一種基于fht-cc的流場圖像自適應(yīng)運動矢量估計方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于FHT-CC的流場圖像自適應(yīng)運動矢量估計方法，首先，獲取一張流場圖像，隔了一個時間長度后，獲取另一張流場圖像，將兩張流場圖像的信號轉(zhuǎn)換為傅里葉頻域形式；其次，利用二維哈特利變換互相關(guān)計算兩幅流場圖像的頻域相關(guān)測度，經(jīng)逆變換得到空域相關(guān)曲面；然后，采用高斯曲線方程擬合出步驟一所得空域相關(guān)曲面峰值的亞像素坐標(biāo)；最后，確定窗口尺度搜索區(qū)間，在該區(qū)間內(nèi)采用自適應(yīng)選窗技術(shù)搜索相關(guān)曲面信噪比的局部峰值得到最佳窗口尺度，并將最佳窗口尺度下步驟二求得的相關(guān)曲面峰值坐標(biāo)作為流場圖像的運動矢量。本發(fā)明采用FHT-CC作為相關(guān)測度，在保持相關(guān)曲面等效性和完整性的同時，大幅度精簡計算量。
【專利說明】一種基于FHT-CC的流場圖像自適應(yīng)運動矢量估計方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于FHT-CC的流場圖像自適應(yīng)運動矢量估計方法，屬于非接觸式瞬時全場流速測量【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]在過去的二十多年間，Adrian和Merzkirch等一批優(yōu)秀科學(xué)家,在粒子圖像測速(PIV)這種非接觸式瞬時全場流速測量技術(shù)的實現(xiàn)和應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了深入研究，使得粒子圖像測速從原理成為一種適用的技術(shù)，極大提高了實驗室環(huán)境下各種復(fù)雜流動的測量能力。迄今為止，在二維全場測速技術(shù)中，PIV是最成熟的一種新技術(shù)，已迅速變?yōu)闇y速的標(biāo)準(zhǔn)方法，其產(chǎn)品也已走向市場(美國TSI公司、Aerometrics公司和丹麥Dantec公司等均有成套產(chǎn)品推出)。
[0003]粒子跟蹤測速方法是現(xiàn)今實驗流體力學(xué)發(fā)展中的一個里程碑，它通過攝像的方法記錄流場的流動形態(tài)，采用圖像分析技術(shù)計算出整個流場的流速分布，是一種瞬時、無擾的全場測速技術(shù)，近年來在研究渦流和湍流等復(fù)雜流動中得到了廣泛的應(yīng)用。其中粒子圖像估計流體的運動矢量是PIV技術(shù)的核心和難點。
[0004]但是對于利用樹葉等天然漂浮物和漩滾、表面波等天然水面模式作為水流示蹤物的大尺度粒子圖像測速(LSPIV)而言，大多數(shù)天然水面模式產(chǎn)生于明渠紊流，它們沒有明確的粒子特性，并且通常存在振蕩、擴(kuò)散及形變運動，因而缺乏穩(wěn)定的幾何特征，使得粒子跟蹤測速方法難以直接適用。直接互相關(guān)(DCC)的空域相關(guān)匹配法是流體的運動矢量中常用的計算方法，但是對于LSPIV，待測流場面積往往覆蓋數(shù)百至數(shù)千平方米，圖像分辨率需達(dá)到百萬至千萬像素，遠(yuǎn)大于目前實驗室十萬像素的數(shù)量級，使得基于DCC的空域相關(guān)匹配法計算量很大，難以滿足流場、流量連續(xù)監(jiān)測的實時性要求。頻域相關(guān)匹配法基于快速傅立葉變換互相關(guān)(FFT-CC)，當(dāng)輸入為實信號時，輸出為復(fù)信號，虛部的計算將消耗大量的時間和存儲資源。此外，由于頻域相關(guān)匹配采用固定的觀測窗口，沒有考慮出入分析區(qū)域的示蹤物，窗口尺度對測量精度的影響較為敏感。目前PIV中的自適應(yīng)選窗方法以相關(guān)系數(shù)作為迭代條件，要求分析區(qū)域內(nèi)的粒子數(shù)在8?15以上，才能保證有效匹配的相關(guān)系數(shù)保持穩(wěn)定，這在河流水面圖像中通常難以滿足。因此，河流水面流場的運動矢量估計面臨著特有的挑戰(zhàn)，研究針對水面模式這類非剛體目標(biāo)的運動矢量估計方法具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是針對上述【背景技術(shù)】的不足，提供了一種基于FHT-CC的流場圖像自適應(yīng)運動矢量估計方法，采用FHT-CC作為相關(guān)測度，在保持相關(guān)曲面等效性和完整性的同時，大幅度精簡計算量。
