视觉噪声：在数据集中，大多数对象之间具有很强的相关性。用户无法把他们分离作为独立的对象来显示。
信息丢失：减少可视数据集的方法是可行的，但是这会导致信息的丢失。
高速图像变换：用户虽然能观察数据，却不能对数据强度变化做出反应。
大型图像感知：数据可视化不仅受限于设备的长宽比和分辨率，也受限于现实世界的感受。
高性能要求：在静态可视化几乎没有这个要求，因为可视化速度较低，性能的要求也不高。
视觉噪声：在数据集中，大多数对象之间具有很强的相关性。用户无法把他们分离作为独立的对象来显示。
信息丢失：减少可视数据集的方法是可行的，但是这会导致信息的丢失。
高速图像变换：用户虽然能观察数据，却不能对数据强度变化做出反应。
大型图像感知：数据可视化不仅受限于设备的长宽比和分辨率，也受限于现实世界的感受。
高性能要求：在静态可视化几乎没有这个要求，因为可视化速度较低，性能的要求也不高。
