CN105701842A - 基于链码轮廓特征的液膜波动速度测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于气液两相流测量领域，为提供基于链码轮廓特征的液膜波动速度测量方法，从而对管道内环状流以及管道外液膜流动中采集的连续帧液膜图像进行准确、快速的流速测量和分析。为此，本发明采用的技术方案是，基于链码轮廓特征的液膜波动速度测量方法，在采用高速摄像机获取管道内轴向环状流液膜或管道外液膜原始图像基础上，通过包括图像灰度化、差影检测、中值滤波、阈值分割、孔洞填充在内的数字图像处理过程，分离出液膜流动区域，基于同一段液膜在不同时间移动的位置关系，计算得到液膜的波动速度。本发明主要应用于气液两相流测量场合。

Description

基于链码轮廓特征的液膜波动速度测量方法

技术领域

本发明属于气液两相流测量领域，特别涉及一种基于链码轮廓特征的液膜波动速度测量方法。

背景技术

气液两相环状流是工业生产过程中重要的流型流态之一，广泛存在于天然气输送、蒸发冷凝器和蒸汽加热系统等工业生产和设备中。对于管道内环状流以及管道外液膜流动，液膜速度的准确测量对分析液膜演化特性、传热传质特性等都具有重要的研究意义和应用价值。非侵入测量不干扰流场、适应性广、准确性高，得到了广泛的应用，目前基于非侵入光学诊断手段，采用液膜图像信息获取液膜速度成为研究的热点之一，如激光诱导荧光技术，由激光照射流场并诱导液膜发出荧光，高速相机捕获液膜图像并进行特征提取测量。

目前，基于图像的液膜速度测量多采用互相关技术，通过描述多幅图像之间的相似度进而求解波动速度。基于液膜图像灰度的互相关测量方法是较为常见的一种，该方法简洁实用，准确度高，但具有较大的计算量，实时性差，且一般用来处理线性尺度变化的图像。归一化灰度互相关算法在此基础上进行了改进，增强了图像识别率，但计算量仍然较大。基于图像特征参数，如液膜厚度等进行互相关运算计算量小，但该方法需要准确提取出被测对象主要特征，如果提取的特征参数存在较大误差，最终结果会严重偏离理想值，导致测量精度下降。因此，根据采集得到的液膜图像特点，准确、快速地实现液膜速度测量成为液膜流动特性研究中的重要问题之一。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在提供基于链码轮廓特征的液膜波动速度测量方法，从而对管道内环状流以及管道外液膜流动中采集的连续帧液膜图像进行准确、快速的流速测量和分析。为此，本发明采用的技术方案是，基于链码轮廓特征的液膜波动速度测量方法，在采用高速摄像机获取管道内轴向环状流液膜或管道外液膜原始图像基础上，通过包括图像灰度化、差影检测、中值滤波、阈值分割、孔洞填充在内的数字图像处理过程，分离出液膜流动区域，基于同一段液膜在不同时间移动的位置关系，计算得到液膜的波动速度。

基于同一段液膜在不同时间移动的位置关系，计算得到液膜的波动速度具体是，以液膜流动区域的8-链码轮廓作为匹配特征，选取两幅液膜原始图像分别进行处理并得到两相界面的链码特征，然后对这两个特征向量进行匹配，找到最佳匹配点位置，从而得到液膜流动位移，最后根据两幅图像的帧频时间，得到液膜波动速度。

采用基于激光诱导荧光方法或直接高速摄影法，采集管道内环状流或管道外轴向液膜的连续多帧图像，利用数字图像处理过程，分离出液膜流动二值化区域。

以液膜流动区域的8-链码轮廓作为匹配特征，得到液膜波动速度具体步骤是，在前一帧图像中，选取垂直于管道的一条直线M与两相界面的交点作为起始端，以垂直于管道的另一条直线N与两相界面的交点作为终止端，提取出此段两相界面的8-链码轮廓特征，并将其记为链码特征向量V₁；

在后一帧待匹配图像中，以直线M与两相界面的交点作为起始端，逆时针提取液膜两相界面的8-链码轮廓特征，将特征向量V₁与该图像中沿管道轴向且位于直线M之后相同维数的链码特征向量进行匹配，获得最佳匹配点位置，即得到液膜流动位移；

选取最佳匹配点及其附近的两个点，采用抛物线拟合亚像素极值，作为拟合优化后的最佳匹配点，即优化的液膜流动位移；

利用拟合优化的液膜流动位移与两幅图像之间的帧频时间关系，求取液膜波动速度。

本发明的特点及有益效果是：

本发明方法通过提取管道内环状流或管道外多帧液膜图像的两相界面链码轮廓特征，以管道轴向为搜索方向，基于相邻两帧液膜的链码特征向量余弦值与相似度之间的关系进行匹配，获取液膜流动位移，从而实现准确、快速的液膜波动速度测量，为后续液膜的流动演化以及特性分析奠定坚实基础。

