简述空间张量场数据可视化的纤维追踪法。

张量图标与向量图标存在一定的相似性。一种自然的思路是将张量场转化、简化为向量场，进而借鉴向量场的可视化方法，如流线法等，呈现张量场数据的某方面特征。

如前所述，二阶对称张量可分解为三个特征向量，其主特征向量与纤维的走向基本保持一致。由于主特征向量场所包含的各向异性信息相当明显，对主特征向量场进行曲线跟踪便可大致计算出纤维性结构信息。纤维追踪(也称纤维示踪，fiber tracking)算法的步骤如下：

(1)在主特征向量场中布局种子点。通常，选择将种子点布局于用户感兴趣区域，如各向异性较强的区域(大脑中的脑白质)。

(2)以种子点为起始追踪位置，沿主特征向量向前向后追踪，直至满足给定的终止条件。在实际使用中，终止条件是众多约束的一个综合，这些约束决定了最终的纤维特征。常用的约束条件包括:最小各向异性、最大纤维长度、是否进入或退出一个用户指定的感兴趣区域、纤维束之间的最大距离等。