Система и способ адаптивного присваивания меток многомерным изображениям

Иллюстрации

Показать все

Изобретение относится к способам адаптивного присваивания меток двухмерному изображению многомерного объекта. Технический результат заключается в упрощении анализа многомерных объектов. Технический результат достигается благодаря тому, что множество областей меток вычисляют в двухмерном изображении, при этом множество областей меток по существу равномерно распределено по пространству вдоль двухмерного изображения. Значение данных, имеющее круглое число, определяют в пределах каждой из областей меток, и определяют точку метки, соответствующую значению данных в пределах каждой из областей меток. Точка метки в пределах каждой из областей меток в двухмерном изображении отображается наряду со значением данных, расположенным рядом с точкой метки в пределах каждой из областей меток в двухмерном изображении. 3 н. и 8 з.п. ф-лы, 6 ил.

Реферат

Область изобретения

Изобретение относится, в общем, к графическому отображению многомерных объектов. Более конкретно, изобретение относится к адаптивному размещению меток на графическом отображении многомерных объектов.

Уровень техники, предшествующий изобретению

Трехмерные (3D) объекты традиционно изображаются на компьютерных устройствах отображения в двух измерениях (2D) для анализа. Эти устройства отображения часто включают в себя метки данных, например координаты, или значение данных конкретных точек объекта, или особенности каждой подчасти объекта и тому подобное. Метки данных способствуют осуществлению анализа трехмерных объектов. Компьютерные устройства отображения также позволяют пользователям манипулировать трехмерными объектами путем поворота, перемещения или изменения масштаба изображения в и вне отображаемых кадров сцен. Кроме того, компьютерные устройства отображения позволяют также изменять пользователям визуальные возможности устройства отображения, например цвет, освещение или текстурное отображение объектов. Все эти допустимые пользовательские запросы в общем называются действиями, запрашиваемыми пользователем. Пакеты программ трехмерной визуализации, известные из уровня техники, позволяют реагировать на действия, запрашиваемые пользователем, типа перемещения (сдвиг, поворот и изменение масштаба изображения) путем перемещения точки наблюдения (то есть точки наблюдения пользователя или положения камеры) вокруг трехмерной сцены. Сдвиг выполняют путем перемещения точки наблюдения (положения камеры) относительно отображаемого объекта, тогда как операции поворота и изменения масштаба изображения осуществляют путем перемещения точки наблюдения пользователя (или положения камеры) относительно центра вращения, которым обычно является точка, представляющая интерес (ТПИ (POI)), в сцене. При каждом действии, запрашиваемом пользователем, происходит обновление изображения на экране устройства отображения. Следовательно, метки данных, если они присутствуют, должны обновляться при каждом перечерчивании, то есть при каждом действии, запрашиваемом пользователем.

Известные из уровня техники пакеты программ используют подпрограммы для отображения меток данных. Эти подпрограммы для устройств отображения обычно служат для присваивания меток статическим изображениям, которые требуют вмешательства пользователя для обновления или перестановки меток при повороте, изменении масштаба или другой манипуляции графика или изображения. Без вмешательства пользователя такие метки могут отделяться от своих контрольных точек и могут затенять другие метки или части графического изображения после каждой манипуляции. В других типах пакетов программ метки связаны с отображаемым объектом и перемещаются вместе с объектом. Эти метки могут стать затененными или перекрывать отображаемое изображение после манипуляции.

Кроме того, известные из уровня техники пакеты программ присваивают метки объекту равномерно вдоль трехмерного объекта. Расстояния между точками меток будут иметь неравномерное пространственное распределение в перспективном двухмерном изображении. Неравномерное распределение меток данных затрудняет оценку значения точки между двумя точками меток (то есть затрудняет интерполяцию). Если метки данных будут иметь равномерное пространственное распределение в двухмерном устройстве отображения, то соответствующее значение данных на каждой метке данных не будет увеличиваться на равные величины. Следовательно, значения для меток данных могут включать в себя дробные числа (нецелые числа). Дополнительные цифры в дробных числах не несут в себе существенной информации, но они влияют на восприятие пользователя чисел и затрудняют интерполяцию.

