各领域中日益受到重视并得到越来越广泛的应用。 一、可视化概述 测量的自动化、网络传输过程的数字化和大量的计算机仿真产生了海量数据,超出了人类分析处理的能力。可视化提供了解决这种问题的一种新工具。一般意义下的可视化定义为:可视化是一种使复杂信息能够容易和快速被人理解的手段,是一种聚焦在信息重要特征的信息压缩语言,是可以放大人类感知的图形化表示方法。可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式并获得对数据更深层次认识的过程。可视化作为一种可以放大人类感知的数据、信息、知识的表示方法,日益受到重视并得到越来越广泛的应用。可视化可以应用到简单问题,也可以应用到复杂系统状态表示,从可视化的表示中人们可以发现新的线索、新的关联、新的结构、新的知识,促进人机系统的结合,促进科学决策。 可视化充分利用计算机图形学、图像处理、用户界面、人机交互等技术,形象、直观地显示科学计算的中间结果和最终结果并进行交互处理。可视化技术以人们惯于接受的表格、图形、图像等方法并辅以信息处理技术将客观事物及其内在的联系进行表现,可视化结果便于人们记忆和理解。 可视化为人类与计算机这两个信息处理系统之间提供了一个接口。可视化对于信息的处理和表达方式有其它方式无法取代的优势,其特点可总结为可视性、交互性和多维性。 二、可视化技术 目前,可视化技术包括数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化等,这些概念及应用存在着区别、交叉和联系。 (一)数据可视化 数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。 数据可视化的重点是将多维数据在二维或三维空间内显示,这对初步的数据分类理解是有意义的。针对于此,产生了许多数据可视化的技术,大体分为散点矩阵法、投影矩阵法、平行坐标法、面向象素的可视化技术、层次技术、动态技术、图标表示技术、直方图法及一些几何学技术等等。此外还采用主成分分析、因子分析、投影寻踪、主曲线、主曲面、多维标度图和自组织映射等方法将多维变量表示为二维变量,依据此算法对数据进行简单分类,并了解各个特征属性之间的关系。 (二)科学计算可视化 科学计算可视化,指的是利用计算机图形学和图像处理技术,将工程测量数据、科学计算过程中产生的数据及计算结果转换为图形图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。 科学计算数据可以划分为结构化数据,非结构化数据和混合型数据,科学计算数据还可以分为标量、矢量和张量数据。科学计算可视化技术主要有两个难点:一是分类,研究如何判断出可视化对象的类别;二是绘制,研究如何将可视化对像真实、高效地显示在屏幕上,使得用户可交互式查看。 科学计算数据的三维重建方法有大致可分为面绘制和体绘制两类。面绘制方法首先在三维空间数据场中构造出中间几何图元如平面、曲面等,然后再由计算机图形学技术实现绘制显示。其基本思想是提取感兴趣物体的表面信息,再用绘制算法根据光照、明暗模型进行阴影和渲染后得到最后的显示图像;体绘制是一种直接由三维数据场产生屏幕上二维图像的技术。体绘制技术研究的是如何表示、维护和绘制体数据集,从而提供洞察数据内部结构和理解物质复杂特性的机制。体绘制技术最大优点是可以探索物体的内部结构,可以描述非定形的物体如肌肉等,而面绘制在这些方面比较弱。 (三)信息可视化 信息可视化就是利用计算机支撑的、交互的、对抽象数据的可视表示,来增强人们对这些抽象信息的认知。信息可视化是将非空间数据的信息对象的特征值抽取、转换、映射、高度抽象与整合,用图形、图像、动画等方式表示信息对象内容特征和语义的过程。信息对象包括文本、图像、视频和语音等类型,它们的可视化是分别采用不同模型方法来实现的。 信息可视化研究人、计算机表示的信息以及它们相互影响的技术。而人机交互是研究人、计算机以及它们相互影响的技术。信息可视化可以看作是从数据信息到可视化形式再到人的感知系统的可调节的映射。信息可视化可分为一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据和网络数据的可视化7类。 (四)知识可视化 知识可视化是在科学计算可视化、数据可视化、信息可视化基础上发展起来的新兴研究领域,应用视觉表征手段,促进群体知识的传播和创新。 知识可视化研究的是视觉表征在提高两个或两个以上人之间的知识传播和创新中的作用。这样一来,知识可视化指的是所有可以用来建构和传达复杂知识的图解手段。除了传达事实信息之外,知识可视化的目标是传输见解、经验、态度、价值观、期望,观点、意见和预测等,并以这种方式帮助他人正确地重构、记忆和应用这些知识。知识可视化与信息可视化有着本质差别,信息可视化的目标在于从大量的抽象数据中发现一些新的见解,或者简单地使存储的数据更容易被访问;而知识可视化则是通过提供更丰富的表达他们所知道内容的方式,以提高人们之间的知识传播和创新。 