Обработка изображений векторных полей с применением линейной интегральной свертки

Автор: Ворожцов Евгений Васильевич

Журнал: Проблемы информатики @problem-info

Рубрика: Средства и системы обработки и анализа данных

Статья в выпуске: 1 (5), 2010 года.

Бесплатный доступ

Обсуждаются недостатки таких известных способов получения линий тока из векторных полей, как исполь- зование функций тока и интегрирование дифференциальных уравнений, справедливых вдоль линий тока. Описывается сравнительно новый метод визуализации линий тока − метод линейной интегральной свертки, который вытекает из заданного в цифровой форме векторного поля и существенно использует алгоритмы цифровой обработки изображений. Показано, что метод реализуется в три этапа: генерация изображения типа "белый шум" во всей области; сглаживание данного изображения вдоль линий тока на основе заданно- го векторного поля; улучшение полученного сглаженного цифрового изображения, для чего, в частности, предлагается использовать морфологическую операцию утончения сегментов линий тока. Дается количест- венная оценка точности метода линейной интегральной свертки с применением нескольких критериев. Приводятся некоторые результаты вычислительных экспериментов на двумерных векторных полях, точные линии тока которых известны. Показано, что метод линейной интегральной свертки является достаточно общим и универсальным и не требует для своей реализации какой-либо априорной информации об иссле- дуемом явлении.

Еще

Научная визуализация, векторные поля, линии тока, цифровые фильтры, линейная интегральная свертка, гидродинамика

Короткий адрес: https://sciup.org/14320013

IDR: 14320013

Список литературы Обработка изображений векторных полей с применением линейной интегральной свертки

  • CABRAL B., LEEDOM L. Imaging vector fields using line integral convolution//Proc. of the SIGGRAPH'93 (Special Interest Group on Computer Graphics and Interactive Techniques), Anaheim (USA), 1-6 Aug. 1993. N.Y.: ACM Press, 1993. P. 263-270.
  • РУДАКОВ П. И. Обработка сигналов и изображений. MATLAB 5.x./П. И. Рудаков, В. И. Сафонов. М.: Диалог-МИФИ, 2000.
  • ЛОЙЦЯНСКИЙ Л. Г. Механика жидкости и газа. М.: Дрофа, 2003.
  • MERZKIRCH W. Flow Visualization. N.Y.: Acad. Press, 1987.
  • ЖЕЛТОВОДОВ А. А., МАКСИМОВ А. И., ШЕВЧЕНКО А. М. Топология пространственного отрыва в условиях симметричного взаимодействия пересекающихся скачков уплотнения и волн разрежения с турбулентным пограничным слоем//Теплофизика и аэромеханика. 1998. Т. 5, № 3. С. 319-340.
  • OKADA A., LANE D. Enhanced line integral convolution with flow feature detection//Techn. Rep. NAS-96-007. NAS, June 1996.
  • FORSSELL L. K. Visualizing flow over curvilinear grid surfaces using line integral convolution//Proc. of the IEEE Visualization'94. IEEE Computer Society, 17-21 Oct, 1994. Washington: D.C., 1994. P. 240-247.
  • FORSSELL L. K., COHEN S. D. Using line integral convolution for flow visualization: Curvilinear grids, variable-speed animation, and unsteady flows//IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 1995. V. 1, N 2. P. 133-141.
  • Strampp W. Mathematische Methoden der Signalverarbeitung/Strampp W., Vorozhtsov E. V. München, Wien: Oldenbourg Verlag, 2004.
  • LAIDLAW D. H., KIRBY R. M., DAVIDSON J. S., ET AL. Quantitative comparative evaluation of 2D vector field visualization methods//Proc. of the IEEE Visualization 2001. IEEE Computer Society, Oct. 24-26, 2001. San-Diego: Electronic Edition, 2001.
  • ГОНСАЛЕС Р. Цифровая обработка изображений//Р. Гонсалес, Р. Вудс. М.: Техносфера, 2005.
Еще
Статья научная