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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. 相似文献
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