Abstract-Vi presenterar en ny metod för att analysera tvådimensionell (2D) flödesfältdata baserat på idén om invarianta ögonblick. Momentinvarianter har traditionellt använts i datorseende applikationer, och vi har anpassat dem för interaktiv undersökning av flödesfältsdata. Den nya klass av momentinvarianter vi har utvecklat gör att vi kan extrahera och visualisera 2D flödesmönster, invariant under översättning, skalning och rotation. Med vårt tillvägagångssätt kan man studera godtyckliga flödesmönster genom att söka en given 2D flödesdatauppsättning för alla typer av mönster som anges av en användare. Vidare stöder vår strategi beräkning av ögonblick på flera skalor, vilket underlättar snabb mönsterextraktion och igenkänning. Detta kan göras för kritisk punktklassificering, men också för mönster med större komplexitet. Denna flerskaliga ögonblicksrepresentation är också värdefull för den jämförande visualiseringen av flödesfältsdata. De specifika nya bidragen av det presenterade verket är den matematiska härledningen av den nya klassen av momentinvarianter, deras analys av kritiska punktegenskaper, effektiv beräkning av en ny funktion rymdrepresentation, och baserat på detta utvecklingen av en snabb mönsterigenkänning algoritm för komplexa flödesstrukturer.
Schlemmer m.fl. REF presenterade idén om invarianta ögonblick för analys av 2D-flödesfält som möjliggör extraktion och visualisering av 2D-flödesmönster, invariant under översättning, skalning och rotation.
Moment Invariants for the Analysis of 2D Flow Fields
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}