基于特征的復雜流場可視化方法研究與應用.pdf

1、流場可視化方法能夠?qū)⒊橄蟮臄?shù)據(jù)轉化為直觀的圖像形式，是科學計算可視化的一個重要分支。其中線性積分卷積可視化算法作為一個經(jīng)典的基于紋理可視化方法，能夠全局地展示流場的分布，并不會丟失重要的流場信息，具有廣泛的研究和應用價值。
　　針對原始線性積分卷積耗時問題，充分利用流場本身的特征分布，提出一個流線增強型線性積分卷積算法。該算法首先定位特征點位置，并生成漸變特征點區(qū)域。主要改進線性積分卷積方法中局域流線生成部分，依據(jù)漸變特征點區(qū)域結

2、合不同的積分方法。認為在特征點區(qū)域內(nèi)部流線變化劇烈，需要更精細的流線生成方法。即在特征點區(qū)域內(nèi)部使用較精細的四階龍格庫塔方法，在區(qū)域外部使用恒定的二階歐拉方法。并在特征點區(qū)域內(nèi)，根據(jù)當前積分點的位置實時更新積分步長，距離特征點越近積分步長越短，從特征點到區(qū)域邊緣積分步長線性增加。為了減小耗時，將生成流線分放到GPU的片元處理器中。最后，使用圖像增強算法進一步增加可視化結果的清晰度，由于該部分算法同樣在GPU中執(zhí)行，故對整體算法的計算性能