一种空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法
【专利摘要】本发明公开了一种空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法。所述空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法，首先对第n时刻和第n+1时刻的图像进行降噪处理，然后根据第n时刻的查询窗口参数更新第n+1时刻的查询窗口参数，最后根据第n+1时刻的查询窗口参数，对第n时刻和第n+1时刻图像进行PIV流场矢量估计，得到全场速度矢量，其中查询窗口参数由人工指定。本发明提供的空间分辨率自适应调整的粒子图像测量方法突破了传统的粒子图像测速方法单向计算的计算模式，能自动适应流畅局部流动的特点，自动调整查询窗口参数，无需人工干预地优化局部查询窗口尺寸和形状，计算的时间复杂度降低，能实现在线查询窗口参数调整，鲁棒性较好，测量精度高。
【专利说明】一种空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法
【技术领域】
[0001]本发明属于流体测量领域，更具体地，涉及一种空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法。
【背景技术】
[0002]粒子图像测速(Particle Image Velocimetry简称PIV)是一种用多次摄像记录流场中粒子的位置，分析摄得图像，从而测出流动速度的方法。测量原理是在流体中添加能够与之共同移动的示踪粒子，使用激光片光源将之照亮，使得看不见的流体可视化为离散的亮点，通过相机记录图像并按照一定的规则识别出在同一幅图像或两幅图像上对应的粒子或粒子集合对，得到粒子或粒子集合的运动速度，并以此作为粒子或粒子集合所在位置的流场的速度。如今，PIV作为一种全场非接触无扰动测量方法广泛应用于实验流体力学、生物医学、航空航天、工业制造等诸多领域。
[0003]传统PIV相关计算方法是从独立存在的两幅图像通过一定的判别规则。例如，互相关计算，首先建立离散的查询窗口，并假设窗口内所有示踪粒子以相同的速度做刚性运动，通过计算粒子集合的互相关系数，得到概率最佳配准位移，然后用该位移表征该窗口内所有粒子的速度矢量，最终得到流场中各区域的流速矢量。
[0004]迄今，人工定义查询窗口的方法，当速度矢量场为非定常流动的时候将会失效。然而实事上定常流动只是一个理想化的状态，任何流动都只可能是在一定范围内的近似定常流动，没有绝对的定常流动。因为流动结构特点在被测区域上的空间位置会随着时间变化移动，所以如果采用人工设置的方法，PIV用户仍然需要具有相当丰富的知识和经验来人为选择最优化的数据记录参数和恰当的数据分析处理参数，特别是相关运算的查询窗口尺寸的设置。在设置这一参数时，须在鲁棒性，精度和有效空间分辨率等“目标”权衡。此外由于所观测流场各局部区域之间的示踪粒子密度，图像质量和流动条件具有不可避免的差异和变化，对流场采用全局统一单一的分析参数设置将永远无法实现对整个流场的各部分均有效的最优化。在高超声速测量时，查询窗口参数设置问题显得尤为重要。
[0005]文献号为CN101629966B的中国专利文献，公开了一种粒子图像测速处理方法，其中公开了利用构建粒子匹配水平集函数和最小化能量函数的方法，实现PIV图像矢量估计的处理方法。然而，该方法仍然存在以下缺陷:首先，该方法虽然在平滑约束项和基本约束项中了做了优化改进，该方法仍是一个单向性的计算过程，对于不同流场，其精度受计算过程参数的影响较大，鲁棒性不够；其次，对于高速流场，由于速度变化剧烈，该方法无法算法做出自适应调整，计算精度会降低。
【发明内容】
[0006]针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法，其目的在于通过在线调整查询窗口参数，由此解决现有技术查询窗口参数设置不能随流场变化而变化，造成现有粒子图像测数矢量估计方法鲁棒性不够或精度较低的技术问题。
[0007]为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法，包括以下步骤:
[0008](I)对第η时刻和第η+1时刻的图像进行降噪处理；
[0009](2)根据第η时刻的查询窗口参数更新第η+1时刻的查询窗口参数；
[0010](3)根据第η+1时刻的查询窗口参数，根据第η+1时刻的查询窗口参数，结合第η和η+1时刻图像进行η到η+1时刻间的流场矢量估计，得到全场速度矢量；
[0011]所述第η时刻的查询窗口参数，当η为I时，查询窗口参数由人工指定。
[0012]优选地，所述的粒子图像测速矢量估计方法，其查询窗口参数包括:查询窗口长度、查询窗口宽度、查询窗口角度和重叠率。
