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三维PIV系统的双目融合技术研究

作　者: 马乐
导　师: 李木国
学　校: 大连理工大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 计算机视觉 三维PIV 双目融合 流场测量
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


PIV(Particle Image Velocimetry,粒子图像测速)是随信息科学和图像处理等学科发展而兴起的一种流场测量技术,与传统方法相比,它具有无扰动、即时、全流场测量等优点。目前二维PIV已被作为水动力、空气动力等研究领域的重要实验手段。基于双目视觉的三维PIV系统是以计算机立体视觉为理论基础,以图像处理为手段,目标是实现流场一定体积内的三维速度矢量分布的测量。本文依托国家自然科学基金的资助,对三维PIV系统进行了深入而详细的研究,包括:粒子图像测速系统的原理与组成,摄像机与双目视觉数学模型的建立与推导,摄像机定标、特征提取、三维重构等重要图像处理算法及其实现,其中着重探讨了该系统中最关键并且最困难的双目融合技术。在大量研究的基础上,本文针对粒子图像噪声严重、存在遮挡、粒子提取困难的特点,提出了一种基于径向拟合与灰度排序的双目融合算法,经实验,该算法能够有效滤除粒子图像中的噪声,改善遮挡情况下的粒子提取精度,最终获得较高的粒子融合率,很好的满足了三维PIV系统的要求。本文按需求设计了三维PIV实验系统,选用恰当型号的设备搭建了硬件部分,并编程实现了文中提到的各个关键算法,然后进行了大量实验。实验结果表明:本套系统的硬件设备性能达到设计需求;本文所选用的粒子图像处理方法均切实有效,能够为使用者提供符合要求的测量精度。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-9
1 绪论  9-13
  1.1 研究背景  9-11
  1.2 国内外研究概况及发展趋势  11
  1.3 本文主要研究工作  11-12
  1.4 本文章节安排  12-13
2 双目立体视觉系统  13-23
  2.1 双目立体视觉的基本原理  13
  2.2 世界坐标系、摄像机坐标系与图像坐标系  13-15
  2.3 双目立体视觉系统的结构与组成  15-16
    2.3.1 双目立体视觉系统的结构  15
    2.3.2 双目立体视觉系统的组成  15-16
  2.4 摄像机的数学模型  16-19
    2.4.1 线性摄像机模型  16-18
    2.4.2 非线性摄像机模型  18-19
  2.5 双目立体视觉系统的数学模型  19-22
  2.6 小结  22-23
3 三维PIV系统的原理和组成  23-33
  3.1 三维PIV系统的原理  23
  3.2 三维PIV系统的组成  23-24
  3.3 示踪粒子与被测流场环境  24-25
    3.3.1 示踪粒子  24-25
    3.3.2 被测流场环境  25
  3.4 光源  25-26
  3.5 图像采集部分  26-31
    3.5.1 CCD摄像机及镜头  26-30
    3.5.2 图像采集卡  30-31
  3.6 图像处理部分  31-32
  3.7 小结  32-33
4 双目融合的准备工作  33-48
  4.1 摄像机定标方法概述  33-34
  4.2 张氏定标方法  34-40
    4.2.1 张氏定标方法的原理  34-35
    4.2.2 张氏定标方法的求解过程及优化  35-39
    4.2.3 定标误差分析  39-40
  4.3 粒子图像预处理方法  40-41
  4.4 特征提取  41-47
    4.4.1 定标图像的质心提取方法  42-46
    4.4.2 基于相关系数的粒子提取方法  46-47
  4.5 小结  47-48
5 三维PIV系统中的双目融合方法  48-64
  5.1 双目融合方法概述  48-50
    5.1.1 匹配方法的分类  48
    5.1.2 匹配的约束条件  48-49
    5.1.3 匹配的测度  49-50
  5.2 极线约束  50-53
    5.2.1 极线约束的基本原理  50-51
    5.2.2 基础矩阵F  51-53
    5.2.3 基于极线约束的立体匹配  53
  5.3 图像的极线校正  53-54
  5.4 双目融合方法在三维PIV领域遇到的挑战  54-57
  5.5 基于径向拟合和灰度排序的三维PIV双目融合方法  57-63
  5.6 小结  63-64
6 三维重构  64-67
  6.1 三维重构的原理  64-65
  6.2 三维重构的过程  65-66
  6.3 小结  66-67
7 三维PIV系统双目融合实验  67-76
  7.1 实验环境及设备调试  67-69
  7.2 摄像机定标实验  69-72
    7.2.1 定标板和定标图像  69-70
    7.2.2 定标图像的特征提取  70-71
    7.2.3 定标结果  71-72
  7.3 粒子图像融合实验  72-75
    7.3.1 极线校正  72-73
    7.3.2 噪声滤除  73
    7.3.3 粒子提取  73-74
    7.3.4 双目融合  74-75
  7.4 三维重构实验  75
  7.5 小结  75-76
结论  76-77
参考文献  77-80
攻读硕士学位期间发表学术论文情况  80-81
致谢  81-82

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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