【摘 要】
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数字粒子图像测速Digital Particle Image Velocimetry,简称DPIV,是集激光及现代光学技术、数字摄像及其接口技术、数字图像处理算法与技术、流体力学理论与应用于一身的跨学
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数字粒子图像测速Digital Particle Image Velocimetry,简称DPIV,是集激光及现代光学技术、数字摄像及其接口技术、数字图像处理算法与技术、流体力学理论与应用于一身的跨学科综合研究和应用领域.该论文的研究内容是对数字粒子图像测速中有关的数字图像处理方法与算法进行分析、研究和实现.DPIV互相关测速计算的实现可通过两种途径:其一是空间域互相关算法;其二是频率域互相关算法.频率域互相关算法因直接运用FFT算法,所以计算速度快、实时性好.空间域互相关算法具有灵活性好和适用性强的判读区窗口,但计算速度极慢,其具体实现非常少见.该论文提出一种PCA算法,该算法基于图像金字塔结构,其具体实现非常少见.该论文提出一种PCA算法,该算法基于图像金字塔结构,通过在低分辨率图像上进行预测计算,极大地减少了空间域互相关的搜索区域和计算量.经测试对比PCA算法的计算速度比原始的空间域互相关算法提高了20多倍,达到甚至超过了基于FFT的频率域互相关算法.提高互相关测速的精度,是现代PIV技术的挑战之一.该论文对于提高互相关精度的方法展开了初步的研究,设计和实现了PCA算法的子像元位移算法和大速度梯度畸变校正算法.为了进行精度对比分析,还实现了典型人工模拟粒子图生成程序,进行了各种算法的初步对比测试和精度分析,结果表明PCA算法的子像元位移算法将精度提高到了子像元级,而大速度梯度畸变校正算法也初步实现了特殊流场情况下测速精度的改善.为了今后开展透明圆管内流场PIV实验,论文对透明圆管内流场照相的几何畸变的数学模型进行了分析推导,并做了实物验证和编程试验,结果表明综合运用多项式几何校正和直接光路计算的几何校正可以有效地纠正这类折射畸变误差,为今后DPIV定量观测实验时如何提高测速精度提供了依据.最后,论文将用于PIV测速的PCA算法和TFIA算法以及互相关矢量图的概念,跨学科地应用到机动车号牌图像自动定位识别系统中,形成一种全新的图像处理与识别方法(VMLA算法).对实际图像的处理结果表明该算法抗干扰性强、定位效果出众.经查新,这种跨学科间PIV方法应用的思路和算法在数字图像模式识别相关应用领域中至今尚无论文发表.
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