В соответствии с указанным имеется потребность в усовершенствованных методах присваивания меток и отображении графических изображений.

Сущность изобретения

В настоящем изобретении обеспечивается способ присваивания меток двухмерному изображению многомерного объекта. Способ включает в себя отображение двухмерного изображения многомерного объекта, вычисление множества областей меток в двухмерном изображении, при этом множество областей меток по существу имеет равномерное пространственное распределение вдоль двухмерного изображения, определение значения данных, имеющего круглое число в пределах каждой из областей меток, отыскание точки метки, соответствующей значению данных в пределах каждой из областей меток, отображение точки метки в пределах каждой из областей меток в двухмерном изображении, и отображение значения данных, расположенного рядом с точкой метки в пределах каждой из областей меток в двухмерном изображении.

Согласно другому аспекту изобретения обеспечивается способ присваивания меток двухмерному изображению многомерного объекта. Способ включает в себя отображение двухмерного изображения многомерного объекта, определение базовой линии для многомерного объекта, определение первого значения данных, при этом первое значение данных представляет собой наиболее круглое число на базовой линии для многомерного объекта, отыскание точки начала, соответствующей первому значению данных на базовой линии для многомерного объекта, преобразование базовой линии для многомерного объекта в двухмерную базовую линию, отыскание первой точки метки на двухмерной базовой линии, при этом первая точка метки соответствует точке начала, вычисление множества областей меток на двухмерной базовой линии, при этом множество областей меток и первая точка метки по существу равномерно пространственно распределены на двухмерной базовой линии, определение значения данных в каждой из областей меток, при этом значение данных является круглым числом в каждой из областей меток, отыскание точки метки, соответствующей значению данных в каждой из областей меток, отображение точки метки в каждой из областей меток и отображение значения данных, расположенного рядом с точкой метки в каждой из областей меток.

Согласно другому аспекту изобретения обеспечивается система для отображения многомерного объекта. Система включает в себя устройство отображения двухмерного изображения многомерного объекта и компьютер, подсоединенный в рабочем состоянии к устройству отображения, при этом компьютер имеет программу для отображения двухмерного изображения трехмерного объекта, программу, адаптированную для отображения меток данных, которые по существу равномерно пространственно распределены по двухмерному изображению, при этом каждая метка данных имеет значение данных, содержащее круглое число.

Краткое описание чертежей

Другие аспекты и преимущества изобретения станут очевидными после изучения следующего ниже подробного описания со ссылками на сопровождающие чертежи, на которых:

Фиг.1(A) и 1(B) иллюстрируют пример двухмерных отображений трехмерных объектов, показывающих соответственно неравномерные распределения меток и нецелые значения данных в соответствии с известным уровнем техники;

Фиг.2 математически изображает способ адаптивного присваивания меток согласно одному варианту осуществления изобретения;

Фиг.3 математически изображает сегментную базовую линию, которая определяется как пересечение сегмента и плоскости;

Фиг.4 изображает точку разрыва сегментных базовых линий в модели траектории, представленной множеством сегментов;

Фиг.5 иллюстрирует алгоритм процесса распределения меток согласно одному варианту осуществления изобретения;

Фиг.6 иллюстрирует алгоритм процесса расположения меток согласно одному варианту осуществления изобретения;

Фиг.7 изображает координаты дуг, которые представляют собой значения изо-ИГ (измеренных глубин) траектории ствола скважины и координат краев вокруг одной из дуг.

Подробное описание

Двухмерные отображения многомерных объектов (например, двухмерные или трехмерные объекты) предлагают удобный способ исследования многомерных объектов. При анализе многомерного объекта необходимо часто знать значения данных, которые связаны с конкретными точками, представляющих интерес, на объекте. Поэтому большинство программ графического отображения обладают возможностью присваивания меток объектам с существенной информацией. Например, пакеты программ, относящиеся к картам, графикам или изображениям, позволяют присваивать метки объектам с координатами, надписями, числами и так далее.

