掺气水流特性的图像测量方法
近年来，随着计算机技术和图像处理技术的蓬勃发展，图像测量作为一种非接触的、无损的测量方法，在掺气水流特性的研究中受到广大科研工作者的青睐。
本课题来源于国家自然科学基金项目（NO.50079020），使用图像测量技术对掺气水流的特性的测量方法进行研究。本文首先对研究该课题中所构建的一个实验系统进行介绍，从实验系统的构建得出满足图像测量要求的环境设计。
由于掺气水流中的气泡的和水都是无色透明的，这使得拍摄到的气泡图像存在对比度低，并且存在光照不均的影响，为了解决光照对分割结果的影响，达到高精度提取气泡的目的，本文提出了两种图像分割方法。第一种图像分割方法是基于局部分块的图像自适应阈值分割方法。首先将图像均匀地分割成若干子块，对每个图像子块，采用不同阈值进行气泡提取；然后对不同分块所获得的结果进行综合，获得最佳的气泡提取效果。第二种图像分割方法是，基于自适应局部区域划分的阈值分割方法。这是一种双层动态阈值法。在第一层中，用基于局部方差得出每个气泡所在的局部区域；在第二层中，对在第一层中所得出的局部区域采用独立的阈值分别进行气泡的提取处理，因为局部区域只包含邻近的一个或者几个目标物，所以这
种方法可以有效地减小不同目标物之间的亮度干扰，达到了高精度分割的要求。
一般说来，图像分割无法判断所获得的气泡区域是否存在粘连并对其进行分离，所以本文采用对目标物的轮廓进行投影检测来寻找气泡粘连处的凹点，并对凹点进行配对以获得粘连气泡的分离点对。然后，通过基于分离点对约束的椭圆拟合出来的二次曲线作为分离线，这样有效地补偿了粘连部分气泡的面积，从而使得测量的精度进一步提高。
根据气泡在图像平面中的面积估计气泡的体积，并对流场中的所有气泡采用遗传算法进行最佳的匹配跟踪，有效地解决了气泡群在流场中出现如遮挡、交叉、新出现、逃逸等复杂情况下的准确跟踪，并采用三次样条插值方法对离散的质心点轨迹进行拟合，得到气泡在流场中平滑的运动轨迹，从而实现了掺气水流特性的可视化测量。
图像测量;掺气水流;遗传算法;气泡跟踪;图像分割;流场;可视化测量
西安理工大学
硕士
模式识别与智能系统
朱虹
2004
中文
TV131.34;TP391.4
2007-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）