附图说明：

图1为竖直管道内环状流液膜图像采集和测量系统(以激光诱导荧光法为例)。

图2为液膜图像原始与处理后的液膜图像，其中(a)为原始液膜图像，(b)为处理后液膜图像及待匹配区域。

图3为两链码向量余弦值及匹配算法示意图。

具体实施方式

本发明适用于基于激光诱导荧光的管道内环状流以及管道外液膜波动速度测量，同样适用于通过其他方法(如直接高速摄影法)采集的管道内环状流以及管道外液膜图像速度测量。

在采用高速摄像机获取管道内轴向环状流液膜或管道外液膜原始图像基础上，通过图像灰度化、差影检测、中值滤波、阈值分割、孔洞填充等一系列数字图像处理过程，分离出液膜流动区域，基于同一段液膜在不同时间移动的位置关系，可以计算得到液膜的波动速度。在保证准确度的前提下，为提高处理速度，本发明以液膜流动区域的8-链码轮廓作为匹配特征，选取两幅液膜图像分别进行处理并得到两相界面的链码特征，然后对这两个特征向量进行匹配，找到最佳匹配点位置，从而得到液膜流动位移，最后根据两幅图像的帧频时间，得到液膜波动速度。

具体方法如下：

1.基于激光诱导荧光或其他方法(如直接高速摄影法)，采集管道内环状流或管道外轴向液膜的连续多帧图像，利用数字图像处理技术，分离出液膜流动二值化区域；

2.在前一帧图像中，选取垂直于管道的一条直线M与两相界面的交点作为起始端，以垂直于管道的另一条直线N与两相界面的交点作为终止端，提取出此段两相界面的8-链码轮廓特征，并将其记为链码特征向量V₁。

3.在后一帧待匹配图像中，以直线M与两相界面的交点作为起始端，逆时针提取液膜两相界面的8-链码轮廓特征，将特征向量V₁与该图像中沿管道轴向且位于直线M之后相同维数的链码特征向量进行匹配，获得最佳匹配点位置，即得到液膜流动位移；

4.以上述获得的液膜流动位移作为初值，选取最佳匹配点及其附近的两个点，采用抛物线拟合亚像素极值，作为拟合优化后的最佳匹配点，即优化的液膜流动位移。

5.利用拟合优化的液膜流动位移与两幅图像之间的帧频时间关系，求取液膜波动速度。

下面结合附图和具体实施方式进一步详细说明本发明。

发明了一种基于链码轮廓特征的液膜波动速度测量方法，该方法充分考虑了摄取图像中液膜的轮廓特征，基于数字图像处理技术，实现了以液膜两相界面的链码轮廓为匹配特征，以管道轴向为搜索方向的准确、快速液膜波动速度测量方法。

下面结合附图对本发明做进一步的说明。

图1所示为竖直管道内环状流液膜图像采集和测量系统(以激光诱导荧光法为例)。其中，激光束穿过玻璃管道中心轴线照射流场，选用RhodamineB作为荧光粒子，其在常温下能够迅速溶解在水中，并在532nm的激光激发下发出610nm左右波长的荧光。高速摄像机与激光器相互垂直放置，以高速帧频采集液膜荧光图像，并基于液膜轮廓链码特征实现速度的准确、快速测量。基于链码轮廓特征的速度测量方法同样适用于通过其他方法(如直接高速摄影法)采集得到的液膜图像。

图2(a)所示为液膜的原始图像，通过图像灰度化、差影反色、中值滤波、阈值分割、孔洞填充等一系列数字图像处理过程，分离出液膜流动区域，如图2(b)所示。选取垂直于管道的一条直线M与两相界面的交点作为起始端，以垂直于管道的另一条直线N与两相界面的交点作为终止端，提取出此段两相界面的8-链码轮廓特征，并将其记为链码特征向量V₁。同样的，将相邻帧待匹配图像经过一系列数字图像处理，分离出液膜流动区域，提取两相界面的8-链码轮廓特征，将其中连续的与特征向量V₁维数相同的链码特征向量记为V₂。

链码特征向量V₁与V₂的匹配策略是：V₁和V₂两个向量的夹角可以反映其相似程度，因此通过求取向量的夹角，进而实现特征向量的匹配。根据式(1)，对两个链码特征向量求取余弦值。当余弦值为1时，则两者完全匹配，余弦值越大，匹配程度越高，反而则越低。

