An integral curve attribute based flow segmentation
An integral curve attribute based flow segmentation
复制标题
基于积分曲线属性的流量分割
DOI：
10.1007/s12650-015-0336-4
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发表时间：
2016
影响因子：
1.7
通讯作者：
Chen, Guoning
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang, Lei;Laramee, Robert S.;Thompson, David;Sescu, Adrian;Chen, Guoning
摘要提出了一种矢量场分割方法，利用沿沿着积分曲线累积的几何和物理属性对矢量场的行为进行分类。特别是，我们分配给一个给定的时空位置的属性值与积分曲线在该点开始。有了这些属性信息，我们的分割策略首先执行区域分类。然后，从导出的分类构造连通分量以获得初始分割。在合并和过滤小段之后，我们提取和细化段的边界。由于由相同积分曲线相关的点具有相同或相似的属性值，因此所提出的分割方法自然地生成其边界与流动方向更好地对准的段。因此，不需要额外的处理来生成分割区域内的其他几何描述符以说明流动行为。我们将我们的方法应用于一些合成和CFD模拟数据集，并将其结果与现有方法进行比较，以证明其有效性。图形摘要
AbstractWe propose a segmentation method for vector fields that employs the accumulated geometric and physical attributes along integral curves to classify their behavior. In particular, we assign to a given spatio-temporal position the attribute value associated with the integral curve initiated at that point. With this attribute information, our segmentation strategy first performs a region classification. Then, connected components are constructed from the derived classification to obtain an initial segmentation. After merging and filtering small segments, we extract and refine the boundaries of the segments. Because points that are correlated by the same integral curve have the same or similar attribute values, the proposed segmentation method naturally generates segments whose boundaries are better aligned with the flow direction. Therefore, additional processing is not required to generate other geometric descriptors within the segmented regions to illustrate the flow behaviors. We apply our method to a number of synthetic and CFD simulation data sets and compare their results with existing methods to demonstrate its effectiveness.Graphical abstract
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DOI：
10.1007/978-1-4471-6684-9
发表时间：
2016-03
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
W. Burger;M. Burge
通讯作者：
W. Burger;M. Burge
DOI：
10.1109/visual.2001.964507
发表时间：
2001
期刊：
Proceedings Visualization, 2001. VIS '01.
影响因子：
--
作者：
X. Tricoche;G. Scheuermann;H. Hagen
通讯作者：
H. Hagen
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DOI：
10.1007/978-3-319-44684-4_11
发表时间：
2017
期刊：
Topological Methods in Data Analysis and Visualization
影响因子：
--
作者：
Lei Zhang, Robert S.
通讯作者：
Lei Zhang, Robert S.
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DOI：
--
发表时间：
--
期刊：
影响因子：
--
作者：
W. Reich;D. Schneider;Christian Heine;Alexander Wiebel;Guoning Chen;G. Scheuermann
通讯作者：
G. Scheuermann
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DOI：
--
发表时间：
2003
期刊：
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--
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通讯作者：
T. Ligocki