[發(fā)明專(zhuān)利]基于高階張量近似的多屬性體數(shù)據(jù)壓縮方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710696627.9
• 申請(qǐng)日: 2017-08-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107507253B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-09-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 魯才;陳婉;彭立宇;胡光岷
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06T9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T9/00;G06T15/08
• 代理公司: 成都虹盛匯泉專(zhuān)利代理有限公司 51268
• 代理人: 王偉

1.一種基于高階張量近似的多屬性體數(shù)據(jù)壓縮方法，其特征在于，包括以下步驟：

A、對(duì)多屬性體數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，將每個(gè)屬性體劃分為相同大小的分塊數(shù)據(jù)；

B、將步驟A中分塊數(shù)據(jù)表示為高階張量，對(duì)高階張量進(jìn)行低秩分解，得到因子矩陣和核心張量；

所述步驟B中將步驟A中分塊數(shù)據(jù)表示為高階張量具體為將分塊數(shù)據(jù)表示為四階張量A，其中每一個(gè)元素表示為A(i,j,k,l)，i,j,k為屬性體在三維空間中的坐標(biāo)值，l為不同屬性中在有序排列中對(duì)應(yīng)的屬性值；

C、根據(jù)步驟B中因子矩陣和核心張量進(jìn)行重構(gòu)，得到近似高階張量；

D、將步驟C中近似高階張量對(duì)應(yīng)的分塊數(shù)據(jù)恢復(fù)為不同屬性的近似體數(shù)據(jù)，對(duì)每個(gè)屬性體進(jìn)行融合繪制，完成多屬性體數(shù)據(jù)壓縮；

所述步驟D中對(duì)每個(gè)屬性體進(jìn)行融合繪制具體為采用基于線性加權(quán)的多屬性融合方法對(duì)每個(gè)屬性體通過(guò)創(chuàng)建、綁定三維紋理，再由傳遞函數(shù)創(chuàng)建的紋理進(jìn)行查詢(xún)，得到每一個(gè)體素點(diǎn)的RGBA值進(jìn)行融合繪制。

2.如權(quán)利要求1所述的基于高階張量近似的多屬性體數(shù)據(jù)壓縮方法，其特征在于，所述步驟B中對(duì)高階張量進(jìn)行低秩分解，得到因子矩陣和核心張量，具體包括以下分步驟：

B1、將四階張量A沿四個(gè)不同的方向mode展開(kāi)，分別得到四個(gè)展開(kāi)矩陣A₍₁₎、A₍₂₎、A₍₃₎、A₍₄₎；

B2、對(duì)步驟B1中四個(gè)展開(kāi)矩陣分別作奇異值分解，得到四個(gè)對(duì)應(yīng)方向的左奇異值矩陣U₍₁₎、U₍₂₎、U₍₃₎、U₍₄₎；

B3、設(shè)定截?cái)嘀冉M合，對(duì)步驟B2中四個(gè)左奇異值矩陣分別按照列向量截?cái)嗟玫剿膫€(gè)因子矩陣U⁽¹⁾、U⁽²⁾、U⁽³⁾、U⁽⁴⁾和四階核心張量B；

B4、采用高階正交迭代方法對(duì)步驟B3中四個(gè)因子矩陣和四階核心張量進(jìn)行優(yōu)化。

3.如權(quán)利要求2所述的基于高階張量近似的多屬性體數(shù)據(jù)壓縮方法，其特征在于，所述步驟B1中將四階張量A沿四個(gè)不同的方向mode展開(kāi)具體為：將四階張量A在三個(gè)空間方向mode-1、mode-2、mode-3上以切片方式進(jìn)行展開(kāi)，在多屬性方向mode-4上以屬性組成的列向量將空間中的每個(gè)點(diǎn)列排序進(jìn)行展開(kāi)。

4.如權(quán)利要求2所述的基于高階張量近似的多屬性體數(shù)據(jù)壓縮方法，其特征在于，所述步驟C根據(jù)步驟B中因子矩陣和核心張量進(jìn)行重構(gòu)，得到近似高階張量具體為：

其中，為近似高階張量，I₁,I₂,I₃,I₄分別為因子矩陣U⁽¹⁾、U⁽²⁾、U⁽³⁾、U⁽⁴⁾分塊數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，為對(duì)應(yīng)分塊數(shù)據(jù)的因子矩陣。

5.如權(quán)利要求1所述的基于高階張量近似的多屬性體數(shù)據(jù)壓縮方法，其特征在于，所述基于線性加權(quán)的多屬性融合方法的數(shù)學(xué)模型為

其中，V為加權(quán)后的屬性，W_i為屬性i的權(quán)值，V_i為屬性i的屬性值。