可视化方法与技术

可视化方法和技术计算机系统在各个领域的广泛应用产生了大量的数据，数据处理能力的延迟是研究和开发新的信息处理技术和方法的迫切任务。在此基础上，大量、异构、时变、多维数据的可视化表示和分析在各个领域越来越受到关注和广泛应用。一、可视化概述测量的自动化、网络传输过程的数字化以及大量的计算机模拟，产生了超出人类分析处理能力的庞大数据。可视化提供了解决这些问题的新工具。一般意义上的可视化是一种简单快速地理解复杂信息的手段，是一种侧重于信息重要特征的信息压缩语言，是一种扩大人类认识的图形表达方法。可视化是将数据、信息和知识转换为可视表达并获得对数据更深层次理解的过程。可视化是一种能够增强人类认识的数据、信息、知识的表达方法，受到越来越多的关注和广泛使用。可视化可以应用于简单的问题，也可以应用于复杂的系统状态表达，从可视化表达中，人们可以促进新线索、新关联、新结构、新知识、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、图像处理、用户界面和人机交互等技术，以可视化和交互科学计算的中间结果和最终结果。可视化技术使用人们接受的形式、图形、图像等方法，用信息处理技术补充客观事物及其内在关系，使结果可视化，使人们容易记忆和理解。可视化提供了人类和计算机这两个信息处理系统之间的接口。可视化在信息处理和表达方面具有其他方法无法替代的优点，可以概括为可见性、交互性和多维性。二、可视化技术当前的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，这些概念和应用有差异、交叉和连接。(a)数据可视化数据可视化技术是指使用计算机图形和图像处理技术将数据转换为图形或图像，以便在屏幕上显示和交互的理论、方法和技术。数据可视化侧重于在二维或三维空间中显示多维数据，对理解初始数据分类有意义。为此，生成了许多数据可视化技术，其中包括散乱矩阵方法、投影矩阵方法、平行坐标方法、面向像素的可视化技术、分层技术、动态技术、图标显示技术、直方图方法和一些几何技术。此外，使用关键组件分析、因子分析、投影跟踪、关键曲线、关键曲面、多维缩放和自组织映射等方法，将多维变量表示为二维变量，根据此算法对数据进行简单分类，并了解各个要素属性之间的关系。(b)科学计算可视化使用计算机图形和图像处理技术将工程测量数据、科学计算过程中生成的数据和计算结果转换为图形图像，指向在屏幕上显示和交互的理论、方法和技术的科学计算可视化。科学计算数据可以分为结构化数据、非结构化数据和混合数据，科学计算数据也可以分为标量、矢量和张量数据。科学计算可视化技术有两大困难。一种是研究如何确定可视化对象类别的分类。第二个是研究视觉化如何在屏幕上有效地显示，使用户交互查看的图。科学计算数据的三维重建方式大致可分为面绘制和体绘制两类。面绘制方法在计算机图形技术显示之前，在三维空间数据字段中组织中间几何图形(例如平面、曲面等)。基本想法是提取所需对象的曲面信息，并使用渲染算法根据照明、着色模型获取阴影和渲染后的最终显示图像。主体绘制是直接从三维数据字段生成屏幕二维图像的技术。主体绘图技术提供了一种通过如何表示、维护和绘制主体数据集来洞察数据内部结构和理解物质复杂特性的机制。主体绘制技术的最大优点是可以探索对象的内部结构，可以描述非固定对象(如肌肉等)，而面绘制在这些方面更弱。(c)信息可视化信息可视化是利用计算机支持的交互和抽象数据的视觉表达来提高对这些抽象信息的认识。信息可视化是通过提取、转换、映射、高度抽象和集成信息对象(而不是空间数据)的特征值，以图形、图像和动画等方式表示信息对象的内容特性和语义的过程。信息对象包括文本、图像、视频和语音等类型，它们的可视化是通过不同的模型方法实现的。信息可视化研究者，计算机表达的信息，以及它们相互影响的技术。人机交互是研究人类、计算机及其相互作用的技术。信息可视化可以看作是一种可调整的映射，从数据信息到可视化格式，再到人的识别系统。信息可视化可以分为7类：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。(d)知识可视化知识可视化是以科学计算可视化、数据可视化、信息可视化为基础开发的新兴研究领域，应用视觉表达手段促进集团知识的普及和创新。知识可视化研究是提高两个或更多人之间知识传播和创新的视觉表达的作用。这样，知识可视化就意味着可以用来组织和传达复杂知识的所有图形手段。