流场可视化是科学数据可视化的重要方法，在实际科学研究中有巨大的应用需求。但是其效果很大程度上依赖于数据存储的网格类型。矢量场数据通常使用的网格类型主要有规则网格、矩形网格、曲线网格、非结构网格和散乱数据等。规则网格数据的可视化目前已经有比较成熟和有效的算法比如Streamline、LIC和UFLIC等。对于不规则网格数据，如果不考虑网格的实际物理结构而直接使用传统的可视化算法将会得到错误的结果。目前解决不规则网格流场可视化的一般方法有物理空间重采样、计算过程中插值以及坐标系变换法。其中坐标系变换法原理上相比其他算法更加精确，也能得到更好的可视化效果。本文核心内容就是对传统的坐标系变化算法做一些改进和扩展。本文的主要工作以及创新点可以总结为以下几个方面。　　 本文阐述了两种流场可视化技术-Streamline算法和LIC算法的理论模型以及算法实现流程。并在传统LIC算法的基础上提出了两种特定的改进策略。实验结果表明改进后的算法可视化效果明显有所提升。这也是本文的一个亮点所在。　　 本文叙述了不规则网格与规则网格的拓扑同构性，以此说明坐标系变换算法的可行性。在此基础上引用了N维空间的非正交坐标系与正交坐标系之间的仿射变换定理。该定理是坐标系变换算法的理论核心。　　 本文分析并总结了不规则网格流线绘制存在的问题和难点，一是屏幕坐标映射的修正，二是种子点前进方向的修正。在传统坐标系变换算法的实现过程中本文改进了不规则网格仿射坐标系的构建策略。最后给出了本文算法的实际应用实例，从各个方面对比分析了本文算法的可视化效果、优缺点以及性能与效率。