科学计算可视化是八十年代后期提出并迅速得到发展的一门新兴学科。目前,它已广泛应用于医学、地质勘探、气象预报、分子生物学、计算流体力学及有限元分析等诸多领域,并引起人们越来越多的重视。平面矢量场可视化是科学计算可视化的重要组成部分之一。随着科学技术的迅猛发展,科学计算可视化所涉及的领域越来越宽,对象越来越复杂,待处理的数据量越来越大,实时性要求越来越高,传统的平面矢量场可视化方法已经满足不了可视化的要求,在此情况下,基于特征的可视化应运而生。这种“有选择的”可视化,可以滤除无关数据,极大的降低信息处理量,甚至获得被抽取特征的量化描述。并行化的成本优势与应用对性能上的需求促进了并行计算的发展,并行处理技术的出现为实时海量数据的可视化提供了重要平台。两者的结合为解决大规模流场的实时可视化提供了新的途径。当前,研究平面离散流场拓扑简化较流行的方法是从几何和微观的角度出发,先提取临界点然后分析临界点的性质,通过对临界点所代表区域的几何特征分析来判断种子点位置。这种方法在分析流场特征的核心区时非常有效,但是对流场整体特征表现的不很理想。流体运动是在严格的物理规律的支配下进行的,流场的几何特征是其物理特征的外在表现。如何有效的提取流场的物理特征是解决流场科学可视化的关键。本文提出旋度和散度滤波器的概念,用积分的方法来计算流场物理特征,然后采用图像融合与分割技术对合成的参数图像抽取满足物理特征的参数,对特征区进行有选择性的可视化。由于物理特征计算分析和流线计算的数据处理量大、耗时,算法实现引入并行处理机制,以提高算法效率,满足远程可视化的需求。实验结果表明,算法在完全保持场的物理特征不变的情况下,通过调整参数选择,能有效地对平面离散流场的物理特征进行有选择性地可视化表现,然后从物理和宏观的角度出发能准确快速地描述平面流场的整体拓扑结构,达到流场的拓扑简化与压缩描述的目的,为处理大规模平面流场提供了一种重要的新方法。