三、可视化的应用 可视化的应用范围十分广泛,几乎可以应用于自然科学、工程技术、金融、农业和商业等各种领域,其中医学、气象预报、油气勘探、地质学和地理学等是可视化的典型应用。可视化的重要性在于,通过提供对数据和知识的可视化建立用户与数据系统交互的良好沟通渠道,可以利用人类的专业知识和模式识别能力评估和提高挖掘出的结果模式的有效性,提供对挖掘结果的可视化显示,使用户对结果模式能够有深刻直观的理解。 (一)数据挖掘可视化 数据挖掘比较公认的描述性定义是由U.M.Fayyad等给出的,即数据挖掘是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的非平凡过程。 数据挖掘可视化的目的是使用户能够交互地浏览数据以及挖掘过程等。当要识别的不规则事物是一系列图形而不是数字表格时,人的识别的速度是最快的。数据挖掘可视化分为3类。一是源数据可视化,源数据可视化是用于表现源数据的分布情况和特性表现。二是数据挖掘过程可视化,可以使用户更形象的了解挖掘的流程。三是数据挖掘结果可视化。结果可视化是将挖掘出来的知识和结果用可视化的形式表现出来,比如柱状图等,有助于更形象的理解结果的含义。结果可视化应用比较多,毕竟大多数研究成果最后的用户他们最关心的还是结果,所以结果可视化是一个很重要的部分。 可视化技术与数据挖掘技术的结合形成的可视数据挖掘经历了若干阶段。一是初级图表可视化阶段,在此阶段只是利用图表、曲线(直方图、饼图等)显示数据的统计信息(总和、均值等);二是信息查询可视化阶段,此阶段主要利用可视化的人机界面,用图形、图像显示查询结果,对复杂的查询起到直观的表达,便于用户理解;三是可视数据挖掘阶段,此阶段可以用图形方式表示数据之间的内在联系及发展规律,并引导整个数据挖掘过程的进行。 (二)复杂网络可视化 人们通过对Web网络、社会关系网络、生物网络等的研究,发现,复杂网络的结构非常复杂,如果仅用数据表格或文字的形式来表示网络,理解起来非常困难,导致网络所包含的信息无从体现。将复杂网络方便、直观地表示出来的最好方法是将其进行可视化。复杂网络可视化研究涉及复杂系统、图论、统计学、数据挖掘、信息可视化以及人机交互等多个领域。其中受关注程度最多的一个问题是可视化算法,包括布点算法和可视化压缩算法。它的典型应用包括可视化信息检索、可视化通信网络拓扑、可视化基因网络或蛋白质网络和可视化交通网等。 (三)物流可视化 现代物流业是运用现代信息技术对其生产、经营和承运的物资的流通过程中所产生的文本、图像数据、声音、语音、视频等所有数字化信息进行采集、分类、传递、汇总、识别、跟踪、查询等一系列处理活动,在符合管理要求的基础上,实现对物资流动过程的控制,从而降低成本、提高效益的管理活动。物流可视化是可视化技术在物流领域的综合应用,它包含了物流信息的采集、传输、分类、汇总、图形化显示等一系列过程,以及完成这些过程所需的软硬件。实现物流可视化的目的就是为了帮助人们更好地理解物流信息的本质和更方便地操纵信息。 (四)农业可视化 利用数据可视化实现植物在三维空间中的生长发育过程。利用三维建模与数据可视化技术,提供对新农村规划设计与新农村规划管理项目审批的直观、可行的可视化辅助手段,为有关领导做出最终决策提供帮助。 (五)音乐可视化 音乐可视化是对音乐表达的一种非主观的解释和判断,是为理解、分析、比较音乐的表现力和内部结构提供的一种呈现技术。音乐可视化在对音乐的特征如波形、频率、音调、音高、节奏、速度、音色等进行提取之后映射到相应的可视化效果这种可视化效果具体形式多样,可以是烟雾、水波、火焰等的变化特别是基于计算机图形图像变换处理而产生的、复杂的、全新的视觉效果,如虚拟角色小动物或人的动作变化及其虚拟场景的变幻、音乐的音符、音高、节拍等的具体形象化视觉效果等,更动人心弦。 四、存在的问题和发展方向 存在的问题包括:第一是如何提高可视化显示空间和时间分辨率,以满足虚拟与物理现实可视化表示的需求;第二是可视化和其它技术的集成,可视化需要与网络、语音、人工视觉、计算和数据存储结合起来;第三是找到有效的方法可视化高维数值的信息,或者非数值的信息,一个好的可视化展示会使所有信息清晰、分辨性强,同时利于寻找可视化后的规律和联系;第四是人机可视化交互,发现有效的可视化表示方式并用于直接操作用户和可视化系统进行交互,以及用于多个用户间的合作交互;第五是定义有效的抽象,以便用户和可视化系统的交互操作,注意有效的抽象应兼顾可视化表示和易于使用;第六,已有的可视化算法和工具大多用于显示存在的静态结构,但静态结构无法确切描述现实中持续演变的真实情况,怎样实现动态演变过程的可视化也是一个非常值得关注的领域。动态可视化技术这一难题如果得到解决,对于展现演化过程将具有重要意义,也能够帮助人们更有效地进行时变情况的特征分析和知识挖掘。 除了上面提到的可视化存在的问题和发展方向外,特别值得注意的研究方向是:海量、异构、时变、多维数据的可视化

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