HexaShrink：一种用于带属性与间断的六面体网格的精确可扩展框架——地球科学模型的多分辨率绘制与存储
图形学
2019-05-07 v2 计算机视觉与模式识别
数据结构与算法
数据分析、统计与概率
地球物理
摘要
随着过去几十年数据获取的巨大进步，以及获取系统如今能够产生高分辨率网格和点云，物理地形的数字化变得愈发精确。如此极大量的生成与建模数据在高效能计算（HPC）的多个层面严重影响计算性能：存储介质、内存需求、传输能力，以及最终利用此类大数据所必需的模拟交互性。因此，高效的表示与存储正成为 HPC 实验与模拟科学中的“使能技术”。我们提出 HexaShrink，一种用于结构化六面体体网格的原始分解方案。后者用于例如生物医学工程、材料科学或地球科学中。HexaShrink 提供了一个全面的框架，允许高效的网格可视化与存储。其精确可逆的多分辨率分解产生细节程度递增的网格层次，涉及几何、单元的连续或分类属性。从体网格压缩技术综述出发，我们的贡献在不同维度上连贯地融合了不同的多分辨率小波方案。其结果是一个全局框架，在各尺度间保持间断（断层）并作为不同分辨率下完全可逆的上采样实现。我们给出了不同规模与复杂度网格上的实验结果。它们强调了所提表示在可视化、属性下采样及不同分辨率分布上的一致性。最后，HexaShrink 与无损压缩技术结合时带来了存储空间的收益。
引用
@article{arxiv.1903.07614,
title = {HexaShrink, an exact scalable framework for hexahedral meshes with attributes and discontinuities: multiresolution rendering and storage of geoscience models},
author = {Jean-Luc Peyrot and Laurent Duval and Frédéric Payan and Lauriane Bouard and Lénaïc Chizat and Sébastien Schneider and Marc Antonini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.07614},
year = {2019}
}