浅析科学计算可视化与信息可视化
摘 要可视化技术是20世纪80年代发展起来的一个新的技术领域,从最初科学计算可视化的提出到现在已经形成了若干个分支;本文就其中两个分支做了浅析,对比了科学计算可视化技术和信息可视化技术的特点、相同点、不同点;数据可视化什么意思从数据来源、处理技术上进行了简单总结。
关键词科学计算可视化;信息可视化
可视化由英文单词“visualization”翻译而来,本意是是某物图像化、图形化,从而能够清晰地、直观地呈现。1987年2月美国国家科学基金会(National Science Foundation,NSF)召开的图形图像专题研讨会上第一次给出了科学计算可视化的定义、覆盖的领域,并对可视化的需求、近期目标、远景规划和应用前景方面做了阐述。这标志着科学计算可视化作为一个全新的学科在国际范围内的确立。
随着社会和计算机技术的发展,到今天,可视化技术的大家庭中不仅仅有科学计算可视化,还包括了数据可视化(Data Visualization)、信息可视化(Information Visualization)、知识可视化(Knowledge Visualization)等一系列的分支。在这些具体分支中科学计算可视化和信息可视化
是两个重要代表,前者是可视化技术的第一次出现,后者将可视化技术扩展到非数值、非空间和高维领域。
1 科学计算可视化(Visualization In Science Compute,VISC)
科学计算可视化是利用算机图形学和图像处理技术,将科学与工程计算等产生的大规模数据转换为图形、图象,在屏幕上显示出来并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计及图形用户界面等多个研究领域。
早期,科学计算只能以批处理方式进行,而不能进行交互处理,对于大量的输出数据,只能用人工方式处理,或者用绘图仪输出二维图形。这种处理方式不仅效率低下,而且丢失了大量信息。随着计算机应用的普及和科学技术的迅速发展,来自超级计算机、卫星遥感、CT、天气预报以及地震勘测等领域的数据量越来越大,但由于没有有效的处理和观察理解手段,使得大量数据无法理解。另一方面,由于计算机技术的高速发展, 使得计算成本不断下降,计算精度和速度不断提高。这使得对复杂问题的数值模拟成为一种更直接、更有效的方法。而三维大规模数值模拟可产生上百兆、上千兆的大量数据,我们已无法用传统的方法来理解大量科学数据中包含的复杂现象和规律。因此, 科学计算可视化技术已经成为科学研究中的必不可少的手段。
它是科学工作者以及工程技术人员洞察数据内含信息,确定内在关系与规律的有效方法,使科学家和工程师以直观形象的方式揭示理解抽象科学数据中包含的客观规律,从而摆脱直接面对大量无法理解的抽象数据的被动局面。
科学计算可视化的目的是理解自然的本质。要达到这个目的,科学家把科学数据,包括测量获得的数值或是计算中涉及、产生的数字信息变成直观的、以图形图像形式显示的、随时间和空间变化的物理现象或物理量呈现在研究者面前,使他们能够观察、模拟和计算。这个过程可进一步细化为以下四个步骤:1)过滤:对原始数据进行预处理,可以转换数据形式、滤掉噪声、抽取感兴趣的数据等;2)映射:将过滤得到的数据映射为几何元素,常见的几何元素有:点、线、面图元、三维体图元和更高维的特征图标等;3)绘制:几何元素绘制,得到结果图象;4)反馈:显示图象,并分析得到的可视结果。
科学计算可视化(Visualization In Science Compute,VISC)的意义重大)大大加快数据的处理速度, 使目前每日每时都在产生的庞大数据得到有效的利用;实现人与人和人与机之间的图象通讯,而不是目前的文字或数字通讯,从而使人们观察到传统方法难以观察到的现象和规律;使科学家不仅被动地得到计算结果,而且知道在计算过程中发生了什么现象,并可改变参数,观察
其影响,对计算过程实现引导和控制;可提供在计算机辅助下的可视化技术手段, 从而为在网络分布环境下的计算机辅助协同设计打下了基础。
2 信息可视化(Information Visualization)
信息可视化是从科学计算可视化、数据可视化逐步发展起来的。它的定义首先出现在G.Robertson,S.Card和J.Mackinlay 1989年发表的论文《The cognitive coprocessor for interative user interface》中。该文将其定义为“使用计算机支撑的、交互性的、对抽象数据的可视表示法,以增强人们对抽象信息的认知”。它实际上体现了人们不仅需要对海量数据进行存储、传输、检索及分类等,还迫切的需要了解数据之间的相互关系和发展趋势。实际上,在激增的数据背后、隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对它进行更高层次的分析,以便更好的利用这些信息。
信息可视化可以看做从数据信息到可视化形式再到人的感知系统可调节的映射,图1 是Card等人提出的信息可视化简单参考模型的图示。
图1
在该模型中,从原始数据到人,中间要经历一系列数据变换。图中,从左到右的每个箭头表示的是一系列的变换。从人到每一个变换(从右到左)的箭头,表明用户操作的控制对这些变换的调整。数据变换把原始数据映射成数据表(数据的相关性描述);可视化变换把数据表转换为可视化结构(结合了空间集、标记和图形属性的结构);试图变换通过定义位置、图形缩放、剪辑等图形参数创建可视化结构的视图;用户的交互动作则用来控制这些变换的参数,例把视图约束到特定的数据范围,或者改变变换的属性等。可视化的变换和控制最终服务于任务。信息可视化的主要问题是如何实现上述参考模型中的映射、变换和交互控制。
3 两种可视化技术的比较
信息可视化是随信息技术产生的,目前它的发展还比较初步,不像科学可视化那样有一套基本的理论和方法。但是应当看到,抽象数据的来源和种类比物理数据要多得多,信息可视化所占的比重必然会超过科学可视化。正如科学可视化在科学研究中的作用一样,信息可视化将在网络、商务、金融和通信等领域发挥越来越重要的应用。这里信息的容量越来越大、信息的形式各式各样,必须对其进行信息可视化。随着数据获取、发布、管理和挖掘技术的发展,信息可视化技术将成为信息分析和理解的主要手段。
信息可视化与科学可视化的主要区别首先是:科学可视化通常是观察基于物理的、有几何属性的数据,而信息可视化则用来显示各式各样的抽象数据;其次,科学可视化的用户多是高层次的专业工作者,而信息可视化的用户则主要是非技术人员。要为难以形象表达的抽象数据设计更加容易理解的表现形式,使信息可视化面临更大的挑战。
信息可视化的可视化目的和科学计算可视化不同。科学计算可视化的目的要求是真实地反映,要求忠实地“直译”。而信息可视化的可视化目的则是要从大量抽象数据中发现一些新的信息,它不仅仅是简单的反映,而且要求能够创造性地反映,能够把隐藏在可视化对象深处或可视化对象之间的信息挖掘出来,它是一种知识和价值创造的过程。
参考文献
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