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Multiresolution Density-Equalizing Transformation for Scatterplots
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AI
DOI：10.1109/tvcg.2026.3713630.png)
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摘要
En 中文
散点图是可视数据分析的基本方法，但它们常受严重重叠问题困扰。密度均衡变换可通过重新分配点以实现均匀密度来缓解这一问题。尽管最优传输（OT）为密度均衡提供了稳健的数学框架，但现有的数值求解器通常计算成本高、实现复杂，且难以适应特定应用约束。我们提出了一种可扩展的多分辨率算法用于散点图正则化，其结构保持质量接近精确OT求解器。我们的方法通过将局部解析求解的2×2补丁优化合并到一个全局一致的网格中构建位移场，并在多个分辨率上重复此过程。我们系统地评估了局部求解器、插值方案和调度策略，以平衡传输成本、失真误差和运行效率。该方法易于实现，支持局部约束，并在数学上可推广到更高维度。我们高效的GPU实现能以交互式帧率处理数百万个点，显著优于现有的OT求解器。定量和定性比较表明，即使在高密度变化下，我们的方法也能在增强均匀性的同时最小化失真。我们进一步通过约束正则化、散点图网格化和图像对比度增强等应用展示了该方法的多功能性。
Keyword:
Visualization
Algorithms
Distance measurement
Multiresolution analysis
Interpolation
Color
Costing
Costs
Correlation
Computers
Multiresolution
density-equalizing transformation
scatterplot
optimal transport
期刊
IF:
6.5
论文数:
346
被引数:
2.2W
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