Одной важной характеристикой большинства двухмерных устройств отображения трехмерных объектов является то, что двухмерные устройства отображения сохраняют "перспективу" трехмерных объектов, то есть отображаемые двухмерные изображения дают трехмерное восприятие за счет представления изображений в правильных форматах изображения. При представлении изображения в правильных форматах изображения двухмерные изображения не имеют линейного соответствия с трехмерными объектами. Части объекта, которые удалены от плоскости отображения (фиксированной плоскости), отображаются с постепенно уменьшаемыми размерами. Следовательно, если метки данных объекта равномерно распределены в пространстве в трехмерном объекте, то они будут казаться более плотно расположенными в частях объекта, которые удалены от плоскости отображения. Как показано на фиг. 1(A), метки кажутся неравномерно распределенными в двухмерном изображении, хотя значения, соответствующие этим меткам, равномерно распределены по пространству в трехмерном объекте. Неравномерное распределение меток усложняет осуществление для пользователя оценки (интерполяции) значения данных точки между любыми двумя точками меток. Если бы метки равномерно распределили по пространству в двухмерном устройстве отображения, значение данных не увеличилось бы на ту же самую величину. Это часто приводит к метке данных, имеющей нецелые численные значения, как показано на фиг.1(B). Нецелые числа делают отображаемую информацию менее интуитивной и трудной для интерполяции.

Варианты реализации настоящего изобретения относятся к способам адаптивного присваивания меток многомерных объектов, показанных на двухмерных графических устройствах отображения с тем, чтобы метки казались равномерно распределенными по пространству, и меткам присваивались целые числа, предпочтительно имеющие самое маленькое возможное число значащих цифр. Эти метки данных облегчат анализ трехмерных объектов. В некоторых вариантах осуществления метки могут динамически и автоматически обновляться, когда точка наблюдения пользователя устройства отображения будет изменяться из-за поворота, сдвига, изменения масштаба (например, "изменения масштаба изображения") и тому подобного. В других вариантах осуществления пользователь может осуществлять управление необходимостью обновления меток данных.

Способы адаптивного присваивания меток согласно настоящему изобретению обеспечивают по существу равномерные пространственные распределения меток данных. Кроме того, желательно, чтобы метки данных отображались достаточно плотно с тем, чтобы пользователю было легко и точно оценить (интерполировать) значения данных выбранных точек вдоль отображаемого объекта путем ссылки на соседние метки. Например, при показе измеренных глубин (ИГ (MD), которые являются длинами траектории ствола скважины от начала траектории) ствола скважины в виде меток данных относительно траектории ствола скважины желательно, чтобы пользователь мог оценить (или интерполировать) значения ИГ между соседней парой меток ИГ в любом выбранном местоположении вдоль траектории ствола скважины. Однако плотность по существу равномерно распределенных в пространстве меток не должна быть слишком большой, чтобы не загромождать изображение на устройстве отображения или чтобы изображение или другие метки данных не затенялись соседними метками данных. Кроме того, метки данных должны отображаться таким способом, чтобы они были видны пользователю в той точке двухмерного изображения, к которой относится каждая метка. Это можно выполнить в вариантах реализации изобретения путем включения указательных линий, которые связывают или соединяют метки данных с соответствующими специфическими точками в устройстве отображения. Указательные линии предпочтительно не затеняют отображаемое изображение или какие-либо соседние метки данных.

В некоторых вариантах реализации способ адаптивного присваивания меток можно разделить на два этапа. Как показано на фиг.2, первый этап представляет собой "этап распределения меток" 201, и второй этап - "этап размещения меток" 202. Кроме того, существует этап 203 управления с обратной связью, который осуществляет проверку для определения того, будут ли размещенные метки перекрывать другие метки или отображаемое изображение. При наличии перекрытия этап 201 распределения меток запускает повторное вычисление точек меток и их связанных значений данных. Этап 203 управления и обратной связи может представлять собой отдельный процесс, как показано на фиг. 2. С другой стороны, этап 203 управления с обратной связью может быть частью этапа 202 размещения меток.

