基于信息熵与clifford代数的流场特征检测

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1、基于信息熵与Clifford代数的流场特征检测刘晓帆2015年12月中图分类号：TP399UDC分类号：004基于信息熵与Clifford代数的流场特征检测作者姓名刘晓帆学院名称计算机学院指导教师张文耀答辩委员会主席沈建冰申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月FlowFeatureDetectionbasedonEntropyandCliffordAlgebraCandidateName:XiaofanLiuSchoolorDepartment:SchoolofComputerScienceFaculty

2、Mentor:WenyaoZhangChair,ThesisCommittee:Prof.JianbingShenDegreeApplied:MasterofEngineeringMajor:ComputerScienceandTechnologyDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:Jan,2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也

3、不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：摘要流场可视化是科学计算可视化的重要领域之一，流场特征提取是流场可视化分析的关键所在。流场特征提取可以克服传统可视化方法的不足，将流场数据中有意义的结构或者用户感兴趣的模式提取出来，获取流场的关键信息。基于模板匹配的特征提取是流场特征可视化的常用方法之一，但是该方法不能充分利用流场的矢量信息，特征检测的准确度不高。基于Clifford代数的流场模板匹配，能提高检测的准确度，但需要的

4、计算量大。为此，本文提出了基于信息熵与Clifford代数的流场特征检测方法。该方法通过预先计算流场的熵场，找到矢量场中可能存在特征的区域，然后在这些区域上进行模板匹配，有效降低了计算量，提高了特征检测的效率。另外，由于不同流场有不同的流动模式，被关注的内容也各不相同。常规的标准模板，难以覆盖各种模式结构。为此，本文提出了基于自定义模板的流场特征检测方法。该方法允许用户从流场中选择感兴趣的区域，以该区域为特征模板，检测流场中其他相似的特征区域。论文所完成的主要工作如下：（1）研究并实现了基于Clifford代数的流场特征检测方法。该方法根据流场临界点类型设

5、定流场特征模板，然后以流场网格点为单位，用Clifford卷积对流场区域进行模板匹配，根据匹配度识别流场特征点和特征类型。（2）针对Clifford代数计算效率低的问题，在流场特征检测过程中，引入了流场信息熵对流场进行预处理，提出了基于信息熵与Clifford代数的流场特征检测方法。该方法以流场网格点作为基本单位计算流场信息熵，然后在流场信息熵值高的区域，采用Clifford代数进行流场模版匹配，检测流场特征。流场信息熵的引入，避免了大量无效的模版匹配，提高了特征检测效率。（3）在上述基础上，研究并实现了基于自定义模板的流场特征检测方法。该方法允许用户选择

6、感兴趣的区域作为特征模版，有效地扩展了本文特征检测方法的适应能力和范围。（4）结合本文研究工作以及流场的可视化需求，分别针对二维流场和三维流场，设计开发了基于特征的流场可视化工具软件，测试并验证了本文的特征检测方法，取得了较好的流场可视化效果。关键词：三维流场；特征提取；Clifford代数；信息熵；模板匹配；可视化IAbstractFlowvisualizationisanimportantresearchdirectioninscientificvisualization.Theflowfeaturedetectionmethodcanextractt

7、hemostimportantorinterestedareaoftheflowfield.Thetraditionalflowfeaturevisualizationmethodbasedonpatternmatchcannotusethefullvectorfieldinformationandthencannotdetectflowfeatureaccurately.ThepattenmatchmethodbasedonCliffordalgebracanimprovetheaccuracy,butfollowedbyahugeamountofcom

8、putation.Therefore,afeaturedetect