满城尽是可视化 可视化与认知 通过设计视觉符号提高效率 VAST Challenge 2017 可视分析 可视分析模型 网络安全可视分析 – 基本可视化方式 网络安全可视分析 – 基本视化方式：树图Treemap 事态感知 – 案例分析1：基于网络警报日志的可视分析VizAlert 多层次网络数据可视分析 多层次可视分析（1）--DDoS攻击检测 多层次可视分析（2）--僵尸网络 比特币交易特征可视化 Tim Draper Auction 数据与人的参与 大数据发展趋势 大数据分析与应用国家工程实验室 极端规模可视分析的十大挑战 Top Ten Challenges of Extreme Scale Visual Analytics 下一代可视化 － AI＋VIS

图像增强技术作为一项重要的图像技术，是根据实际需要对图像进行对比度增强处 理，从而得到相对具体应用来说视觉效果更好的、更有用的图像。图像滤波技术是在增强 图像的同时，对图像进行平滑和锐化等处理。图像的增强和滤波技术可以揭示图像的更多 内在信息，同时还可以消除噪声，从而可以更好的进行图像分割、边界检测和特征提取。

图像填充是指使用指定的颜色（或者图像）填充图像的指定区域的过程。图像填充可 以清除图像中无用的图像区域（例如：使用背景颜色填充图像四周10 像素宽的边界）。 图像标注是指使用指定的文本和图形等在图像的指定位置（或者区域）添加标记（或 者注释的过程（例如：在图像的左下角添加日期时间戳）。 图像填充和图像标注可以增加图像的可辨别性和可用性（例如：在图像的右下角添加 拍摄图像的地点和时间）。

ChinaVis-2018-Challenge-1 挑战1 HighTech是一家互联网高科技公司，有几百名员工，分属财务、人力资源和研发三个部门。公司正在全力研发一款重量级新产品，近期该产品临近发布，公司对内部发生的一切异常现象都非常敏感。为了维护公司的核心利益，确保新产品顺利发布，公司高层决定临时成立内部威胁情报分析小组，该小组将根据公司内部采集到的数据，分析并处置可能存在的各种安全威胁。在分析威胁情报过程中，数据的复杂性需要计算智能处理，但发现和处置安全威胁需要人的经验、认知和判断，可视分析技术能将计算智能与人类智慧紧密结合，是威胁情报人员高效分析和理解威胁情报数据的利器。假设您是威胁情报分析小组的成员，请您设计并实现一套可视分析解决方案，帮助该公司及时准确地找出可能存在的内部威胁情报。

在SuperMap iDesktop 7.1版本更新了三维通视分析功能的接口。进行通视分析时，用户需在场景上设置观察点（一个）与目标点（可添加多个），分析结果输出线将沿着输入视线的可见与不可见部分进行划分，绿色表示可见，红色表示不可见。

cesium通视分析,实现较为简单的通视分析，即给定的任意两点之间是否可见。

针对电影上映前后影评情感会发生较大变化，导致电影行业分析者分析影评情感对票房预测的影响具有一定难度的问题，提出一种基于影评情感类型与强度的自回归票房预测模型，并构建了面向票房预测的影评情感可视分析系统MRS-VIS。系统基于时空特征，提出一种空间插值可视化视图，并结合多种可视化经典视图，帮助电影行业分析者对一部电影在上映前后的影评情感进行多角度探索与分析。系统支持分析者在情感分析的基础上，通过交互操作对情感类型与强度进行编辑，进一步提高票房预测模型的准确性和可靠性。案例分析结果表明，提出的模型和构建的系统可以有效帮助电影行业分析者分析影评情感类型和修正情感。

本书以图像的处理与分析理论为基础，以图像的实用技术和实现方法为目的，系统全 面的阐述了图像技术的基本原理、基本技术、实用技术和实现方法。全书共 16 章，主要 内容包括：图像技术概述、图像语言工具 IDL、图形图像系统、图像数字化与图像信息、 图像读写与显示、图像运算与变换、图像捕捉与裁剪、图像填充与标注、图像分解与合并、 图像增强与滤波、图像分割（阈值分割、边界检测）、图像贴图与区域分析、图像形态学 分析、图像合成、图像水印、图像变形、图像智能分析、图像报表、创建视频文件、视频 播放器设计与实现、图像数据库、图像恢复、3D图像重建和图像分析系统设计与实现等。 本书以基于Eclipse平台的最新第4代交互数据可视分析语言IDL为图像语言工具详 细介绍图像技术的实用技术和实现方法，同时介绍图像数据库系统、3D图像重建系统以及 图像分析系统的设计与实现技术，并提供了完整的系统代码。

本文介绍ArcGIS Engine10+C#实现通视分析的实现方法

图像分割技术作为一种重要的图像技术，不仅得到人们的广泛重视和研究，而且在实 际中成功的应用到了多个领域。近年来许多学者通过付出巨大的努力，不断提出了新理论 和新方法，学术思想非常活跃，这说明了图像分割的重要性，也反映出图像分割的深度和 难度，但遗憾的是到目前为止还没有一个通用的图像分割方法，也不存在一个判断图像分 割是否成功的客观的通用标准。 在图像分割技术中，阈值分割技术和边界检测技术的研究显得比较活跃。但是阈值分 割和边界检测方面的理论和方法均存在着一定的不足，有待于进一步的完善和发展。