Назначение этапа 201 распределения меток согласно изобретению заключается в выборе точек меток и определении значений данных этих точек с тем, чтобы на этапе 202 размещения меток можно было размещать метки данных в соответствующих местах. При выборе точек меток на этапе 201 распределения меток необходимо, при возможности, осуществлять следующие требования: (1) точки меток должны быть распределены так, чтобы они казались по существу равномерно распределенными по пространству в двухмерном изображении, и (2) плотность размещения меток должна быть такой, чтобы не создавать чрезмерно плотную картину размещения меток на экране устройства отображения или слишком редкую, чтобы не затруднять надежную интерполяцию значения данных точки между двумя точками меток, и (3) метки должны быть целыми числами (круглыми числами), предпочтительно круглыми числами, имеющими самое маленькое число значащих цифр (которые называются "наиболее круглыми" числами). Наиболее круглое число представляет собой число с наименьшим числом значащих цифр среди группы сравниваемых чисел. Можно использовать различные правила для определения наиболее круглого числа. Для иллюстрации приводится следующий пример. Два числа х1, х2, которые необходимо сравнить, можно преобразовать в виде экспоненциального представления: х1=0.a1a2... ak 10P, х2=0.b1b2... bm 10q. Число х1 является лучшим кандидатом для наиболее круглого числа, чем число x2, если: (1) k<m, например, 430 лучше, чем 433; (2) k=mиp>q, 1000 лучше, чем 400, или (3) k=mиp=q, но последней значащей цифрой для х1 является 5 (ak=5), и последней значащей цифрой для x2 не является 5, например, 435 лучше, чем 433. Согласно этим правилам может быть больше чем одно "наиболее круглое" число среди конкретной группы чисел. Если это так, все кандидаты "наиболее круглых" чисел выводятся в процессе 201 распределения меток, при котором затем осуществляется выбор наиболее круглого числа на основании требования равномерного распределения.

Этап 201 распределения меток можно реализовать различными способами. Этап обычно учитывает требуемую плотность меток, которую может выбрать пользователь или можно автоматически определить с помощью этапа. Если плотность меток определяется посредством осуществления этапа 201 распределения меток, то этап может учитывать, например, уплотнение на экране устройства отображения размера объекта (масштабный множитель) и формы отображаемого объекта.

На основании плотности меток на этапе 201 распределения меток осуществляется вычисление области меток в двухмерном изображении для размещения меток данных. Вычисление может начинаться из первой отмеченной точки, которая может находиться вокруг местоположения, выбранного пользователем, на объекте или вокруг одного конца отображаемого изображения. Первая точка метки согласно вариантам осуществления изобретения необязательно совпадает с точкой, выбранной пользователем, или с концом отображаемого изображения. Вместо этого процесс распределения меток отыскивает точку около точки, выбранной пользователем, или конца изображения с тем, чтобы метка данных для этой первой точки имела круглое число, предпочтительно "наиболее круглое" число. С другой стороны, первую точку метки можно идентифицировать как точку, имеющую "наиболее круглое" число в отображаемом двухмерном изображении.

Начиная с первой точки метки, этап 201 распределения меток затем отыскивает следующую область меток на основании плотности меток. Хотя область меток, где расположена следующая точка метки, определяется плотностью меток, точное местоположение следующей точки метки продиктовано требованием круглого числа и предпочтительно наиболее круглого числа в пределах области меток. Затем этап повторяется, начинаясь с вновь определенной точки. Этап 201 распределения меток повторяется до тех пор, пока не будут определены все местоположения для меток.

Вышеупомянутый этап является последовательным, то есть этап 201 распределения меток определяет точку метки и ее значение данных перед определением следующей точки метки. Альтернативный подход состоит в том, чтобы сначала определить все области меток и затем определить точки меток и их значения данных. В этой альтернативе все области меток, в пределах которых будут размещены помеченные точки, можно сначала определить на основании плотности отображения. Затем выбирают точку в пределах каждой области меток так, чтобы значение данных этой точки было круглым числом с наименьшим числом значащих цифр в пределах области или, более предпочтительно, наиболее круглым числом.

