计算机辅助设计与图形学学报
計算機輔助設計與圖形學學報
계산궤보조설계여도형학학보
JOURNAL OF COMPUTER-AIDED DESIGN & COMPUTER GRAPHICS
2013年
5期
666-673
,共8页
流场可视化%流线分布%聚类%迭代最邻近点%遮挡
流場可視化%流線分佈%聚類%迭代最鄰近點%遮擋
류장가시화%류선분포%취류%질대최린근점%차당
为了有效地解决三维流场可视化中由于播种流线所产生的众所周知的遮挡和杂乱问题,呈现出清晰的流场模式与流场的重要特征,提出一种基于迭代最邻近点(ICP)与K均值聚类的流线提取算法.首先利用ICP算法实现流线间轮廓特征上的配准,并根据几何相似性进行排序;然后利用K均值聚类算法对流线分组;最后根据用户指定密度约简多余相似性流线,并以此结果重构矢量场来评价文中算法的精确度.将文中算法应用到多个数据集进行实验并与已有的流线分布的最新算法进行比较,结果表明,该算法能更有效地反映流场的关键特性,大大提高了三维流场数据集的可读性.
為瞭有效地解決三維流場可視化中由于播種流線所產生的衆所週知的遮擋和雜亂問題,呈現齣清晰的流場模式與流場的重要特徵,提齣一種基于迭代最鄰近點(ICP)與K均值聚類的流線提取算法.首先利用ICP算法實現流線間輪廓特徵上的配準,併根據幾何相似性進行排序;然後利用K均值聚類算法對流線分組;最後根據用戶指定密度約簡多餘相似性流線,併以此結果重構矢量場來評價文中算法的精確度.將文中算法應用到多箇數據集進行實驗併與已有的流線分佈的最新算法進行比較,結果錶明,該算法能更有效地反映流場的關鍵特性,大大提高瞭三維流場數據集的可讀性.
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