【摘 要】
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为实时显示三维数据体的海量数据,提出一种改进的海量数据快速显示算法。利用CURE聚类算法对数据进行整理,通过Hilbert R-tree对数据建立索引,根据可视化区域预测模型预测下
【机 构】
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长江大学计算机科学学院,长江大学电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701046)
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为实时显示三维数据体的海量数据,提出一种改进的海量数据快速显示算法。利用CURE聚类算法对数据进行整理,通过Hilbert R-tree对数据建立索引,根据可视化区域预测模型预测下一时刻的可视区域,以实现大量数据的快速可视化。实验结果表明,与基于视点运动的快速显示算法和基于可见性判断的可视化算法相比,该算法在不降低渲染质量的前提下,渲染速度分别提高18.27 %和67.06 %,预测区域错误率分别降低9.73 %和22.37 %,能够快速加载数据并且准确绘制大量三维数据体。
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