Хотя в приведенном выше описании раскрыты общие подходы для этапа 201 распределения меток, фактическая реализация этого этапа может изменяться в зависимости от конкретных типов объектов, которые будут отображаться. В следующем ниже описании используется траектория ствола скважины в виде трехмерного объекта. Однако следует понимать, что изобретение не ограничивается этим специфическим примером. Для подобного трубе трехмерного объекта, такого как траектория ствола скважины, этап 201 распределения меток может быть более эффективно выполнен по трехмерной базовой линии (то есть по криволинейной структуре), представляющей трехмерный объект. В патенте США порядковый номер № 09/948027 от 6 сентября 2001 года Флери (Fleury), который является правопреемником настоящего изобретения, описаны различные альтернативы для представления структуры, подобной траектории ствола скважины, с использованием криволинейных или подобных проводным структур. Эта заявка включена здесь в качестве ссылки. Например, траекторию ствола скважины можно представить с помощью криволинейной структуры (трехмерная базовая линия), проходящей через ось траектории или базовой линии по поверхности траектории.

В другом подходе траекторию ствола скважины можно трактовать как множество связанных сегментов, каждый из которых может иметь по существу цилиндрическую форму. Таким образом, в вариантах осуществления изобретения, в которых метки распределяются относительно ствола скважины, метки будут распределяться относительно сегментов, которые содержат модель ствола скважины. Трехмерная базовая линия, которая представляет собой траекторию, в этом случае может содержать набор сегментных базовых линий отдельных сегментов. Трехмерная базовая линия каждого сегмента может совпадать с осью цилиндрического сегмента или находиться на поверхности цилиндра.

На фиг.3 иллюстрируется способ согласно изобретению для отыскания базовой линии, которая находится на поверхности по существу цилиндрического объекта (например, сегмента траектории ствола скважины). Такие базовые линии с меньшей вероятностью будут затенять отображаемое двухмерное изображение. В качестве примера, на фиг. 3 показан сегмент 10. Плоскость 18 можно определить с помощью точки наблюдения (положения камеры) O и оси симметрии 16 сегмента 10. Плоскость 18 пересекает поверхность цилиндрического сегмента 10 в базовой линии 14. Базовая линия, определенная с помощью этого этапа, находится на поверхности цилиндра и расположена рядом с точкой наблюдения пользователя (положения камеры). Другие базовые линии для других сегментов траектории ствола скважины могут быть определены подобным способом с тем, чтобы все сегменты, видимые на экране устройства отображения, включали бы в себя базовые линии. Следует отметить, что в некоторых ситуациях базовые линии соседних сегментов, определенных в соответствии с этой процедурой, не могут быть коллинеарными или непрерывными. Например, на фиг.4 показана траектория буровой скважины, в которой соседние базовые линии A, B, C и D являются по существу коллинеарными, хотя между базовыми линиями D и E имеется точка разрыва.

На фиг.5 изображен алгоритм одного варианта осуществления изобретения. Трехмерная траектория буровой скважины сначала вводится (позиция 30) в виде последовательности трехмерных координат траектории или ряда характеристик (например, длина, диаметр и ориентация) сегментов, которые представляют собой траекторию. Трехмерная базовая линия затем определяется (позиция 22) для трехмерного объекта или для частей трехмерного объекта в пределах области отображения. Трехмерная базовая линия может быть смежной линией (например, осью), представляющей траекторию, или набором трехмерных базовых линий сегментов, которые представляют собой траекторию. Трехмерные базовые линии сегментов, которые называются трехмерными базовыми линиями сегментов, могут представлять собой оси сегментов или находиться на поверхностях сегментов так, как определено с помощью вышеописанных процедур со ссылкой на фиг.3. Трехмерную базовую линию для объекта затем преобразовывают в двухмерную базовую линию (позиция 24) с использованием подпрограммы преобразования трехмерного изображения в двухмерное. Таким образом, двухмерная или трехмерная базовая линия может содержать смежную базовую линию или набор базовых линий сегментов.

