這幾天讀了example-based volume illustaions.感覺這篇文章和kwa-liu ma的學生做的一些基于example的visualization方法有一些的不同。
kwan-liu ma的學生基于example，都是通過一些的machine learnining的算法，比如neural netwrok,svm來將這些example性質推廣到整個volume上。比如??? An Intelligent System Approach to Higher-Dimensional Classification of Volume Data? , Expressive Line Selection by Example

而Aidong Lu這篇文章，不是簡單的將example里的屬性類推到volume上，而且它的example和前者有明顯的區別，前區是user select from volume,而這里的example是具有很好性質的2-D image.，當然這也決定了二者的不同。Lu將從2D image到3D texture生成的問題轉化成一個color transfer,即如何將illustrator 2-D image的color能很好在3-D volume中表達出來。由于轉化為color transfer后，就不存在2D 3D的問題了。它通過clustering(based on the means and variances of the clusters , a sdt of gaussian functions), map(volume ?cluster to example cluster), color tansfer.在volume 的sample得到color后，作者又提出使用Wang Cubes 來做texture sysnthesis,這塊我還沒有弄明白。為什么需要做這一步， 以及他所說的，解決了邊不連續問題。可能我對這個不是太感興趣了，就沒有再仔細思考這個為什么了.

最近讀的vis文章，感覺大家都是將vis的問題，轉換成image processing, machine learning以及各個其它學科的問題來解。在是沒有看到有一篇那種創造一個新的方法的paper,比如像 graphic里的PRT這種精典的方法，能讓6-7年的學者都來做它。也許vis是交叉學科，決定了它這樣的性質。

最近一直在想：怎樣才能將NPR與volume rendering做到一個完美的結合？今年EG里的sytle transfer function那篇文章就是利用Sloan 2000年一篇用sphere來做npr的方法，將其結合到tranfer function設計里。提出sytle tranfer function.
我在想，可我最近讀的一些關于line drawing的文章，總覺的他們很難與volume有一個很好的結合.不知道該怎么辦？

轉載于:https://www.cnblogs.com/cloudseawang/archive/2007/06/19/788670.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Example-based volume illustrations的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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