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/ NetNews Usenet Archive 1992 #26 / NN_1992_26.iso / spool / comp / graphics / 11825 < prev    next >
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Text File  |  1992-11-12  |  4.2 KB  |  88 lines

  1. Newsgroups: comp.graphics
  2. Path: sparky!uunet!ferkel.ucsb.edu!taco!rock!stanford.edu!ames!sun-barr!cs.utexas.edu!zaphod.mps.ohio-state.edu!sol.ctr.columbia.edu!emory!utkcs2!willis1.cis.uab.edu!sloan
  3. From: sloan@cis.uab.edu (Kenneth Sloan)
  4. Subject: Re: Contouring of curvilinear gridded data
  5. Message-ID: <1992Nov12.210717.2572@cis.uab.edu>
  6. Organization: CIS, University of Alabama at Birmingham
  7. References: <BxLy4q.C7M@news.cso.uiuc.edu>
  8. Date: Thu, 12 Nov 1992 21:07:17 GMT
  9. Lines: 77
  10.  
  11. In article <BxLy4q.C7M@news.cso.uiuc.edu> e-sink@uiuc.edu writes:
  12. >OK, we've seen lots of messages about how to contour scatter data
  13. >by gridding it first.
  14.  
  15. Indeed.  This is the "reduce it to a problem I already know how to
  16. solve" method.  Alas - it's not at all clear that it's *easier* to
  17. calculate the value of the surface at the regular grid points than it is
  18. to simply contour the scattered data.  Note: many people already have a
  19. large investment in software (which they may not have written, and may
  20. not have source code for, nor time to rewrite the code) which only
  21. understands regular gridded data.  They are completely justified in
  22. taking the "reduce....solve" approach.
  23.  
  24. >..  My question now is about data that is
  25. >already on a grid, but that grid is NOT rectilinear.
  26. >...
  27. >The idea behind a warped grid is that each data point can have an
  28. >arbitrary X,Y position.  The X and Y values for adjacent data points
  29. >on the grid should probably have some relationship, but they need not
  30. >be rectilinear at all.
  31.  
  32. Clearly, the neighborhood information helps, and can be exploited.
  33. Usually, such a grid consists of 4-sided patches, with the same
  34. connectivity as a regular grid.  If so, It should be "easy" to generalize
  35. "regular grid" code to work with the warped grid.  One cheap trick is to
  36. ignore the X,Y values of the vertices and pretend that all of the grid
  37. points *do* lie on a regular grid.  Produce the contours, and then warp
  38. the contours back.  Whether this is useful or not depends on the
  39. internal structure of the "contour a regular grid" code.  You may also
  40. lose precision along the way - but that's the way "cheap tricks" go.
  41. You could invent a fancy name for it...how about "parametric contouring"?
  42.  
  43. >...
  44. >It would also be possible to represent this dataset as three columns,
  45. >X, Y, and datavalues.  This would eliminate the spatial ordering and
  46. >neighbor information, reducing it to scatter data.  However, then we
  47. >could place the data on a uniform grid (assumedly with some loss of
  48. >something) and contour it with normal methods.
  49.  
  50. Or...use a scattered data contouring program.
  51.  
  52. A middle ground is to resample your warped grid with a regular grid
  53. pattern.  If you can do that for scattered data, you can certainly do it
  54. (perhaps faster) using the warped grid as a guide.
  55.  
  56. >
  57. >What is gained by contouring on the actual warped grid, rather than
  58. >making scatter data out of it, and contouring the uniformly gridded
  59. >version ?  Is this done very often ?  Is the algorithm difficult ?
  60.  
  61. Contouring on the warped grid is a variant of contouring on a
  62. triangulated network constructed using scattered data.  The main
  63. advantage is that you don't have to *construct* the neighborhood
  64. information, and there may (I said *may*) be useful information in the
  65. connectivity of the warped grid which will not be the same as, nor as
  66. easy to find, if you throw it away and ask the scattered data code to
  67. reconstruct the neighborhood info.  You may get different neighborhoods
  68. for some points, and thus slightly different contours.  Which
  69. neighborhoods are "best" depends on the particular problem.
  70.  
  71. Contouring the uniformly gridded data derived from either scattered data
  72. or from the warped grid data has the advantage that you can re-use
  73. MacContour(tm).  It has the disadvantage that you have to actually
  74. produce the regular grid data values. 
  75.  
  76. Of course...if you *work* for MacContour(tm), you can take the recent flurry
  77. of messages as "market demand" for a product which produces the same
  78. pretty pictures from scattered data and warped grids as it does for
  79. regular, rectangular grids.
  80.  
  81.  
  82.  
  83. -- 
  84. Kenneth Sloan                   Computer and Information Sciences
  85. sloan@cis.uab.edu               University of Alabama at Birmingham
  86. (205) 934-2213                  115A Campbell Hall, UAB Station 
  87. (205) 934-5473 FAX              Birmingham, AL 35294-1170
  88.