針對(duì)表面流速圖像測(cè)試中高濃度粒子條件下測(cè)量誤差大的問(wèn)題,改進(jìn)了最鄰近匹配算法,提出基于回歸分析的表面流場(chǎng)粒子匹配算法,即多幀回歸粒子匹配算法。該算法綜合粒子距離、運(yùn)動(dòng)軌跡、運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)等因素,應(yīng)用一元線性回歸分析法擬合粒子中心坐標(biāo),通過(guò)相關(guān)系數(shù)完成粒子匹配,實(shí)現(xiàn)最佳同源粒子追蹤。運(yùn)用多幀回歸粒子匹配算法開(kāi)發(fā)了改進(jìn)型大尺度模型表面流場(chǎng)圖像測(cè)試系統(tǒng)（ILSPIV）,并將ILSPIV應(yīng)用到八卦洲河工模型,ILSPIV和旋槳流速儀測(cè)量的斷面垂線平均流速分布形態(tài)及數(shù)值基本一致,表明多幀回歸粒子匹配算法能提升高濃度粒子條件下流速測(cè)量精度,更好地滿足工程實(shí)踐研究需求。 

【文章來(lái)源】：水利水電科技進(jìn)展. 2020,40(01)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

流場(chǎng)粒子圖

閾值分割處理前景和背景差異較小的圖像時(shí)分割效果較差。對(duì)圖1直接進(jìn)行閾值分割，處理結(jié)果如圖2(a)所示。幀差法的基本原理是首先對(duì)相鄰兩幀圖像做差分運(yùn)算，再通過(guò)閾值變換消除背景、分離運(yùn)動(dòng)目標(biāo)信息，該方法能提高背景和前景差異，有利于閾值分割，適用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和背景差異較小的圖像檢測(cè)，具有算法簡(jiǎn)單、運(yùn)算速度快等優(yōu)點(diǎn)。幀差法計(jì)算方法如下:式中:pi(x,y)為幀差法處理后圖像灰度值。

依次對(duì)其他同源疑似點(diǎn)與起始點(diǎn)(xm,yn)進(jìn)行回歸分析，相關(guān)系數(shù)最大的作為同源點(diǎn)，完成全流場(chǎng)粒子匹配。圖3為根據(jù)原則(1)處理獲取的同源示蹤粒子像，黑色點(diǎn)坐標(biāo)為(x0,y0)，其同源疑似點(diǎn)有點(diǎn)(x0+1,y0-1)、(x0+1,y0)和(x0,y0+1);點(diǎn)(x0+1,y0-1)的同源疑似點(diǎn)有(x0+2,y0-2)、(x0+2,y0-1)和(x0+1,y0);點(diǎn)(x0+1,y0)的同源疑似點(diǎn)有(x0+1,y0-1)、(x0,y0+1)和(x0+2,y0-1);點(diǎn)(x0,y0+1)的同源疑似點(diǎn)有(x0-1,y0+2)和(x0+1,y0)，則對(duì)應(yīng)相關(guān)系數(shù)最高的點(diǎn)為點(diǎn)(x0,y0)、(x0+1,y0-1)和(x0+2,y0-2)，其擬合直線為

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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