[0006]為了實現(xiàn)上述的技術(shù)目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為:
[0007]一種基于FHT-CC的流場圖像自適應(yīng)運動矢量估計方法，該方法包括以下步驟:[0008]步驟一:先獲取一張流場圖像，隔了一個時間長度后，獲取另一張流場圖像，將兩張流場圖像的信號轉(zhuǎn)換為傅里葉頻域形式；
[0009]步驟二:利用二維哈特利變換互相關(guān)模型計算上述兩幅流場圖像的頻域相關(guān)測度，再經(jīng)逆變換得到空域相關(guān)曲面；
[0010]步驟三:采用高斯曲線方程擬合出上述空域相關(guān)曲面峰值的亞像素坐標(biāo)；
[0011]步驟四:根據(jù)采樣定理確定計算上述空域相關(guān)曲面的窗口尺度搜索區(qū)間，在該區(qū)間內(nèi)采用自適應(yīng)選窗技術(shù)搜索相關(guān)曲面信噪比的局部峰值得到最佳窗口尺度，并將最佳窗口尺度下步驟三求得的相關(guān)曲面峰值的亞像素坐標(biāo)作為流場圖像的運動矢量。
[0012]步驟二所述二維哈特利變換互相關(guān)(FHT-CC)模型:
[0013]Ch (U，V) = FHe (u, v) GHe (u, v) +FHe (u, v) GHe (u, v) +FHe (u, -v) GHo (u, v) -FHo (u, v)Gge (u, —V)，
[0014]其中，F(xiàn)h(u, v)和Gh(u, v)分別對應(yīng)F(u, v)與G(u, v)的二維哈特利變換,FHe(u, v)、FHe (u, -v)為前一幀圖像經(jīng)哈特利變換構(gòu)造的奇函數(shù)，GHe (u, v) > GHe (u, -v)為后一幀圖像經(jīng)哈特利變換構(gòu)造的奇函數(shù)，F(xiàn)H()(u，V)為前一幀圖像經(jīng)哈特利變換構(gòu)造的偶函數(shù)，GH()(u，V)為后一幀圖像經(jīng)哈特利變換構(gòu)造的偶函數(shù)，Ch(U，V)為頻域相關(guān)測度，F(xiàn)(U，V)為前一幀圖像的傅里葉頻域形式，G(u，v)為后一幀圖像的傅里葉頻域形式。
[0015]步驟三所述亞像素坐標(biāo)的求法為:
[0016]步驟二所得空域相關(guān)曲面峰值在χ方向的一維分布可表示為:
[0017]
【權(quán)利要求】
1.一種基于FHT-CC的流場圖像自適應(yīng)運動矢量估計方法，其特征在于，該方法包括以下步驟: 步驟一:先獲取一張流場圖像，隔了一個時間長度后，獲取另一張流場圖像，將兩張流場圖像的信號轉(zhuǎn)換為傅里葉頻域形式； 步驟二:利用二維哈特利變換互相關(guān)模型計算上述兩幅流場圖像的頻域相關(guān)測度，再經(jīng)逆變換得到空域相關(guān)曲面； 步驟三:采用高斯曲線方程擬合出上述空域相關(guān)曲面峰值的亞像素坐標(biāo)； 步驟四:根據(jù)采樣定理確定計算上述空域相關(guān)曲面的窗口尺度搜索區(qū)間，在該區(qū)間內(nèi)采用自適應(yīng)選窗技術(shù)搜索相關(guān)曲面信噪比的局部峰值得到最佳窗口尺度，并將最佳窗口尺度下步驟三求得的相關(guān)曲面峰值的亞像素坐標(biāo)作為流場圖像的運動矢量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于FHT-CC的流場圖像自適應(yīng)運動矢量估計方法，其特征在于，步驟二所述二維哈特利變換互相關(guān)模型為:
