探索平面向量场源、汇特征检测及可视化研究

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1、中国海洋大学硕士学位论文平面向量场源、汇特征检测及可视化研究姓名:陈晓芬申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:魏志强;解翠20090601平面向量场源、汇特征检测及可视化研究摘要海洋中的特征结构不仅能对海洋的细微结构和大、中尺度海洋现象的产生、演化及动力机制发生重大影响,本身就具有经济、社会和军事上的特殊含义。例如,海洋上的源、汇是一种不稳定的海流运动,会给海洋生物和海洋渔业造成很严重的破环,对船运也会造成巨大的影响,所以研究源、汇、涡旋等海洋流场特征的可视化有着重大的意义和科学价值。当海洋流的旋转和幅散运动较小,以至于被它的恒向定常运动掩盖时,流内

2、的重要特征如源、汇等就很难从流线上得到反映。为了在这种情况下也能成功地检出源和汇,或者在一般情况下能更清晰地可视化源和汇,本文首先对海洋流场进行向量场分解得到散度场(无旋场),由于散度场中仅有源、汇为流场的主要特征,剔除了其他次要特征,故重点研究散度场,即在分解后的场中对流场特征进行可视化,使对其散度特征的提取具有更高的敏感度,然后通过对散度场特征(源、汇)的可视化来验证向量场分解算法理论对于海洋流场特征检测的适用性。封闭流线和分割线是流场中两种不同流体行为的分界线,是非常重要的拓扑结构特征。因为封闭流线内外和分割线两侧分别是不同的流体特征,可以通过检测封闭流

3、线和分割线来辨别流场典型特征如源、汇等的区域范围。为了更全面的展现流场中源、汇的信息从而取得更好的可视化效果,快速准确地定位封闭流线和分割线成为基于特征可视化对海洋流场源、汇特征检测的重要研究内容。针对封闭流线和分割线的检出,本文在2001年WischgollFfl】Scheuermann检测封闭流线算法的基础上,提出了基于动力学系统中Conley指标理论的Morse分解检测封闭流线的新方法,通过对拓扑学中孤立不变集的研究,经过三角剖分和单元合并,取得了更好的效果,能够检测出wisch90ll算法漏检的封闭流线,同时也提高了算法的效率,本文将算法应用于实际的海

4、洋数据集,验证了算法的有效性。为了体现封闭流线和分割线的快速检出在海洋流场源、汇特征检测中能够更全面地展现流场信息,本文将基于Conley指标理论的Morse分解检测封闭流线的新方法应用于对海洋流场特征源、汇的检测及可视化中,通过对封闭流线和分割线的提取衡量源、汇的海洋流体范围,进一步突出了对海洋流场重要特征源、汇的检测成果,并结合颜色映射用流线绘制方法实现对海洋流场的可视化,清晰地表达出源、汇流体的区域范围,丰富了可视化信息,使得到的图像更加形象直观,从而更易于用户加强对流场信息的把握。关键词:特征可视化;封闭流线;源;汇;向量场分解IIResearchon

5、featuredetectionandvisuaIizationofsourcesandSinksinaPlanarvectorfieIdAbstractThefeaturestructuresoftheoceancallnotonlyinfluenceit'sfinestructureandthegeneration,evolution,powermechanismoflargeandmedium—scaleoceanphenomena,butalsoithasitsownspecialsignificancetoeconomic,socialandmili

6、taryaffairs.SourcesandLinksareinstableoceanflow.Therefore,theyCallmakeseriousdamagestomarineorganisms,fishingandshipping.Accordingly,itisofgreatsignificanceandscientificvaluetoresearchthefeatureofOCeanflowfieldsuchassources,sinks,andvortices.Whentherotatinganddivergingmovementsandoc

7、eanflowsareverysmall,theyareoftencoveredbythesteady—stateoceanflows.Accordingly,itisveryhardtoreflecttheimportantfeaturesofoceanflowssuchassourCeSandsinks.In0rdertodetectthesourcesandsinksinsuchconditionsaboveortovisualizethemmoreclearlyundernormalcondition,thispaperdecomposestheoce

8、anflowvectorfieldto

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