摘要：传统空气污染浓度可视化方法无法显示完整的视觉结果,且容易导致可视化感知问题,如出现遮挡或杂乱无章甚至伪像等。针对上述问题提出一种高效的可视化方法,基于图形硬件的可编程性,统计分析大气风场区域特性进行种子点预采样,通过四面体点定位算法快速构建场线,结合箭头跟踪和等值面绘制与分析污染物的可扩散运动。同时利用聚类算法实现场线抽取,设计光照模型以减少场线与等值面之间的相互遮挡,有效解决了三维流场中出现的感知问题,呈现出清晰的流场模式、空气污染物浓度分布及区域性变化,大大提高了空气污染物浓度数据的可读性。

摘要：为了有效地解决三维流场可视化中由于播种流线所产生的众所周知的遮挡和杂乱问题,呈现出清晰的流场模式与流场的重要特征,提出一种基于迭代最邻近点(ICP)与K均值聚类的流线提取算法.首先利用ICP算法实现流线间轮廓特征上的配准,并根据几何相似性进行排序;然后利用K均值聚类算法对流线分组;最后根据用户指定密度约简多余相似性流线,并以此结果重构矢量场来评价文中算法的精确度.将文中算法应用到多个数据集进行实验并与已有的流线分布的最新算法进行比较,结果表明,该算法能更有效地反映流场的关键特性,大大提高了三维流场数据集的可读性.

摘要：针对流场可视化当前视点下存在的遮挡与可能面临的非交互式环境的问题,提出一种最优视点选择方法.首先,根据当前视点下的流场行为和结构信息及可视投影的图像质量,利用信息理论概念进行最优视点综合性度量;其次,应用可视成像的相关性对视点间的相似性评估,以决定两视点间的最小重叠;最后,结合K均值聚类方法将相似视点归为一类,每一类中视点熵值最高的视点作为最具代表性的视点.应用各种流场数据集进行可视化最佳视点选择实验,给出了视点选择效果图、与其他方法的最优视点效果对比图以及选择过程的计算时间.实验结果表明,该方法能够自动、有效地进行最优视点选择.

摘要：甲状腺结节是常见的内分泌疾病,从超声图像中准确分割出结节是一项重要工作。为了有效地解决原始超声图像噪声大、对比度低、结节与周围组织互相粘连的问题,呈现出结节清晰的轮廓形态,提出一种基于深度学习的甲状腺超声结节分割方法。利用扩张卷积模块增加分割模型的感受野范围并且保持特征图的尺寸不变,精准提取更广阔的上下文信息;构建高效通道注意力机制模块,动态地调整通道特征权重,突显出超声图像中的重要关键信息;并且设计混合双损失函数来保障模型的性能和分割的准确性。将此方法应用到甲状腺数据集上进行消融实验验证各模块有效性,同时与已有的方法在多个评价指标上进行比较,结果表明,该方法的精确度和F1-Score可分别达到0.9712和0.9715,与其他经典方法相比可以更精确地分割甲状腺结节。

摘要：当以纹理方式可视化三维矢量场时,纹理卷积会降低矢量纹理脉的对比度,容易出现平流纹理细节模糊与粗糙的问题,为此提出一种增强纹理平流算法.首先通过自定义球体半径确定任一噪声点的邻近点,利用当前噪声点与邻近点间的位置关系计算噪声伪梯度,以测试矢量场局部区域内的变化趋势,选取伪梯度的最大下降幅度参与纹理平流;然后根据任一平流位置处的噪声值对最终输出纹理的贡献度自适应调整噪声权重;最后引入盒型滤波递归合成平滑算子进行纹理卷积来生成矢量体纹理.算法的有效性根据可视化对比度的量化分析函数进行客观评价.实验结果表明,该算法能够有效地增加纹理平流踪迹间强度对比,改善绘制效果,高质量地显示三维矢量场的纹理分布.

摘要：论述了基于MVC结构的开发平台和采用JSP、Servlet、JavaBean以及JDBC技术和连接池技术来构建该平台的基础组件框架;在此基础上阐述了一个基于Web的加油站管理信息系统的设计方案、系统功能及特点。系统在访问数据库时,通过JDBC技术和数据库连接池技术的结合,发挥了各自的优点,提高了数据库的访问速度,充分发挥了数据库系统的工作性能,取得了很好的使用效果。该系统的使用有效地促进了加油站信息全面而准确的管理。