針對表面流速圖像測試中高濃度粒子條件下測量誤差大的問題,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、運動軌跡、運動趨勢等因素,應(yīng)用一元線性回歸分析法擬合粒子中心坐標(biāo),通過相關(guān)系數(shù)完成粒子匹配,實現(xiàn)最佳同源粒子追蹤。運用多幀回歸粒子匹配算法開發(fā)了改進(jìn)型大尺度模型表面流場圖像測試系統(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量精度,更好地滿足工程實踐研究需求。 

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

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

流場粒子圖

閾值分割處理前景和背景差異較小的圖像時分割效果較差。對圖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相鄰兩幀圖像做差分運算，再通過閾值變換消除背景、分離運動目標(biāo)信息，該方法能提高背景和前景差異，有利于閾值分割，適用于運動目標(biāo)和背景差異較小的圖像檢測，具有算法簡單、運算速度快等優(yōu)點。幀差法計算方法如下:式中:pi(x,y)為幀差法處理后圖像灰度值。

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

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3269742