Toward Feature-Preserving Vector Field Compression
Toward Feature-Preserving Vector Field Compression
复制标题
走向保留特征的矢量场压缩
DOI：
10.1109/tvcg.2022.3214821
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发表时间：
2022
影响因子：
5.2
通讯作者：
Guo, Hanqi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liang, Xin;Di, Sheng;Cappello, Franck;Raj, Mukund;Liu, Chunhui;Ono, Kenji;Chen, Zizhong;Peterka, Tom;Guo, Hanqi
这项工作的目的是开发误差有界的有损压缩方法，以保持在2D和3D矢量场的拓扑特征。具体来说，我们探讨了分段线性和双线性向量场的临界点的保存。我们将临界点的保存定义为，在解压缩数据中没有任何假阳性、假阴性或假类型，（1）将每个临界点保持在其原始单元中，以及（2）保留每个临界点的类型（例如，鞍点和吸引节点）。我们的方法的关键是适应每个网格点的顶点误差界，并使用修改后的有损压缩器压缩输入数据与误差界字段。我们的压缩算法也可以并行处理大量的数据处理和原位处理。我们通过将我们的方法与现有的有损压缩器在假阳性/阴性/类型率，压缩比和各种矢量场可视化与几个科学应用方面进行比较来对我们的方法进行基准测试。
The objective of this work is to develop error-bounded lossy compression methods to preserve topological features in 2D and 3D vector fields. Specifically, we explore the preservation of critical points in piecewise linear and bilinear vector fields. We define the preservation of critical points as, without any false positive, false negative, or false type in the decompressed data, (1) keeping each critical point in its original cell and (2) retaining the type of each critical point (e.g., saddle and attracting node). The key to our method is to adapt a vertex-wise error bound for each grid point and to compress input data together with the error bound field using a modified lossy compressor. Our compression algorithm can be also embarrassingly parallelized for large data handling and in situ processing. We benchmark our method by comparing it with existing lossy compressors in terms of false positive/negative/type rates, compression ratio, and various vector field visualizations with several scientific applications.
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DOI：
10.1007/978-3-540-33265-7_7
发表时间：
2008
期刊：
Proceedings Visualization 2000. VIS 2000 (Cat. No.00CH37145)
影响因子：
--
作者：
H. Theisel;Christian Rössl;T. Weinkauf
通讯作者：
T. Weinkauf
科学数据压缩和缩减的多级技术——导出量精度的定量控制
影响因子：
3.1
作者：
M. Ainsworth;O. Tugluk;Ben Whitney;S. Klasky
通讯作者：
S. Klasky
科学数据压缩和缩减的多级技术 - 多变量案例
影响因子：
3.1
作者：
M. Ainsworth;O. Tugluk;Ben Whitney;S. Klasky
通讯作者：
S. Klasky
二维矢量场的拓扑保持压缩
DOI：
10.1109/visual.2000.885714
发表时间：
2000
期刊：
Proceedings Visualization 2000. VIS 2000 (Cat. No.00CH37145)
影响因子：
--
作者：
S. Lodha;J. C. Renteria;K. Roskin
通讯作者：
K. Roskin
使用线性邻域的 2D 矢量场近似
DOI：
10.1007/s00371-015-1140-9
发表时间：
2016
期刊：
The Visual Computer
影响因子：
--
作者：
Stefan Koch;Jens Kasten;Alexander Wiebel;G. Scheuermann;M. Hlawitschka
通讯作者：
M. Hlawitschka