Ch (U，V) = FHe (U，V) GHe (U，V) +FHe (u, v) GHe (u, v) +FHe (u, -v) GHo (u, v) _FHo (u, v) GHe (u, -v), 其中，F(xiàn)h(u，v)和6[1(11，￥)分別對應(yīng)F(u，v)與G(u，v)的二維哈特利變換，F(xiàn)He(u, v) >FHe (u, -v)為前一幀圖像經(jīng)哈特利變換構(gòu)造的奇函數(shù)，GHe (u, v) > GHe (u, -v)為后一幀圖像經(jīng)哈特利變換構(gòu)造的奇函數(shù)，F(xiàn)H()(u，V)為前一幀圖像經(jīng)哈特利變換構(gòu)造的偶函數(shù)，GH()(u，V)為后一幀圖像經(jīng)哈特利變換構(gòu)造的偶函數(shù)，Ch(U，V)為頻域相關(guān)測度，F(xiàn)(U，V)為前一幀圖像的傅里葉頻域形式，G(u，v)為后一幀圖像的傅里葉頻域形式。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于FHT-CC的流場圖像自適應(yīng)運動矢量估計方法，其特征在于，步驟三所述亞像素坐標(biāo)的求法為: 步驟二所得空域相關(guān)曲面峰值在X方向的一維分布可表示為:

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于FHT-CC的流場圖像自適應(yīng)運動矢量估計方法，其特征在于，步驟四所述窗口尺度搜索區(qū)間為: 對于矩形區(qū)域內(nèi)的一個流體微團(tuán)，若米用尺度為MXN的固定窗口觀測其在χ和y方向上的平均位移Ax和Λ y，則窗口尺度搜索區(qū)間為:2Ax<M<3Ax，2Ay<N<3Ay。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于FHT-CC的流場圖像自適應(yīng)運動矢量估計方法，其特征在于，步驟四所述自適應(yīng)選窗技術(shù)包括以下步驟: (I)選取初始尺度:選取一個大于分析區(qū)域內(nèi)X和I方向中最大待測位移3倍的正方形觀測窗口作為初始尺度:
M0 = N0 ^ 3max ( Δ χ, Δ y)； (2 )計算初始位移:首先以初始尺度Mtl X N0計算FHT-CC，得到觀測窗口內(nèi)目標(biāo)χ和y方向初始位移△&，△%，然后采用全局角度直方圖對得到的位移矢量進(jìn)行校驗，并標(biāo)注錯誤矢量用于流場后處理； (3)迭代窗口尺度:對于正確矢量，以此前位移的3倍偶數(shù)作為當(dāng)前的窗口尺度:
Mi = 3χη, Ni = 3yH，i = I, 2, 3...重新計算FHT-CC;如果所得矢量為錯誤矢量，說明當(dāng)前的窗口尺度不足以提供足夠的目標(biāo)信息，返回此前正確矢量對應(yīng)的窗口尺度Mi+ Ni^1 ;如果所得矢量為正確矢量，當(dāng)位移的3倍大于當(dāng)前的窗口尺度時，重復(fù)步驟3，迭代出新的％、Ni,直到滿足:
.3 Δ Xi ^ Mi, 3 Δ Yi ^ Ni ； (4)搜索SNR峰值:將最接近3倍位移的SNR峰值作為最佳窗口尺度的判別條件，以2pixel為遞減步進(jìn)依次搜索χ方向和y方向的SNR峰值，直到滿足SNRi≥SNRi^1和SNRi≥SNRi+1時停止搜索，返回分析區(qū)域的最佳窗口尺度MpNi和位移Axi, Ayi ;若未出現(xiàn)SNR峰值，當(dāng)窗口尺度小于初始位移的2倍時，即Mi < 2 Λ X(l，Ni≥2 Λ y0,同樣停止搜索，返回此前最大SNR對應(yīng)的窗口尺度Mh、Nh和位移Λχη，ΔΥ?_10
【文檔編號】G06T7/20GK103793924SQ201410040987
【公開日】2014年5月14日 申請日期:2014年1月28日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月28日
【發(fā)明者】嚴(yán)錫君, 王玲玲, 嚴(yán)妍, 張家華, 孫桐, 卜旸, 郁麟玉, 趙光辰 申請人:河海大學(xué)