三维粒子图像测速PPT学习教案

1、会计学1三维粒子图像测速三维粒子图像测速第1页/共18页三维粒子图像技术以三维重构技术为核心，建立起流场粒子三维结构分布。相机标定是对三维粒子图像测速系统进行标定，提高精度。示踪粒子与流场，互相关息息相关。互相关技术主要是通过互相关方法建立起粒子场的速度场。本文的工作任务如工作模块示意图所示，主要集中在最为复杂也是核心的三维重构技术的研究。并做了相关的相机标定的研究与分析（本文的相机标定的主要工作皆由靳秀青学姐所做），以及相关的互相关技术的研究。第2页/共18页第3页/共18页00024012240122220021100cos0 sincossin00 cossin010sincos00 c

2、oscossin0 cos001()(),()(pppxX XyY YzZ Zx xxkrkry yy krkrx x x y y y rxyxkr 42421212), (),kry krkrk k为 屈 光 度 修 正 项 ，为 修 正 系 数 。0000012, , , , , ,X Y Zx y f k k 称为照相系统标定参数它们可以通过标定确定 参数第4页/共18页左图：所用左右相机对标定板拍摄的图像右图：左右两个相机标定结果的标定参数此标定结果是使用matlab相机标定工具箱所得第5页/共18页三维粒子图像测速技术的研究对象是三维空间粒子场，可以考虑直接从三维空间粒子场着手，将相

3、机标定与三维重构结合起来，直接对三维空间粒子场进行标定，得出三维空间粒子场的标定参数，大大地提高了精度。第6页/共18页第7页/共18页左图为三维空间粒子场的动画从三维空间粒子场的动画中看到各种角度下三维空间粒子场的二维度结构形态第8页/共18页第9页/共18页左，右下图说明：原图是一个大格子的黑白间隔图，我们把它视为三维空间里的一个水平截面重构图就是对原图的还原，可以把黑色格子看成是粒子（相对来说是非常非常的粒子），重构后，可以看出，黑色格子粒子的图像周边变得模糊，黑色粒子重构后有了“影子”左图用于层析重构的成像模型。在个顶视成像平面里展示了，像素单元线，测量空间是二维体素阵列。灰度水平表示

4、出对应于像素 的权重系数 的值第10页/共18页新的网格划分是基于沿着相机光线进行网格划分的思想，这样可以生成规整的w投影矩阵，而且w的权值计算也简单了，不需要进行面积计算，只是赋值，有0,0.5,0.25这三种值。这样是会节省计算时间，而且在计算w矩是不会有误差的。网格模型一网格模型二第11页/共18页第12页/共18页在PIV里，互相关主要研究连续两张图像里的亚格子区域之间的相关度，就是这两个亚格子里的粒子群分布形态的相似性。一般而言，由于在PIV连续两张图像里的时间间隔非常小，所以第一张图像粒子群态在这么短的时间基本上在第二章图像里不会有大的变化。在对采集图像进行分析时，首先需要明确一个

5、概念“判读区”：它是指图像中一定位置取一定尺寸的方形图，通过对判读区进行信号处理，就可以获取速度。假设系统在t0 以及t0+t 这两个时刻分别获取图4.2 -1中图1 和图2，在图1 和图2 中相同位置获取两个同样尺寸大小的判读区f (m, n)以及g (m, n)，(m,n)表示f 与g 分别在图1 与图2 中的相对位置，对f 与g 进行处理就可以获得此判读区对应位移s，示意图如图4.2 -1 所示：图4.2 -1 互相关计算示意图第13页/共18页-10-50510-10-5051011.522.53x 106-10-50510-10-5051033.544.555.56x 104乘法互相关公式：1211( ,)( , )(,)N NijijijC X Yf X Yf XXYY 乘法互相关相关谱：减法互相关公式：1211(,)( , )(,)NNijijijC X Yf X Yf XX YY 减互相关相关谱：第14页/共18页在速度梯度为0时如图4.4-1所示，也就是代表了流场无变形，互相关是很好解决的，不会存在大误差。在速度梯度不为0时如图4.4-2 图4.4-3所示，流场有了变形，做