基于信息熵的原位可视化摄像路径估计
摘要：通过现场处理技术对来自现代高性能计算系统的大规模模拟输出进行可视化和分析被广泛认可为一种有效的方法。批处理型现场可视化中最常见的方法之一是基于图像或视频的方法。在这种方法中，每个时间步骤生成大量不同视点的渲染图像，已被证明对主要模拟结果的详细分析非常有用。然而，在主要模拟运行之前的测试运行和模型校准运行中，可以仅使用快速概述即可。在这项工作中，我们通过使用信息熵来选择尽可能提供最多信息的视点，以最大化后续的可视化分析任务。然而，仅仅在每个可视化时间步骤中跟随所选视点可能会导致视频剧烈变化，这可能影响理解。因此，我们还开展了一种高效的相机路径估计方法，以在固定间隔内连接所选视点，生成平滑的视频。预计这个生成的视频能够帮助快速理解潜在的模拟现象，并在通过基于图像或视频的可视化分析对主模拟运行进行详细的视觉探索时缩小兴趣的时间范围，从而减少反复试验的时间。我们使用OpenFOAM CFD应用程序在基于x86的服务器和基于ARM A64FX的超级计算机（Fugaku）上实现和评估了所提出的方法，并从领域科学家那里获得了积极的评价。
作者：Ken Iwata, Naohisa Sakamoto, Jorji Nonaka, Chongke Bi
论文ID：2301.11591
分类：Graphics
分类简称：cs.GR
提交时间：2023-01-31