Обзор Объемной визуализации

Примеры данных объема

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.

Выбор методов визуализации

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.

Интерполяция и данные Gridding

MATLAB обеспечивает функции, которые позволяют вам интерполировать и реструктурировать свои данные при подготовке к визуализации. Смотрите эти разделы для получения дополнительной информации:

Шаги, чтобы создать Объемную визуализацию

Создание эффективной визуализации требует, чтобы много шагов составили итоговую сцену. Эти шаги попадают в четыре основных категории:

  1. Определите характеристики своих данных. Построение графика данных об объеме обычно требует знания области значений и координат и значений данных.

  2. Выберите соответствующую стандартную программу графического вывода. Информация в этом разделе помогает вам выбрать правильные методы.

  3. 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.

  4. 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 Объемной визуализации

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.

Функции для скалярных данных

ФункцияЦель

contourslice

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

patch

Создайте закрашенную фигуру (мультимногоугольник) графический объект

reducepatch

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

Функции для векторных данных

Функция

Цель

coneplot

Постройте векторы скорости как конусы в 3-D векторных полях

curl

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)

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте