● 先进的可视化功能
● 数据分析能力
● 几何重建功能
在任何需要处理三维数据集全的地方,例如:医学、生物或是工程学,AMIRA 将为您提供一个空前的解决方案…
◇ 快速准确的三维可视化
◇ 可量算、分析、检测三维数据
◇ 易学易用的图形化用户界面
◇ 通过内置脚本界面可以完全定制应用程序
◇ 通过输出电影文件和高分辨率影像可以创建极具视觉冲击的效果展现
◇ 可适应多种工作平台,如PC机、高端图形工作站以用虚拟现实系统等
◇ 可扩展性:利用二次开发模aniraDevtm可以编写自定义的模型和输入/输出例程
◇ 可扩展的显示环境
AMIRA是一套高级的数据可视化开发系统
对于那些从事三维数据相关工作的用户来讲,amira软件将给他们提供一个诱人的新机会,用以辅助完成他们的工作和进行迷人的成功展示。 无论是何种三维数据集,例如:医学影像、生物试验数据以及工程数据等等,利用Amira都可以帮您实现您所期望的处理工作。
独具匠心的技术理念可以让您透视数据的内部细节,如果有优越的硬件支持,海量数据的显示与漫游则更可以轻松实现。强大的交互式分析工具用以支持三维数据的切割与分析。先进、高速和强大的数据结构算法使得创建分割后的对象模型更为容易。
可以生产真正的网格体数据,生成的高质量的四面体网格非常适用于高级有限元的模拟分析,模拟分析的结果和其他数据被定义在多种不同的栅格中,使用一个强大的可视化方法集合可以方便的对其进行研究。
凭借无与伦比的交互速度和可视化效果,amira得以让用户去探究包括矢量场、标量、多边形、有限元模型记忆离散点等等在内的复杂3D 数据。
拥有高效的多边形浏览、iso-surfacing、任意斜切和剪裁、假染色、体数据漫游、流体可视化分析等等在内的高级可视化技术的同时,更有许多近在指边的功能强大模型,Amira可以帮助使用者随时充分释放3D数据的潜能。如果能够有最新图形硬件的支持,amira则把海量数据通过交互方式展现的淋漓尽致。
amira带有大量的数据分析工具。通过这些工具,你能轻松检查数据,测量距离,面积和体积,并且对所关心的多个区域进行统计分析。
amira还提供了一整套功能强大的工具,用以完成精确3D多边形建模与处理工作,同时,这些工具还在仿真、工程、规划以及教学中的有限元网格方面有着广泛的用途。 而且,amira 提供出色的三维展示功能。通过amira可以轻松创建抓图、输出电影文件,并且能够利用先进的立体显示技术建立三维展示。
Amira操作界面简洁友好,让所有用户在短时间内很快掌握并进入工作状态。
Amira 的应用领域
amira 在生物、医学和生命科学的应用
amira拥有其他同类产品无法比拟的交互速度和可视化性能,能够探测到从CT,MRT,超声波扫描仪
amira的扩展及自定义功能
AmiraDev是amira开发版,允许用户通过C++对amira的基本应用功能进行扩展,以增加自己所需求的功能模块。Amira 开发向导可以为你的组件自动创建编译流程框架,由于amira采用是面向对象的设计思路,因此,用户可以通过一个文档化的C++ API来增加自定义数据类型、可视化或者处理模件、输入/输出例行程序。Amira采用面向对象和开放式设计,并使用强有力的标准软件层(例如OpenGL(tm)、Open Inventor(tm)和Qt(tm)),图形化的用户界面可以让用户减少与代码接触,降低工作量。当然,如果有现存代码,通过该模块直接导入也非常方便。这些都使得amiraDev成为3D数据处理和完成可视化工作的理想的开发和研究平台。
amira 在沉禁式VR系统中的应用
AmiraVR(tm)
amiraVR这一版本是amira在其基本功能的基础上增加了服务于虚拟现实(VR)应用的、具有高级可视化功能的虚拟现实模型, amiraVR包括头跟踪,支持跟踪输入设备、多路视频输出和多重图形管道,多线程渲染,多投影墙支持(例如为CAVE(r)或Holobench(r)系统),把用户接口组件集成到虚拟三维场景,支持主动和被动的立体显示,用软件实现柔和的边缘混和等特征。
amira 在分子表现方面的应用
AmiraMol(tm)
做为amira的扩展模块,amiraMol(tm) 专门用于对动静态的分子结构数据进行可视化分析的。它增加了对静态/动态导入分子数据(如PDB)的支持,并且提供了强有力的方法来实现分子的可视化、选择和编辑。通过与Amira标准版带有的体数据漫游或者线形内卷积等工具的联合使用,amira + amiraMol成为在化学、生物化学和医药工业领域内工作的研究人员的理想的工作平台。
amira在微观影像领域的应用
AmiraDeconv(tm)
amiraDeconv 对于三维领域的微观影像提供强大的算法,大大提高了影像的分辨率和质量。其算法主要包括:non-blind 和 blind deconvolution两种。这两种算法都是基于最有效的最大最小或然值繁衍出来的。结果表明:amiraDeconv是那些微观影像研究应用领域的首选工具。
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