В некоторых вариантах осуществления значение данных для каждой точки на трехмерной базовой линии можно вычислить и сохранить с помощью каждой точки на трехмерной базовой линии. Эти сохраненные значения данных затем связывают с соответствующими точками на двухмерной базовой линии во время преобразования трехмерного изображения в двухмерное. После этого последующие процессы отыскания точек меток и их связанных значений данных можно затем выполнить в двухмерном пространстве без возврата к трехмерным координатам.

В других вариантах осуществления может оказаться не достаточно компьютерного времени или памяти для эффективного сохранения значений данных для всех точек на трехмерной базовой линии. Вместо этого значения данных можно сохранить для начальных и конечных точек на трехмерной базовой линии, и при необходимости вычисляют значения данных для всех других точек на трехмерной базовой линии. В этих вариантах осуществления процессы отыскания точек меток и их связанных значений данных необходимо выполнять в трехмерном и двухмерном пространствах.

После преобразования трехмерных базовых линий в двухмерные базовые линии вычисляют первое значение данных (например, значение ИГ) (позиция 28). Первое значение данных является значением для точки в первой области меток, где будет размещена первая метка данных. В некоторых вариантах осуществления первое значение данных (например, значение ИГ) можно определить с помощью программы в виде значения, которое имеет "наиболее круглое" число в полном двухмерном изображении. В других вариантах осуществления, как установлено выше, первая область меток может находиться вокруг точки, выбранной пользователем, или вокруг одного конца отображаемого изображения (например, начало траектории ствола скважины в пределах зоны отображения или первый сегмент в пределах зоны отображения). Затем находят первое значение данных (например, ИГ) для точки метки в пределах этой "первой области меток" с тем, чтобы первое значение данных являлось наиболее круглым числом в пределах этой области.

Этап расположения первой точки метки в пределах первой области меток и определения соответствующего значения данных можно выполнить по двухмерной базовой линии, то есть в двухмерном пространстве, если значения данных связаны с точками на двухмерной базовой линии. С другой стороны, эти этапы можно выполнить на трехмерной базовой линии, то есть в трехмерном пространстве. Если эти процессы осуществляются в трехмерном пространстве, то полученные в результате координаты и значение данных для первой точки необходимо преобразовать с помощью преобразования трехмерного изображения в двухмерное в соответствующие двухмерные координаты.

После вычисления первой точки метки и ее значения данных, способ затем переходит к вычислению (позиция 32) следующей области меток на двухмерной базовой линии для размещения следующей точки метки на основании выбранной плотности меток. В некоторых вариантах осуществления пользователь может вводить выбранную плотность меток. В других вариантах осуществления пользователь может выбирать использование плотности меток по умолчанию, которое связано со способом адаптивного присваивания меток. В других вариантах осуществления программа автоматически выбирает соответствующую плотность меток, принимая во внимание следующие факторы: переполнение двухмерного отображения, масштабный множитель отображаемого объекта и форма объекта. Например, если есть небольшая пустая зона, оставленная на экране устройства отображения, программа может использовать меньшее количество меток (с низкой плотностью меток) и наоборот.

При выбранной плотности меток согласно способу осуществляется выбор следующей области меток на двухмерной базовой линии так, чтобы области меток были равномерно распределены по пространству на двухмерной базовой линии. Специалистам в рассматриваемой области техники известно, что следующая область меток, например, может быть найдена путем трассировки двухмерной базовой линии от первой точки метки до следующей точки, при которой расстояние между первой точкой и следующей точкой попадает в пределы выбранного диапазона, который определяется с помощью требуемой плотности меток, то есть

где x1, y1, x2 и y2 - двухмерные координаты первой и следующей точек, и dmin, и dmax определяют границы разрешенного диапазона расстояний между первой и следующей точками меток. С другой стороны, расстояние может быть измерено вдоль двухмерной базовой линии, то есть расстояние определяется как длина криволинейной двухмерной базовой линии от первой точки до следующей точки. Этот альтернативный подход будет осуществлять по существу равномерное распределение до тех пор, пока двухмерная базовая линия не будет иметь острых изгибов или сильных поворотов. Применительно к траектории ствола скважины, который обычно не имеет каких-либо острых изгибов или сильных поворотов, этот альтернативный подход может быть более эффективным.

