Brian Cabral
Leith (Casey) Leedom*
Lawrence Livermore National Laboratory
1.DDA Convolution
一种方法是对传统的DDA线绘制技术的推广空间卷积的卷积算法。该算法利用域中的每一个向量定义一个与向量相切的长、窄的DDA滤波器核，在一定的方向上沿正、负向的方向移动L。然后将纹理映射到向量场。将滤波核下的输入纹理像素进行求和、归一化，得到滤波核的长度为2L，并将其放置在输出像素图像中，用于矢量位置。图1中，演示了该字段中单个向量的此操作。
DDA
与DDA算法一样，保持有关单元格的对称性很重要。 因此，局部流线也由矢量场的负向后平移，如公式（3）所示。
负方向流线
质数变量表示与正方向变量相对的负方向，并且在后续定义中不再重复。 且∆s’i，始终为正。 ∆si必须产生位于第i + 1个像元内的平移坐标，将流线段从当前像元中移出。在算法的实现中，对每个Δsi添加一个小的舍入项，以确保进入相邻单元格。
2.LIC
局部跟随矢量场并捕获较小的曲率半径特征。 对于每个连续段，i都被计算出卷积核k（w）的精确积分，并用作LIC中的权重。
计算方法
分子代表滤波器内核的线积分乘以输入像素字段F的值。分母是卷积内核的线积分，用于归一化输出像素权重。
其中，L=10。太大，对于每个坐标(x,y)，数据都非常接近；太小，滤波不足。
问题： 将LIC与高频源图像（如白噪声）一起使用时，混叠可能是一个严重的问题。 混叠是由无限薄LIC滤波器的一维点采样引起的。 可以通过创建具有低通滤镜横截面的厚LIC滤镜或对输入图像进行低通滤镜来消除这种混叠。
