基于信息熵的流场定向线积分卷积算法

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2022030391

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (4): 1233-1239.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022030391

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基于信息熵的流场定向线积分卷积算法

李梦依, 方霞, 郑红波, 秦绪佳()

浙江工业大学计算机科学与技术学院，杭州 310023

收稿日期:2022-03-30 修回日期:2022-10-09 接受日期:2022-10-20 发布日期:2023-01-11 出版日期:2023-04-10
通讯作者: 秦绪佳
作者简介:李梦依（1998—），女，湖南湘潭人，硕士研究生，主要研究方向：计算机图形学；
方霞（1996—），女，湖南岳阳人，硕士研究生，主要研究方向：计算机图形学；
郑红波（1977—），女，湖南永州人，副教授，博士，主要研究方向：图像处理、地理信息系统；
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61672462);浙江省自然科学基金资助项目(LY20F020025)

Oriented line integral convolution algorithm for flow field based on information entropy

Mengyi LI, Xia FANG, Hongbo ZHENG, Xujia QIN()

College of Computer Science and Technology，Zhejiang University of Technology，Hangzhou Zhejiang 310023，China

Received:2022-03-30 Revised:2022-10-09 Accepted:2022-10-20 Online:2023-01-11 Published:2023-04-10
Contact: Xujia QIN
About author:LI Mengyi， born in 1998， M. S. candidate. Her research interests include computer graphics.
FANG Xia， born in 1996， M. S. candidate. Her research interests include computer graphics.
ZHENG Hongbo， born in 1977， Ph. D.， associate professor. Her research interests include image processing， geographical information system.
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(61672462);Natural Science Foundation of Zhejiang Province(LY20F020025)

摘要/Abstract

摘要：

流场可视化是对流场数据进行直观分析的一种新的可视化技术，而定向线积分卷积（OLIC）算法作为一种经典的纹理可视化方法，使用该算法能明显地观察出流场方向流动的演化。为了优化可视化效果，提出了一种基于信息熵的OLIC算法。首先，基于流场矢量数据生成基于信息熵的稀疏噪声；然后，采用斜坡卷积核函数对输入纹理进行卷积计算；最后，通过计算输出纹理图像中每一个像素点的灰度值，得到最终的OLIC纹理图像。所提算法可以根据熵值在临界点区域和非临界点区域自适应地生成流线。其中临界点区域含有流场的重要信息，选择密集绘制；而在非临界点区域则选择稀疏绘制。通过在不同区域绘制不同密度的流线，所提算法节省了计算成本；与普通OLIC算法相比，所提算法的绘制速度至少提升了18.6%；在可视化效果方面，所提算法优于普通的全局绘制，使用所提算法能更仔细地观察特征区域。

关键词: 流场可视化, 定向线积分卷积, 信息熵, 临界点, 稀疏噪声

Abstract:

Flow field visualization is a new visualization technology for intuitive analysis of flow field data. And Oriented Line Integral Convolution （OLIC） algorithm， as a classic texture visualization method， can be used to clearly observe the evolution of flow in the direction of flow field. To optimize the visualization effect， an OLIC algorithm based on information entropy was proposed. Firstly， sparse noise based on information entropy was generated on the basis of the flow field vector data. Then， the slope convolution kernel function was used to convolute the input texture. Finally， the final texture image of OLIC was obtained by calculating the gray value of each pixel in the output texture image. In the proposed algorithm， streamlines were able to be generated in the critical point region and non-critical point region according to the entropy value adaptively. As the critical point region contained important information of the flow field， the dense drawing was selected， while in the non-critical point region sparse drawling was selected. By drawing streamlines with different densities in different regions， the algorithm can save computational cost， and the drawing speed of the proposed algorithm is increased by 18.6% at least compared with that of the ordinary OLIC algorithm. In terms of visualization effect， the proposed algorithm is superior to the ordinary global drawing， and can be used to observe feature regions more carefully.

Key words: flow field visualization, Oriented Line Integral Convolution (OLIC), information entropy, critical point, sparse noise

中图分类号:

TP391.4

李梦依, 方霞, 郑红波, 秦绪佳. 基于信息熵的流场定向线积分卷积算法[J]. 计算机应用, 2023, 43(4): 1233-1239.

Mengyi LI, Xia FANG, Hongbo ZHENG, Xujia QIN. Oriented line integral convolution algorithm for flow field based on information entropy[J]. Journal of Computer Applications, 2023, 43(4): 1233-1239.

图/表 11

图 1 OLIC算法原理

Fig. 1 Principle of OLIC algorithm

图 2 稀疏噪声生成过程

Fig. 2 Process of generating sparse noise

图 3 噪声群

Fig. 3 Noise groups

图 4 不同网格范围的OLIC结果

Fig. 4 OLIC results in different grid range

图 5 不同网格范围的稀疏噪声

Fig. 5 Sparse noise in different grid ranges

图 6 不同稀疏噪声生成的图像

Fig. 6 Images generated by different sparse noise

图 7 WRF模式下的数据可视化效果

Fig. 7 Data visualization effect under WRF mode

图 8 本文方法与文献［16］方法的可视化对比

Fig. 8 Visual comparison of the proposed method and method in literature［16］

图 9 大规模矢量场生成的图像

Fig. 9 Images generated by large-scale vector fields

表 1 两种算法在不同输入分辨率下的绘制时间对比 (s)

Tab. 1 Drawing time comparison of two algorithms under different input resolutions

算法	网格	绘制时间
算法	网格	$1 001 × 1 001$	$2 001 × 1 801$	$3 001 × 1 801$
OLIC算法^［6］	$20 × 20$	49	178	266
本文算法	［1，50］	25	63	91
	［1，70］	13	32	52
	［1，80］	10	25	40

表 1 两种算法在不同输入分辨率下的绘制时间对比 (s)

Tab. 1 Drawing time comparison of two algorithms under different input resolutions

算法	网格	绘制时间
算法	网格	$1 001 × 1 001$	$2 001 × 1 801$	$3 001 × 1 801$
OLIC算法^［6］	$20 × 20$	49	178	266
本文算法	［1，50］	25	63	91
	［1，70］	13	32	52
	［1，80］	10	25	40

表 2 两种算法在风场和海浪矢量场的绘制时间对比 (s)

Tab. 2 Drawing time comparison of two algorithms in wind and wave vector fields

算法	网格	绘制时间
算法	网格	$293 × 313$ （风场）	$1 441 × 721$ （海浪矢量场）
OLIC算法^［6］	$20 × 20$	4.3	50
本文算法	［20，30］	3.5	38
	［20，40］	2.9	31
	［20，50］	2.6	20

表 2 两种算法在风场和海浪矢量场的绘制时间对比 (s)

Tab. 2 Drawing time comparison of two algorithms in wind and wave vector fields

算法	网格	绘制时间
算法	网格	$293 × 313$ （风场）	$1 441 × 721$ （海浪矢量场）
OLIC算法^［6］	$20 × 20$	4.3	50
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基于信息熵的流场定向线积分卷积算法

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