【摘 要】
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通常三维可视化的最佳视点选择是通过人工试探,这样会导致反复迭代尝试的次数增加且效率低下,针对上述问题提出了一种基于粒子群的视点优化方法。该方法把视点利用多分辨率层
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61300124)
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通常三维可视化的最佳视点选择是通过人工试探,这样会导致反复迭代尝试的次数增加且效率低下,针对上述问题提出了一种基于粒子群的视点优化方法。该方法把视点利用多分辨率层级来表示,引入图像信息熵评价不同视点下绘制的三维图像的质量,熵值作为视点优化的依据和粒子群的适应度函数值。在三维可视化中利用粒子群算法进行视点的智能、自动的优化,从而实现最佳视点的选择。实验结果表明,该方法具有较快的收敛速度,有效地减少了评估次数,可提高三维可视化的绘制图像的质量和绘制效率。
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