基于聚类融合的三维流线可视化方法

作者：邵绪强; 程雅^*; 金佚钟

来源：系统仿真学报, 2023, 1-11.

DOI：10.16182/j.issn1004731x.joss.22-1257

• 流场可视化
• 流线可视化
• 聚类融合
• 特征提取
• 流线选择

为解决使用聚类方法实现三维流线可视化时，存在特征提取不全面、可视结果破坏流场连续性、聚类簇划分不稳定导致流线代表性差等问题，提出了基于聚类融合的三维流线可视化方法。该方法由两部分组成：一是特征间距离度量方法，另一部分是聚类融合方法，将特征间距离和空间距离分别作为流线间的相似度进行聚类，对得到的聚类结果进行加权合并后再划分。将该方法在具有多个不同特征的数据集上进行了实验，并与现有方法进行了定性、定量比较。结果表明，与现有方法相比，该方法能够较好地平衡特征提取和流线分布之间的关系，聚类簇划分的稳定性提高了2%-5%，矢量场重构的精度提高了3%-5%。

• 单位
  华北电力大学