При любом подходе значения dmin и dmax следует выбирать так, чтобы точки в пределах этого диапазона имели вид по существу одного и того же расстояния до предыдущей точки метки. Величина разрешенного диапазона (dmax-dmin) зависит от расстояния между точками метки и восприятием пользователя. Как правило, этот разрешенный диапазон может быть менее 30% от расстояния между соседними точками меток, предпочтительно около 25%.

Сразу после вычисления следующей области меток, точка метки в пределах этой области меток определяется так, чтобы связанное значение данных для этой точки метки было круглым числом, предпочтительно наиболее круглым числом в пределах зоны. Этапы выбора следующей области меток и выбора точки метки в пределах области можно выполнить полностью в двухмерном пространстве, если значения данных были связаны с соответствующими точками на двухмерной базовой линии (как описано выше со ссылкой на позицию 24). Этапы затем повторяют для последующих точек меток до тех пор, пока не будут определены все точки меток для двухмерного изображения.

В некоторых вариантах осуществления изобретения значения данных не связаны с точками на двухмерной базовой линии. В этом случае следующая область меток, вычисленная в процессе 32 (смотри фиг. 5), используется для вычисления соответствующей области меток на трехмерной базовой линии (позиция 35) с использованием подпрограммы преобразования двухмерного изображения в трехмерное. Затем значение данных с наиболее круглым числом выбирают из точек в пределах области меток на трехмерной базовой линии (позиция 36). Выбранное значение данных и его связанная точка метки на трехмерной базовой линии используются для вычисления соответствующей точки метки на двухмерной базовой линии (позиция 40) с использованием подпрограммы преобразования двухмерного изображения в трехмерное. Этапы затем повторяются для последующих точек меток до тех пор, пока все точки меток не будут найдены для двухмерного изображения.

Вышеупомянутые процедуры описывают последовательный процесс отыскания следующей области меток и точки в пределах области перед перемещением в следующую область меток. Однако в альтернативных вариантах осуществления процесс выбора следующей области меток из предварительно определенной области меток (или первой точки метки) может завершаться для полной двухмерной базовой линии перед определением точки в пределах каждой из областей меток (то есть пакетным способом).

Сразу после идентификации точек меток и определения их соответствующих значений данных осуществляется этап размещения меток (позиция 202 на фиг.2). На фиг.6 изображены подробные процедуры этапа размещения меток. Компилируемый список точек меток (их координаты) и их связанные значения данных (например, значения ИГ) вводятся для этапа размещения меток. В его самой простой форме процесс размещения меток (202 на фиг.2) позволяет размещать метки данных вблизи выбранных точек меток на двухмерной базовой линии и использовать указательные линии (или стрелки и тому подобное) для осуществления связи каждой метки данных со своей соответствующей точкой метки на двухмерной базовой линии. Точки данных предпочтительно отображаются в различных цветах (или текстурах, рисунках и так далее) для возможности легкого идентифицирования в двухмерном изображении. При размещении меток данных, на указанном этапе осуществляют нахождение чистой области поблизости от точки метки так, чтобы метка данных не накладывалась на другие метки данных или отображаемое изображение. Указательные линии можно, при необходимости, опустить, если метки данных можно разместить рядом с точками меток, и при этом не возникнет никакого беспорядка относительно того, какая метка данных связана с какой точкой метки. Эта простая связь меток данных с точками меток на двухмерной базовой линии выполнима в случае, если двухмерная базовая линия является видимой, например, двухмерная базовая линия находится на поверхности цилиндра, представляющего собой траекторию ствола скважины. Если двухмерная базовая линия находится внутри цилиндрической структуры траектории ствола скважины (например, ось траектории), то изображение траектории можно отобразить в прозрачных цветах для обеспечения видимости двухмерной базовой линии.

