基于拉普拉斯特征映射的传递函数设计方法  

Transfer function design method based on Laplacian eigenmap

作　　者：秦红星[1,2] 胡泽宇[1,2] 叶彬[1,2] 何锐[1,2] 

机构地区：[1]重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆400065 [2]重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室,重庆400065

出　　处：《计算机工程与设计》2015年第1期216-220,共5页Computer Engineering and Design

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金项目(61100113);重庆市首批青年骨干教师基金项目(渝教人(2011)31号);重庆市基础与前沿研究计划基金项目(csts2013icyiA40062);重庆邮电大学科引进人才基金项目(A2010-12)

摘　　要：为降低体绘制中传递函数参数选择的盲目性和设计的复杂性,提出一种基于拉普拉斯特征映射的传递函数设计方法。提取体数据中各种特征信息构建高维传递函数参数空间,通过拉普拉斯特征映射将其映射到保持了体数据局部流形结构和高维参数空间分类能力的二维参数空间,在此嵌入空间上设计一种基于k-means聚类的传递函数,得到了较好的体数据分类和绘制结果。通过在一组体数据上的实验验证了该方法的有效性。To reduce the blindness of parameter selection and the complexity of design when working on the transfer function during vo- lume rendering, a transfer function design method based on Laplacian eigenmap was proposed. First, various feature information was ex- tracted from volume data to form a high-dimensional parameter space. Then, this high dimensional parameter space was mapped to a two- dimensional space preserving the local manifold structure of volume data and the classification capabi-lity of the original space. Finally, a transfer function based on k-means clustering was designed in this embedded space and good volume classifying and rendering results were obtained. Several volume data sets were used in the experiment to verify the effectiveness of this method.

关 键 词：体绘制 拉普拉斯特征映射 降维 K均值聚类 传递函数 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]