[0013]优选地，所述的粒子图像测速矢量估计方法，其步骤(2 )采用自适应迭代算法更新查询窗口参数,具体过程为:
[0014]将第η时刻的查询窗口参数作为初始查询窗口参数，使用互相关方法计算全场速度矢量、速度梯度大小方向和峰值强度，并根据全场速度矢量、速度梯度大小方向和峰值强度计算查询窗口参数估计,如果查询窗口参数估计与初始查询窗口参数的差值小于给定阈值，则将更新查询窗口参数作为第η+1时刻的查询窗口参数，否则将查询窗口参数估计作为初始查询窗口参数，再次调整，直至查询窗口参数估计与初始查询窗口参数的差值小于给定阈值，将查询窗口参数估计作为第η+1时刻的查询窗口参数。
[0015]优选地，所述的粒子图像测速矢量估计方法，其计算查询窗口参数估计的方法包括以下步骤:
[0016](a)根据初始查询窗口参数，采用互相关计算，得到全场速度矢量U、速度梯度Ux、Uy和峰值强度P ；
[0017](b)计算全场速度矢量U的海瑟张量矩阵的特征向量，获得当前时刻流场动态特性信息:
[0018]海瑟张量矩阵:
【权利要求】
1.一种空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法，其特征在于，包括以下步骤: (1)对第η时刻和第η+1时刻的图像进行降噪处理； (2)根据第η时刻的查询窗口参数更新第η+1时刻的查询窗口参数； (3)根据第η+1时刻的查询窗口参数，根据第η+1时刻的查询窗口参数，结合第η和η+1时刻图像进行η到η+1时刻间的流场矢量估计，得到全场速度矢量。
2.如权利要求1所述的粒子图像测速矢量估计方法，其特征在于，所述查询窗口参数包括:查询窗口长度、查询窗口宽度、查询窗口角度和重叠率。
3.如权利要求2所述的粒子图像测速矢量估计方法，其特征在于，所述步骤(2)采用自适应迭代算法更新查询窗口参数，具体过程为: 将第η时刻的查询窗口参数作为初始查询窗口参数，使用互相关方法计算全场速度矢量、速度梯度大小方向和峰值强度，并根据全场速度矢量、速度梯度大小方向和峰值强度计算查询窗口参数估计，如果查询窗口参数估计与初始查询窗口参数的差值小于给定阈值，则将查询窗口参数估计作为第η+1时刻的查询窗口参数,否则将查询窗口参数估计作为初始查询窗口参数，再次调整，直至查询窗口参数估计与初始查询窗口参数的差值小于给定阈值，将查询窗口参数估计作为第η+1时刻的查询窗口参数。
4.如权利要求3所述的粒子图像测速矢量估计方法，其特征在于，计算查询窗口参数估计的方法包括以下步骤: Ca)根据初始查询窗口参数，采用互相关计算，得到全场速度矢量U、速度梯度Ux、Uy和峰值强度P ; (b)计算全场速度矢量U的海瑟张量矩阵的特征向量，获得当前时刻流场动态特性信息: 海瑟张量矩阵:
「U,,'I H =
[uxy Uyy_ 其中，Uxx、Uxy, Uxy和Uyy为全场速度矢量U的四个二阶偏导数； 根据海瑟张量结构矩阵，计算其特征值:λ P λ2、特征向量ξ、ζ;最小曲率半径rmin，最大曲率半径rmax ;角度Θ为det|H-Al|=0的两个根，/"；、f为(H-λ I) X=O对应的两个基础解系，最小曲率半径rmin、最大曲率半径rmax、角度Θ其计算公式分别为: 由
I
^max I λ I
?Λ I
O= tan 1 (L.)
I2 (c)估计查询窗口参数:查询窗口长度Ix估计为:
5.如权利要求4所述的粒子图像测量矢量估计方法，其特征在于，对所述rmax/rmin进行阈值约束，使rmax/rmin不超过一定阈值。
6.如权利要求5所述的粒子图像测量矢量估计方法，其特征在于，所述rmax/rmin的阈值等于4。
7.如权利要求4所述的子图像测量矢量估计方法，其特征在于，所述窗口重叠率，在0.4,0.5,0.6,0.8 中选择。
8.如权利要求1至7中任意一项所述的粒子图像测速矢量估计方法，其特征在于，所述对第η时刻和第η+1时刻图进行降噪的处理的方法可采用高斯滤波方法、均值滤波方法或中值滤波方法。
9.如权利要求1至7中任意一项所述的粒子图像测速矢量估计方法，其特征在于，所述对第η时刻和第η+1时刻图像进行PIV流场矢量估计可采用基于FFT-CC的互相关算法或者梯度光流法。
10.如权利要求1所述的粒子图像测速矢量估计方法，其特征在于，对所述全场速度矢量，在局部邻域内使用滤波器，如高斯权重滤波器，剔除掉一些误矢量，然后利用线性插值函数将剔除的矢量重新插补，得到最终的全场速度矢量U。
【文档编号】G06F17/16GK103605637SQ201310626341
【公开日】2014年2月26日 申请日期:2013年11月28日 优先权日:2013年11月28日
【发明者】杨华, 尹周平, 钟强龙, 张步阳, 熊有伦, 李勇 申请人:华中科技大学