基于特征的復(fù)雜流場(chǎng)紋理可視化關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、流場(chǎng)可視化在科學(xué)研究和工程實(shí)踐中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。在高性能計(jì)算機(jī)飛速發(fā)展的今天，CFD等數(shù)值模擬算法所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，如何分析和理解這些數(shù)據(jù)對(duì)流場(chǎng)可視化提出了新的挑戰(zhàn)。為了更加形象直觀的表達(dá)流場(chǎng)的流動(dòng)規(guī)律、突出用戶關(guān)心的數(shù)據(jù)特征信息，紋理和特征可視化已經(jīng)成為流場(chǎng)可視化研究領(lǐng)域重要研究?jī)?nèi)容。雖然多年來(lái)紋理和特征可視化取得了較多的研究成果，但目前還有許多關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題需要深入研究解決，例如遮擋和視覺(jué)混亂問(wèn)題、平流紋理可視化方法的紋理

2、模糊、可視化結(jié)果較差的問(wèn)題，如何準(zhǔn)確的衡量流場(chǎng)信息量并進(jìn)行特征提取的問(wèn)題等。
　　本文針對(duì)上述的紋理與特征可視化關(guān)鍵問(wèn)題，重點(diǎn)在流場(chǎng)渦特征信息度量、渦特征提取、高清紋理平流以及三維稀疏紋理可視化等方面展開(kāi)研究，完成的主要工作和取得的主要?jiǎng)?chuàng)新成果如下：
　　1、針對(duì)流場(chǎng)渦特征信息度量和特征結(jié)構(gòu)檢測(cè)存在準(zhǔn)確度低的問(wèn)題，給出了流場(chǎng)旋轉(zhuǎn)熵的概念，并在二維流場(chǎng)上討論了流場(chǎng)旋轉(zhuǎn)熵的數(shù)學(xué)定義和重要性質(zhì)。在此基礎(chǔ)上提出了基于旋轉(zhuǎn)熵的二維/三

3、維渦區(qū)和渦核檢測(cè)算法。該算法通過(guò)分析二維旋轉(zhuǎn)熵在理想渦模型渦核半徑方向上近似線性遞減的分布規(guī)律，采用基于線性擬合方法檢測(cè)二維/三維流場(chǎng)中的渦特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，旋轉(zhuǎn)熵能夠準(zhǔn)確的表現(xiàn)二維/三維流場(chǎng)的旋轉(zhuǎn)信息量，基于旋轉(zhuǎn)熵的渦特征檢測(cè)方法能夠準(zhǔn)確定位渦核點(diǎn)、渦核線的位置，準(zhǔn)確確定渦區(qū)范圍，有效避免誤檢和漏檢。
　　2、針對(duì)時(shí)變流場(chǎng)紋理平流可視化方法存在紋理模糊、可視化結(jié)果較差的問(wèn)題，并結(jié)合結(jié)構(gòu)聲強(qiáng)場(chǎng)可視化的具體需求，提出了基于HLIC

4、低通濾波和IBFV紋理平流機(jī)制的二維流場(chǎng)高清紋理平流可視化方法HIBFV。該方法為了提高平流紋理的清晰程度，設(shè)計(jì)了應(yīng)用于中間圖像上的HLIC低通濾波器，并嵌入到已有IBFV平流機(jī)制中，實(shí)現(xiàn)了高清動(dòng)態(tài)的平流紋理可視化結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，相比已有的線積分卷積（LIC)和IBFV等稠密紋理可視化方法，HIBFV能夠高清動(dòng)態(tài)的表現(xiàn)結(jié)構(gòu)聲強(qiáng)場(chǎng)和流場(chǎng)的細(xì)節(jié)，使用戶可更直觀形象的分析流場(chǎng)數(shù)據(jù)內(nèi)涵。
　　3、為了實(shí)現(xiàn)曲面流場(chǎng)上的高清紋理平流可視化

5、和渦特征準(zhǔn)確提取，在二維高清紋理平流的基礎(chǔ)上，提出了一種曲面流場(chǎng)上的高清紋理平流方法HIBFVS和基于旋轉(zhuǎn)因子的渦特征檢測(cè)方法。在已有的曲面流場(chǎng)紋理平流方法IBFVS中增加H L IC低通濾波器和流線段注入技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了曲面流場(chǎng)高清動(dòng)態(tài)紋理可視化方法；給出曲面旋轉(zhuǎn)因子的概念，根據(jù)臨界點(diǎn)旋轉(zhuǎn)因子判斷臨界點(diǎn)中的渦核點(diǎn)、根據(jù)新增采樣點(diǎn)和所有采樣點(diǎn)旋轉(zhuǎn)因子確定渦區(qū)范圍。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，HIBFVS能夠高清動(dòng)態(tài)的表現(xiàn)曲面流場(chǎng)的細(xì)節(jié)，基于旋轉(zhuǎn)因子的渦特

6、征檢測(cè)方法能夠快速準(zhǔn)確的檢測(cè)曲面渦特征。
　　4、為了緩解三維稀疏紋理可視化的遮擋和視覺(jué)混亂問(wèn)題，研究了基于特征和視點(diǎn)相關(guān)的稀疏紋理自適應(yīng)技術(shù)，提出了基于三維旋轉(zhuǎn)熵的視點(diǎn)相關(guān)的稀疏紋理自適應(yīng)方法。根據(jù)本文提出的基于旋轉(zhuǎn)熵的渦區(qū)檢測(cè)算法檢測(cè)流場(chǎng)渦區(qū)和視線方向，通過(guò)定義特定視線方向上紋理片元的信息量給出最優(yōu)噪聲分布的目標(biāo)函數(shù)和近似最優(yōu)噪聲分布的原則，設(shè)計(jì)近似最優(yōu)噪聲分布的算法，實(shí)現(xiàn)稀疏紋理自適應(yīng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能使得紋理片元更多