一种异重流浓度的图像处理分析方法与流程

本发明属于异重流研究领域，具体涉及开闸式盐水异重流运动过程中的浓度分布计算方法。

背景技术：

异重流是一种由两种流体在接触时受密度差异驱动在其交界面流动掺混的物理性流动，导致这种密度差异的原因有很多，诸如温度差、溶解物质或悬浮颗粒含量不同引起的密度差。

异重流的产生可能是自然发生，也可能是人为干预的结果。例如，在大气中，雷暴流河海风面是受温度差异驱动，空中的雪崩、火山爆发以及沙尘暴的火山碎屑流的产生，则是悬浮颗粒的密度梯度在起主要作用。异重流与工业安全和环境保护等工程科学有关。将污染物排放到河流中，在海洋中的溢油和海水淡化工厂的流出，是一些人为的异重流的例子，且常会对环境造成负面影响。

对异重流的动力学研究，特别是其混合过程和夹杂物的研究，仍然是当今研究的热点。厘清异重流在运动过程中与环境水体的掺混程度，即异重流实时浓度分布，可为对工厂排污和海底管道溢油等问题提出有效控制措施提供科学参考。

目前为止，国内外已有不少学者对异重流演化过程中浓度变化进行研究分析，但在国内，关于异重流与环境水体掺混时的浓度分布仍没有一个具体的方法。

技术实现要素：

为了弥补现有技术中的不足，本发明旨在提供一种有效、准确、可行的适用于异重流运动过程中与环境水体混合时的浓度分布图像分析方法。

本发明提出的图像分析技术是一种简单的基于光反射的方法，用于估算异重流的瞬时密度场。在分析的图像中，每一个像素都得到了校准过程和密度估算，在一定程度上规避了光线不均对图像灰度值的影响，这一过程的结果通过实验水槽的整体盐分的质量守恒原理得到了验证。单个像素的密度评估误差在8%以下。水槽中盐分总质量在实验和数据处理之后间的相对偏差的数量级在0.1%。由此得到的密度图是有助于异重流水动力学研究，诸如异重流头部位置和速度，异重流动力学和混合过程，特别是环境流体进入异重流的过程等。

为解决上述技术问题，本发明包括以下步骤：

步骤1：浓度标定

配制10组等浓度差的盐水，在同等条件下拍摄10组等体积含染料盐水在实验水槽中的图像，得出实验校准值。

步骤2：实验校准曲线拟合

根据步骤1的10组实验校准值拟合出浓度（密度）值和灰度值的关系曲线，即实验校准曲线。

步骤3：绘制异重流浓度分布图（密度场）

根据步骤2得出的实验校准值拟合曲线按需绘制不同时刻的异重流浓度分布图（密度场）。

步骤4：根据质量守恒定律进行校正

根据步骤3得到的浓度分布结果计算其所含溶质总量，将起始投入量与之相比得到校正系数k，所有像素点浓度乘以校正系数k得到最终结果。

作为优选，所述步骤1中的同等条件包括ccd相机位置、镜头角度、环境水体水深、背景环境、光线条件等除盐水浓度以外的一切因素。

作为优选，所述步骤1中的实验校准值是指测定10组含染料盐水在实验水槽中各个像素点的灰度值及其对应浓度（密度）值。

作为优选，所述步骤2中拟合出的浓度（密度）值和灰度值的关系曲线是基于假设含染料盐水在实验水槽中均匀分布，利用matlab或python语句进行逐个像素点拟合实验校准曲线。

作为优选，所述步骤3中异重流实验图像根据校准曲线绘制各时刻浓度分布（密度场）基于一个前提：异重流实验在浓度标定完成后马上开展。

本发明的有益效果：

本发明所提出的分析方法考虑了光线不均以及实验开展时环境背景对异重流图像灰度值的影响，因此本发明提高了异重流与环境水体掺混时的浓度分布的计算的准确度，有效解决了光线以及背景环境对异重流浓度分布计算的误差影响，增强了各组实验在浓度分布方面的对比性，增加了物质守恒的校核，使之实验结果分析更为可靠。

本发明提出的图像处理分析方法没有涉及复杂的公式推导，仅用matlab或python语句就可实现，可操作性强，并且结果可靠。

本发明提出的图像处理分析方法适用范围广，持续入流式或开闸式异重流的平坡或斜坡运动皆可应用。分析原理可拓展应用于旋转平台下的羽流运动。

综上所述，本发明具有操作简单、可行性强、成本低廉、分析结果可靠等显著优点。本发明弥补了以往异重流实验对其密度场分析的不足，丰富了实验水槽对异重流运动研究的技术手段，从而丰富现有相关研究的理论系统。

附图说明

图1为盐水浓度图像。

图2为某一点灰度值-浓度校准曲线。

图3为t=8s时异重流图像。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

本发明包括以下步骤：

步骤1：浓度标定

对异重流浓度分布的分析基于反射光强和异重流中染色剂浓度之间的关系，后者被认为与异重流内的盐度呈线性关系。向异重流实验中闸室内体积为v0，密度为的盐水加入染料v，已知闸门左侧环境水体的体积为，分10次向闸门左侧注入盐度值从清水=0到()的体积为的盐水，并根据以下公式向每组实验水槽中注入体积为的染料

固定ccd照相机拍摄位置，在记录下10组标定盐水在水槽中的图像后，马上开展异重流实验，从而认为实验时异重流与环境水体掺混过程中的光线和背景条件与标定组近似一致。否则，需重新获取含染料的各个浓度梯度的盐水的实验校准值，并重新拟合相应实验校准曲线，以减小光线环境及背景环境条件在浓度标定和实验开展时变化而带来的误差，见图1。

步骤2：实验校准曲线拟合

利用matlab将标定的10组盐水浓度图像分别转化为灰度图，并对实验水槽中的每一个像素点进行实验校准曲线拟合，得出各个像素点的校准曲线。逐个像素点的曲线拟合避免了在后续实验分析区域中实验水槽各个像素点光线不均以及背景环境不同引起的误差，见图2。

步骤3：绘制异重流浓度分布图（密度场）

选取实验分析所需时刻的异重流拍摄图像，根据步骤2拟合的校准曲线，进行逐个像素点的灰度值—浓度值的转化，并根据实验室的环境水体温度进行浓度值—密度值的转换，利用matlab或python语句绘制异重流浓度等值线图（密度场），见图3，图中标值为该点浓度与起始浓度之比，由此结果证明该异重流浓度的图像处理分析方法方便可行。

步骤4：根据质量守恒定律校正结果

根据质量守恒定律，水槽中任意时刻的溶质总量与起始投入量相同。将计算机处理得到的每个像素点浓度与单位体积相乘并累加，得到图像处理结果的溶质总量。将投入量与此结果相比得到校正系数k，最后将所有像素点浓度乘以校正系数k得到最终结果。