【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于流场速度场处理，更具体地，涉及一种基于cuda加速的流场速度场预处理后处理算法库构建方法及应用。
技术介绍
1、流场粒子图像测速(piv)技术已成为研究湍流流场、气动性能、以及各种流体动力学问题的重要工具。piv技术能够通过捕捉粒子在流体中的运动轨迹，从而获取流场中每个点的速度矢量信息，尤其在复杂流动结构的研究中发挥着关键作用。随着测量精度和数据量的不断增加，如何高效、快速地处理来自piv技术的大规模流场数据，成为了提升研究效率和精度的一个重要问题。
2、尽管piv技术已被广泛应用于各类流场测量中，但其测量结果通常受到多种因素的影响，如光照不均、噪声干扰、粒子密度分布不均等，导致测量数据中可能存在误矢量和噪声，这需要对流场数据进行有效的预处理和后处理。常用的预处理和后处理方法一般运行在cpu上。然而，随着piv测量精度的不断提升，获取的数据量也在急剧增加，处理这些大规模流场数据往往需要巨大的计算资源和处理时间。传统的基于cpu的计算方法在处理这种高分辨率、大规模数据时，计算效率低且计算时间长，无法满足实时分析和
【技术保护点】
1.一种基于cuda加速的流场速度场预处理后处理算法库构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的流场速度场预处理后处理算法库构建方法，其特征在于，对所述流场速度场进行误矢量剔除，包括：
3.根据权利要求2所述的流场速度场预处理后处理算法库构建方法，其特征在于，对所述流场速度场进行插值重建操作，包括：
4.根据权利要求1所述的流场速度场预处理后处理算法库构建方法，其特征在于，所述预处理算法库中对所述流场粒子图像进行去噪预处理的算法包括：均值滤波、中值滤波、高斯滤波及锐化滤波中的一种或多种。
5.根据权利要求4所...
【技术特征摘要】
1.一种基于cuda加速的流场速度场预处理后处理算法库构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的流场速度场预处理后处理算法库构建方法，其特征在于，对所述流场速度场进行误矢量剔除，包括：
3.根据权利要求2所述的流场速度场预处理后处理算法库构建方法，其特征在于，对所述流场速度场进行插值重建操作，包括：
4.根据权利要求1所述的流场速度场预处理后处理算法库构建方法，其特征在于，所述预处理算法库中对所述流场粒子图像进行去噪预处理的算法包括：均值滤波、中值滤波、高斯滤波及锐化滤波中的一种或多种。
5.根据权利要求4所述的流场速度场预处理后处理算法库构建方法，其特征在于，所述预处理算法库中对所述流场粒子图像进行图像增强预处理的算法包括：直方图均衡算法和局部正则化算法；
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