基于opencv的互相关图像测速方法研究

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1、科学技术与工程Vo1．10No．15May2010．第lO卷第15期2010年5月1671-1815(2010)15—3570—04ScienceTechnologyandEngineering@2010Sci．TeeEEngng．力学基于OpenCV的互相关图像测速方法研究陈敏许雪林(福建工程学院，福州350005)摘要通过对比互相关技术和多普勒技术的差别，从一个新的角度把互相关技术应用于微小气泡测试的研究中。利用高速CCD相机拍摄微小气泡运动图像，利用快速傅里叶变换实现互相关算法，为提高计算准确度采用高斯曲线拟

2、合互相关函数的峰值并给出拟合公武，得到了亚像素级的运动速度。为标定互相关算法的准确度，采用图像平移的方法验证算法的可行性和可靠性。该算法具有潜在的广泛应用价值。关键词速度互相关亚像素气泡标定中图法分类号0357．54TP391．75；文献标志码A目前流场测速技术主要有两种，一种是依赖时速度更为接近。通过互相关计算可得到二维运动间、位移转换进行直接测速的方法，如互相关技速度及其运动方向。因此利用互相关方法就没有术⋯；另一种是利用多普勒效应问接测速的方法。以上多普勒方法的不足。综合多方面考虑，采用互多普勒法测量原理，是

3、依据声波中的多普勒效相关方法进行微小气泡运动速度测量。应，其检测量为漂移频率，且多普勒频移与被测流OpenCV是IntelR开源计算机视觉库。它由一速成正比。基于多普勒效应的LDV(Laser系列C函数和少量C++类构成，实现了图像处理DopplerVelocimetry)是在某一测点处一段时间内进和计算机视觉方面的很多通用算法l5J。文中算法行的，因此所测速度是时均定量值，只有通过对每是在openCV提供的标准函数基础上实现的。一点的测量才可以得到整个流场，这种方式的测量1互相关技术原理及实现不可同时进行，因此它

4、不可用于研究非稳态流动。一般LDV只能测量出频移的绝对值，不能确1．1互相关函数简介定其正负号，因而不能确定速度方向的唯一性。互相关技术基本原理是根据速度的基本定义：这种技术具有良好的时间分辨率和空间分辨率，但：，在算法实现中是对相邻两帧它是一种单点测量技术，只适于低密度的测速，而2一1，且，这种方法对硬件要求较高。图像进行互相关函数计算，计算出的互相关函数的互相关方法是通过测量一定时间间隔内流体最大值所在位置即对应着两帧图像之间的位移，再体元的位移，根据定义直接计算速度。利用互相关根据拍摄时设定的时间间隔，就可获

5、得运动速度。方法可以对测量区域进行全场测量，虽然互相关测1．2互相关算法实现速也是一种统计平均意义下速度，但通过选择合适互相关算法具体实现时是把两幅图像等同地的网格和步进量，就可使网格下的平均速度与实际划分为多个网格，对两个图像相同位置上的两个网格进行互相关计算。网格大小的选取在互相关计2010年3月9日收到福建工程学院科研发展基金(GY．Z0742)资助算尤为重要。所设网格越大，网格内包含的信息就第一作者简介：陈敏(1975一)，女，讲师，博士，研究方向：图像处越多，会加大相关运算的计算时间，而且各种噪音理、模式

6、识别。E—mail：chenmin@ti．t．edu．ca。的影响也会加大，降低两个网格内的相关性；所设15期陈敏，等：基于OpenCV的互相关图像测速方法研究357l网格越小，网格内包含的信息也越少，就会使得网数字图像的采集是量化过的，所获得的位移均为整格内有效气泡对减少，甚至无法达到相关分析的必数值，也就是说系统对小于一个像素的位移不响要条件，这将影响到相关分析结果的可靠性与正确应。因此，系统的位移动态范围限制在1～NB(NB性。因此，选择一个合适的网格，使噪音的影响最为选定的网格大小)像素的范围内，量化效应非

7、常小、减少相关分析的计算量，同时又能有效地提高明显，这对于实际应用显然是不够的。为了获得分析结果的准确度和可靠度。根据奈奎斯特采样“亚像素”的准确度，有必要对计算出的R(Ax，ay)定理，当信号采样频率大于或等于信号最高频率的进行拟合，得到相关峰在两个像素间的精确位置。两倍时，信号能不失真地重建。因此，网格的大小考虑到气泡成像时亮度的分布为高斯分布]：应选为网格内气泡最大位移的两倍。，()=loexp(一(—0)／20")(6)采用经典的互相关算法，即利用互相关函数直所以采用高斯曲线拟合峰值。假定互相关峰值所接进行

8、计算时运算量较大，为提高运算速度通常采在的像素坐标为(。，Yo)，取峰值附近的三个像素用傅里叶变换来实现互相关函数的计算。利用傅点。一1、。、。+1，对应的相关值分别为R。一。，里叶变换中的互相关定理进行处理，即互相关函数R0，Ro+l：与功率谱构成傅里叶变换对J，如下式：1nR0—1一lnR0+1／。+．而丽1、L，，孔，n)g(m—d，凡一e)d，dn¨