流线可视化是矢量场可视化的重要方法之一,具有计算量小、直观、适合交互分析等特性,在工程实践中应用广泛。流线可视化的效果依赖于流线种子点的数量和位置,种子点分布一直是流线可视化领域的研究热点。为更好地表现流场结构特征,通常采用基于特征的流线种子点分布方法,但目前已有方法速度过慢,难以达到可视化实时交互的需求。本文研究了两种基于特征的流线种子点分布方法的并行加速算法,并初步设计实现了一个基于特征的流线并行可视化软件。本文的主要工作可总结如下:1、提出了一种基于相似度引导的流线种子点分布并行加速方法。该方法首先生成备选种子点集,然后各线程并行获取种子点,并积分生成流线。在相似距离的约束下,各线程生成的流线相互影响,本文提出了副本和缓存技术来避免线程间的读写冲突和等待问题,最终可得到满足相似距离约束的流线分布。实验结果表明,该方法能很好利用单机多核的并行计算性能,可获得较高的并行加速比,有效提高流线的生成速度。2、提出了一种基于信息熵的流线种子点分布并行加速方法。该方法首先由信息熵理论获得矢量场的特征区域,得到初始流线种子点,然后利用副本和缓存技术实现流线的并行生成;得到初始流线后,采用矢量场分块并行方式由已生成流线重建矢量场,进而利用条件熵获取更多的种子点,最终得到可反映矢量场特征的流线可视化效果。实验结果表明,该方法可获得较高的加速比,有效提高了流线可视化的效率。3、在上述工作基础上,设计实现了一个基于特征的流线并行可视化软件。该软件由数据预处理模块、线程调度与管理模块、流线生成模块、图形绘制模块组成。基于该软件,本文用多组数据验证了所提方法的正确性和有效性。