基于多视图聚类算法的三维流场关键点附近的流线筛选

摘要：

在关键点周围进行流线可视化时,流场特征复杂多样以及流线之间可能存在共点或对称性等情况,可能导致常规的基于几何或相似性的筛选方法失效.为此,提出了基于数据驱动思想的关键点周围的流线筛选方法MvCcp,它是基于多视图聚类算法的流线筛选方法,通过对流场进行不同粒度的体素化,生成流线的位置视图和基于距离场直方图的特征视图数据,并通过多视图聚类算法进行流线筛选.针对HalfCylinder等6个典型的关键点周围的三维流场,与其他3种典型的流线筛选方法进行了定性可视化比较,并基于MSE,PSNR,SSIM,AAD等定量指标进行对比实验表明,MvCcp在所有实验中具有更出色和更稳定的表现.

关键词：流场可视化、体素化、距离场、关键点、多视图聚类

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金91752111

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：1930-1942