С другой стороны, метки данных могут быть связаны с отображаемым объектом (то есть двухмерным изображением, например поверхностью модели траектории), а не точками на двухмерной базовой линии. В этом случае необходимо вычислить точки на отображаемом изображении, имеющие выбранные значения данных. При использовании в качестве примера траектории ствола скважины, круглое или овальное пересечение траектории ствола скважины и плоскости, перпендикулярной к оси ствола скважины (которая является плоскостью с изо-ИГ значением), проходящей через выбранную точку метки на трехмерной базовой линии, можно использовать для размещения меток данных. Круглое или овальное пересечение определяет точки на цилиндрической поверхности траектории, которые имеют одинаковые значения ИГ. Трехмерные координаты точек, определяющие круглые или овальные пересечения, будут преобразованы в двухмерные координаты на двухмерном изображении. На двухмерном изображении видны только части этих точек, и остатки затенены изображением, заканчивающимся дугами, вместо кругов или овалов, отображаемых на изображении (74 и 76 на фиг.7). Метки данных затем отображаются рядом с этими дугами. Предпочтительно, чтобы метки данных были размещены близко к дугам и не затеняли изображение. Во избежание затенения двухмерного изображения края отображаемого изображения вокруг дуг (70 и 72 на фиг.7) определяются и используются для направления размещения меток данных.

На фиг.6 изображена одна образцовая процедура для вычисления координат на краях и размещения метки данных. Входные значения данных (например, значения ИГ, позиция 42) используются для того, чтобы расположить области на трехмерном объекте, где необходимо определить края отображаемого изображения (позиция 52). Найденные трехмерные координаты края затем преобразовывают в двухмерные координаты с помощью преобразования трехмерного изображения в двухмерное (позиция 56). Затем на указанном этапе находят чистую область, лежащую вне изображения, у которой определены границы с помощью координат краев, для размещения меток данных вблизи дуг, которые соответствуют значениям данных. В процессе осуществления этапа проверяют для наглядности, накладываются ли метки на другие отображаемые предметы (метки данных или отображаемое изображение). Эти этапы 52, 56 и 58 повторяются для каждой метки данных. Если какая-либо метка накладывается на отображаемое изображение или любую другую метку данных, то отмеченную точку повторно вычисляют с помощью этапа распределения меток (201 на фиг.2 и фиг.5). Хотя повторное вычисление можно выполнить только по перекрывающимся точкам, в некоторых вариантах осуществления все точки меток (перекрытых или нет) можно повторно вычислить с помощью этапа распределения меток.

В некоторых вариантах осуществления изобретения способы адаптивного присваивания меток предназначены для адаптивной и автоматической перестановки меток и поддержания требуемых характеристик (например, требуемый интервал и плотность) меток тогда, когда отображаемая траектория поворачивается, перемещается или изменяется в размере (например, при изменении шкалы или масштаба) с помощью действия, запрашиваемого пользователем или автоматического обновления отображаемого изображения. Например, каждый раз когда пользователь изменяет размеры окна или изменяет точку наблюдения (положение камеры), способы адаптивного присваивания меток автоматически вычисляют новые положения меток, значения и размещение меток для сохранения требуемого экрана устройства отображения. Кроме того, способы адаптивного присваивания меток служат для обновления меток по существу за короткий период времени для обеспечения прозрачности для пользователя автоматического обновления меток. В некоторых вариантах осуществления способ адаптивного присваивания меток позволяет пользователю решать, когда обновлять метки. Таким образом, программы, осуществляющие способы изобретения, могут включать в себя параметр, показывающий, хочет ли пользователь иметь функцию автоматического обновления. Этот параметр можно устанавливать по умолчанию для автоматического обновления, если пользователь не выберет другой параметр, или наоборот. Кроме того, можно позволить пользователю изменять эту особенность "на лету" (во время использования), то есть путем определения "горячей клавиши", которую пользователь может использовать для включения или выключения этой функции.

Описанные выше примеры являются вариантами способов согласно вариа