Visualizing Spatial Point Clouds: A Task-Oriented Taxonomy
作者: Mahsa Partovi, Federico Iuricich
分类: cs.GR
发布日期: 2025-10-03
备注: 12 pages, 3 figures, 1 table
💡 一句话要点
提出面向任务的三维点云可视化分类法，提升可视化效果与可解释性
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 三维点云 可视化 分类法 任务导向 数据分析
📋 核心要点
- 现有三维点云可视化方法缺乏系统性，难以有效应对数据稀疏性和密度变化等挑战。
- 论文提出一种面向任务的三维点云可视化分类法，旨在弥补可视化技术与分析目标之间的差距。
- 该框架通过对现有可视化策略进行结构化分类，为设计更有效、可解释的可视化技术奠定基础。
📝 摘要（中文）
三维点云数据的可视化在自动导航、环境监测和灾害响应等领域至关重要，这些领域中的目标识别、结构分析和时空探索等任务依赖于清晰有效的视觉表示。尽管人工智能驱动的处理技术取得了进展，但可视化仍然是解释复杂空间数据集的关键工具。然而，由于数据的稀疏性、密度变化和尺度等问题，设计有效的点云可视化面临着巨大的挑战。本文分析了空间点云可视化的设计空间，强调了系统地将可视化技术映射到分析目标方面的差距。我们提出了一种分类法，对四十年来可视化设计选择进行分类，并将它们与现代应用中的基本挑战联系起来。通过基于数据类型、用户目标和可视化技术来构建可视化策略，我们的框架为推进更有效、可解释和以用户为中心的可视化技术奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决三维点云可视化设计缺乏系统性，难以有效支持不同分析任务的问题。现有方法往往难以应对点云数据的稀疏性、密度变化以及尺度差异，导致可视化效果不佳，影响用户对数据的理解和分析。现有方法缺乏对可视化技术与分析目标之间关系的系统性研究，难以指导用户选择合适的可视化方法。
核心思路：论文的核心思路是建立一个面向任务的三维点云可视化分类法，将不同的可视化技术与特定的分析目标联系起来。通过对四十年来可视化设计选择进行分类，并将其与现代应用中的基本挑战联系起来，从而为用户提供一个系统化的框架，指导他们选择和设计更有效、可解释和以用户为中心的可视化技术。
技术框架：该分类法框架主要包含以下几个关键组成部分：1) 数据类型：对不同类型的点云数据进行分类，例如静态点云、动态点云、彩色点云等。2) 用户目标：根据用户的分析目标对可视化任务进行分类，例如目标识别、结构分析、时空探索等。3) 可视化技术：对现有的可视化技术进行分类，例如基于点的渲染、基于表面的重建、基于体素的表示等。该框架通过将这三个维度进行关联，为用户提供一个选择合适可视化技术的指导。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个面向任务的三维点云可视化分类法，弥补了可视化技术与分析目标之间的差距。该分类法对四十年来可视化设计选择进行了系统性的分析和分类，并将它们与现代应用中的基本挑战联系起来，为用户提供了一个系统化的框架，指导他们选择和设计更有效、可解释和以用户为中心的可视化技术。
关键设计：论文的关键设计在于如何将数据类型、用户目标和可视化技术这三个维度进行有效的关联。具体来说，论文通过对大量相关文献进行调研和分析，总结出了不同数据类型、用户目标和可视化技术之间的对应关系，并将其整理成一个易于使用的分类表。此外，论文还对一些关键的可视化技术进行了详细的介绍和分析，例如基于点的渲染、基于表面的重建、基于体素的表示等。
📊 实验亮点
论文的主要贡献在于提出了一个面向任务的三维点云可视化分类法，并对四十年来可视化设计选择进行了系统性的分析和分类。虽然论文没有提供具体的性能数据或对比基线，但该分类法为未来研究人员提供了一个有价值的框架，可以用于设计更有效、可解释和以用户为中心的可视化技术，从而提升点云数据分析的效率和准确性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于自动驾驶、环境监测、灾害响应等领域。在自动驾驶中，可以利用该分类法选择合适的可视化技术来帮助驾驶员或自动驾驶系统更好地理解周围环境。在环境监测中，可以利用该分类法选择合适的可视化技术来帮助分析人员更好地监测环境变化。在灾害响应中，可以利用该分类法选择合适的可视化技术来帮助救援人员更好地评估灾情。
📄 摘要（原文）
The visualization of 3D point cloud data is essential in fields such as autonomous navigation, environmental monitoring, and disaster response, where tasks like object recognition, structural analysis, and spatiotemporal exploration rely on clear and effective visual representation. Despite advancements in AI-driven processing, visualization remains a critical tool for interpreting complex spatial datasets. However, designing effective point cloud visualizations presents significant challenges due to the sparsity, density variations, and scale of the data. In this work, we analyze the design space of spatial point cloud visualization, highlighting a gap in systematically mapping visualization techniques to analytical objectives. We introduce a taxonomy that categorizes four decades of visualization design choices, linking them to fundamental challenges in modern applications. By structuring visualization strategies based on data types, user objectives, and visualization techniques, our framework provides a foundation for advancing more effective, interpretable, and user-centered visualization techniques.