除了传达事实信息外，知识可视化的目标还包括传输观点、经验、态度、价值、期待、观点、意见和预测等，并帮助他人正确地重新组织、记忆和应用这些知识。知识可视化和信息可视化本质上是不同的。信息可视化的目标是在大量抽象数据中发现新想法，或使存储的数据易于访问。知识可视化是为了提高知识传播和创新，以更丰富的方式表达自己知道的内容。三、可视化应用程序可视化是一个广泛的应用领域，几乎可应用于医学、气象预测、油气勘探、地质学、地理等所有领域，是可视化的典型应用领域。可视化的重要性在于提供数据和知识的可视化，建立用户与数据系统交互的良好通信渠道，从而利用人类的专业知识和模式识别能力评估和提高挖掘结果模式的效果。这将为用户提供挖掘结果的可视显示，从而深入直观地理解结果模式。(a)数据挖掘可视化数据挖掘更普遍接受的说明定义由U.M.Fayyad等提供。也就是说，数据挖掘是识别数据集中有效、新、潜在、有用、最终可理解的模式的非日常过程。数据挖掘可视化的目的是使用户能够交互式地浏览数据和挖掘过程等。当要感知的不规则的事物不是数值表，而是一系列图形时，人识别得最快。数据挖掘可视化分为三类。一种是原始数据可视化，用于表示原始数据的分布和特性。二是可视化数据挖掘过程。这可以帮助用户更好地了解挖掘过程。第三，可视化数据挖掘结果。结果可视化将挖掘出的知识和结果以直方图等可视化形式表达，有助于更形象地理解结果的意义。结果可视化应用更多，毕竟大多数研究结果对最终用户最感兴趣，或者是结果，所以结果可视化是非常重要的部分。可视化技术与数据挖掘技术相结合形成的可视化数据挖掘经历了很多阶段。第一，使用图表、曲线(直方图、饼图等)显示数据统计(合计、平均值等)的第一图表可视化阶段：第二，是信息查询可视化阶段，该阶段主要利用可视化的人机界面将查询结果显示为图形、图像，并对复杂查询进行直观的表达，以便用户更容易理解。第三，是可视化数据挖掘阶段，该阶段以图形方式显示数据之间的内部连接和开发规则，并指导整个数据挖掘过程。(b)复杂网络可视化人们通过对web网络、社会关系网络、生物链网等的研究发现，复杂网络的结构非常复杂，如果只以数据表单或文字形式表示网络，就很难理解，无法正确表达网络中包含的信息。简单直观地表示复杂网络的最佳方法是可视化。复杂的网络可视化研究涉及复杂的系统、图论、统计、数据挖掘、信息可视化和人机交互等多个领域。最受关注的问题之一是部署算法和可视化压缩算法等可视化算法。其代表性的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、可视化交通网络等。(c)物流可视化现代物流产业是利用现代信息技术对个体生产、运营和运输的物资流通过程中产生的所有数字化信息进行收集、分类、传送、汇总、识别、跟踪、查询等一系列处理活动，以符合管理要求，控制物资移动过程，降低成本，提高效率的管理活动。物流可视化是物流领域中可视化技术的综合应用，包含一系列流程(包括物流信息的收集、传输、分类、汇总、图形显示等)以及完成这些流程所需的硬件和软件。物流可视化的目的是帮助人们更好地理解物流信息的本质，更方便地操纵信息。(d)农业可视化利用数据可视化在三维空间实现植物的生长发育过程。利用三维建模和数据可视化技术，为新农村计划设计和新农村计划管理项目批准提供直观、可行的可视化支持手段，帮助做出关于领导的最终决策。(e)音乐可视化音乐可视化是对音乐表现的一种非主观的解释和判断，是理解、分析和比较音乐的表现力和内部结构的一种呈现技术。音乐可视化是提取音乐的特征(如波形、频率、音调、音调、节奏、速度、音调等)，然后映射到相应可视化效果的可视化效果是具体的，可以是烟雾、波浪、火焰等的变化。特别是基于计算机图形图像转换处理的复杂而新的视觉效果(如虚拟角色的小动物或人的动作变化、虚拟场景的变化、音乐的音符、音调、节拍等)更加动人。四、现有问题和发展方向问题包括：第一种方法是提高可视化显示空间和时间分辨率，以满足虚拟和物理现实可视化表达的需要。第二种是可视化和其他技术与网络、语音、人工视觉、计算和数据存储相结合的集成。第三是找到可视化高维数值的信息或非数值信息的有效方法。良好的可视化展览有助于找到所有信息清晰、有区别，同时也有助于找到可视化后的规律和联系。第四是人机可视化交互，发现有效的视觉表达，直接操作用户和可视化系统，实现多用户之间的协作交互。第五是定义有效的抽象，使用户和可视化系统交互。有效的抽象必须同时考虑视觉表示和易用性。第六，现有的可视化算法和工具用于显示大部分存在的静态结构，但静态结构不能准确说明现实中继续演化的实际情况，实现动态演化过程