Визуализация объема является созданием графических представлений наборов данных, которые заданы на 3D сетках. Наборы данных объема характеризуются многомерными массивами скалярных или векторных данных. Эти данные обычно задаются на структурах решетки, представляющих значения, произведенные в трехмерном пространстве. Существует два основных типа данных об объеме:
Скалярные данные об объеме содержат одно значения для каждой точки.
Векторные данные об объеме содержат два или три значения для каждой точки, задавая компоненты вектора.
Пример скалярных данных об объеме - произведенный flow. Данные о потоке представляют профиль скорости затопленной струи в бесконечном баке. Ввод
[x,y,z,v] = flow;
производит четыре трехмерных массива. xY, и z массивы задают координаты скалярных значений в массиве v.
wind набор данных является примером векторных данных об объеме, которые представляют воздушные потоки по Северной Америке. Можно загрузить эти данные в рабочей области MATLAB® с командой:
load wind
Этот набор данных включает шесть трехмерных массивов: xY, и z координатные данные для массивов uV, и w, которые являются векторными компонентами для каждой точки в объеме.
Методы, которые вы выбираете, чтобы визуализировать данные об объеме, зависят от того, какие данные вы имеете и что вы хотите изучить. В целом:
Скалярные данные лучше всего просматриваются с изоповерхностями, плоскостями разбиения и срезами контура.
Векторные данные представляют и величину и направление в каждой точке, которая лучше всего отображена линиями потоков (частицы, ленты и трубы), конические графики и графики стрелы. Большая часть визуализации, однако, использует комбинацию методов, чтобы лучше всего показать содержимое данных.
Материал в этих разделах описывает, как применить множество методов к типичным данным об объеме.
MATLAB обеспечивает функции, которые позволяют вам интерполировать и реструктурировать вас данные при подготовке к визуализации. Смотрите эти разделы для получения дополнительной информации:
Создание эффективной визуализации требует, чтобы много шагов составили итоговую сцену. Эти шаги попадают в четыре основных категории:
Определите характеристики своих данных. Построение графика данных об объеме обычно требует знания области значений и координат и значений данных.
Выберите соответствующую стандартную программу графического вывода. Информация в этом разделе помогает вам выбрать правильные методы.
Задайте представление. Информация, переданная комплексным 3D графиком, может быть значительно улучшена через осторожный состав сцены. Просматривающие методы включают настраивающее положение камеры, задавая соотношение сторон и тип проекта, увеличивая масштаб или, и так далее.
Добавьте подсветку и задайте окраску. Подсветка является эффективным средством, чтобы улучшить видимость поверхностной формы и предоставить 3D перспективу графикам объема. Цвет может передать значения данных, и постоянные и различные.
Функции MATLAB позволяют вам применить множество методов визуализации объема. Следующие таблицы группируют эти функции в две категории на основе типа данных (скаляр или вектор), с которым каждый спроектирован, чтобы работать. Страница с описанием для каждой функции обеспечивает примеры надлежащего использования.
| Функция | Цель |
|---|---|
Чертите контуры в плоскостях разбиения объема | |
isocaps | Вычисление геометрии заглушки изоповерхности |
isocolors | Вычислите цвета вершин изоповерхности |
isonormals | Вычислите нормали вершин изоповерхности |
isosurface | Извлеките данные об изоповерхности из данных об объеме |
Создайте закрашенную фигуру (мультимногоугольник) графический объект | |
Сократите количество поверхностей закрашенной фигуры | |
reducevolume | Уменьшайте число элементов в наборе данных объема |
shrinkfaces | Уменьшайте размер каждой поверхности закрашенной фигуры |
slice | Чертите плоскости разбиения в объеме |
smooth3 | Сглаживайте 3-D данные |
surf2patch | Преобразуйте поверхностные данные, чтобы исправить данные |
subvolume | Извлечение подмножества набора данных объема |
Функция | Цель |
|---|---|
coneplot | Постройте векторы скорости как конусы в 3-D векторных полях |
Вычислите завихрение и скорость вращения 3-D векторного поля | |
divergence | Вычислите расхождение 3-D векторного поля |
interpstreamspeed | Интерполируйте оптимальные вершины от величин векторного поля |
streamline | Чертите линии потоков из 2D или 3-D векторных данных |
streamparticles | Чертите потоковые частицы из векторных данных об объеме |
streamribbon | Чертите потоковые ленты из векторных данных об объеме |
streamslice | Чертите хорошо распределенные линии потоков из векторных данных об объеме |
streamtube | Чертите потоковые трубы из векторных данных об объеме |
stream2 | Вычислите 2D данные о линии потоков |
stream3 | Вычислите 3-D данные о линии потоков |
volumebounds | Возвратите координату и цветные пределы для объема (скаляр и вектор) |
