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Moment Invariants for the Analysis of 2D Flow Fields

机译：二维流场分析的矩不变量

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We present a novel approach for analyzing two-dimensional (2D) flow field data based on the idea of invariant moments. Moment invariants have traditionally been used in computer vision applications, and we have adapted them for the purpose of interactive exploration of flow field data. The new class of moment invariants we have developed allows us to extract and visualize 2D flow patterns, invariant under translation, scaling, and rotation. With our approach one can study arbitrary flow patterns by searching a given 2D flow data set for any type of pattern as specified by a user. Further, our approach supports the computation of moments at multiple scales, facilitating fast pattern extraction and recognition. This can be done for critical point classification, but also for patterns with greater complexity. This multi-scale moment representation is also valuable for the comparative visualization of flow field data. The specific novel contributions of the work presented are the mathematical derivation of the new class of moment invariants, their analysis regarding critical point features, the efficient computation of a novel feature space representation, and based upon this the development of a fast pattern recognition algorithm for complex flow structures.
机译：我们提出了一种基于不变矩的思想来分析二维（2D）流场数据的新颖方法。传统上，矩不变式已用于计算机视觉应用程序，并且我们已对其进行了调整，以用于交互式探索流场数据。我们开发的新型矩不变式使我们能够提取和可视化二维流动模式，在平移，缩放和旋转下不变。使用我们的方法，可以通过搜索给定的2D流数据集以查找用户指定的任何类型的模式来研究任意流模式。此外，我们的方法支持在多个尺度上计算矩，从而促进快速模式提取和识别。可以对关键点进行分类，也可以对复杂度更高的图形进行分类。这种多尺度矩表示对于流场数据的比较可视化也很有价值。提出的作品的新颖性贡献是新型矩不变式的数学推导，对临界点特征的分析，新颖性特征空间表示的有效计算以及基于此的快速模式识别算法的开发。复杂的流动结构。

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