Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
Initialising ...
森井 雅大*; 坂本 尚久*; 河村 拓馬
no journal, ,
視線ソートを必要としない粒子ベースレンダリングは大規模シミュレーションデータの可視化に効果的である。しかし、アンサンブル平均処理において、高画質化のためのアンサンブル数の増加が対話操作の妨げになる場合がある。本研究では、このような問題を解決するために、低アンサンブル画像を高画質化する多重カーネルノイズ除去オートエンコーダを提案する。実験では、いくつかのテストデータを使って本手法の有効性を検証した。
河村 拓馬; 井戸村 泰宏
no journal, ,
データ同化や不確実性評価によってシミュレーションの予測能力を高めるために、アンサンブルデータの統計量可視化が重要である。しかし、大規模なアンサンブルデータの集約は大域通信とメモリ圧迫を伴うため、その統計量可視化が困難である。本研究では、大規模なアンサンブルデータの代わりに、圧縮された可視化用の粒子データを集約して統計量(平均値)を可視化する技術(アンサンブルPBVR)を開発する。