$cos\mathrm{\θ}=\frac{{V_1}^T{V}_2}{\left|\right|V_1\left|\right|*\left|\right|V_2\left|\right|}---\left(1\right)$

其中θ为两向量的夹角，V₁和V₂分别代表两幅液膜图像中气液两相界面的链码向量。

图3(a)所示为向量余弦匹配算法示意图。以其中一帧作为原始图像，另外一帧作为待匹配图像，分别进行图像处理并求取气液两相界面的链码向量，根据式(1)求得的两个链码向量的余弦值如图3(b)所示。根据向量余弦找到其极值所在的位置，从而得到液膜流动位移。为了提高测量精度，对最佳匹配点进行抛物线拟合，拟合原理如下：

在峰值附近取三组已知数据(s₁,f₁)、(s₂,f₂)、(s₃,f₃)，利用抛物线拟合算法，求得峰值下对应的坐标值s_m。其中s₁、s₂和s₃分别为峰值附近三个位置点，f1、f2和f3为其对应的链码向量余弦，并且满足s₂＝s₁+h，s₃＝s₁+2h，h为采样间隔(取h＝1)。基于该三点坐标拟合得到的抛物线方程为：

$\begin{array}{c}f\left(s\right)=\frac{f_1+2f_2+f_3}{2h^2}{s}^2-\left(\frac{3f_1+4f_2-f_3}{2h}+\frac{f_1-2f_2+f_3}{h^2}{s}_1\right)s\\ +\left(f_1+\frac{f_1-2f_2+f_3}{2h^2}+\frac{3f_1-4f_2+f_3}{2h}{s}_1\right)\end{array}---\left(2\right)$

从而求得抛物线顶点坐标为：

$s_m=s_1+\frac{(3f_1-4f_2+f_3)h}{2f_1-4f_2+2f_3}---\left(3\right)$

$f_m=f_1+\frac{{(3f_1-4f_2+f_3)}^2}{8(f_1-2f_2+f_3)}---\left(4\right)$

经抛物线拟合后得到的s_m值即为拟合后的液膜流动位移。根据位移与两幅图像帧频时间间隔的关系，可以求得液膜波动速度U_L。

根据本发明中基于图像液膜两相界面的链码轮廓特征，对多帧图像液膜链码轮廓进行快速匹配，得到液膜流动位移并基于抛物线进行拟合优化，从而得到液膜波动速度。该发明方法实用性强，可以准确、快速地实现管道内环状流液膜和管道外液膜速度测量。

Claims (4)

1.一种基于链码轮廓特征的液膜波动速度测量方法，其特征是，在采用高速摄像机获取管道内轴向环状流液膜或管道外液膜原始图像基础上，通过包括图像灰度化、差影检测、中值滤波、阈值分割、孔洞填充在内的数字图像处理过程，分离出液膜流动区域，基于同一段液膜在不同时间移动的位置关系，计算得到液膜的波动速度。

2.如权利要求1所述的基于链码轮廓特征的液膜波动速度测量方法，其特征是，基于同一段液膜在不同时间移动的位置关系，计算得到液膜的波动速度具体是，以液膜流动区域的8-链码轮廓作为匹配特征，选取两幅液膜原始图像分别进行处理并得到两相界面的链码特征，然后对这两个特征向量进行匹配，找到最佳匹配点位置，从而得到液膜流动位移，最后根据两幅图像的帧频时间，得到液膜波动速度。

3.如权利要求1所述的基于链码轮廓特征的液膜波动速度测量方法，其特征是，采用基于激光诱导荧光方法或直接高速摄影法，采集管道内环状流或管道外轴向液膜的连续多帧图像，利用数字图像处理过程，分离出液膜流动二值化区域。

4.如权利要求2所述的基于链码轮廓特征的液膜波动速度测量方法，其特征是，以液膜流动区域的8-链码轮廓作为匹配特征，得到液膜波动速度具体步骤是，在前一帧图像中，选取垂直于管道的一条直线M与两相界面的交点作为起始端，以垂直于管道的另一条直线N与两相界面的交点作为终止端，提取出此段两相界面的8-链码轮廓特征，并将其记为链码特征向量V₁；

在后一帧待匹配图像中，以直线M与两相界面的交点作为起始端，逆时针提取液膜两相界面的8-链码轮廓特征，将特征向量V₁与该图像中沿管道轴向且位于直线M之后相同维数的链码特征向量进行匹配，获得最佳匹配点位置，即得到液膜流动位移；

选取最佳匹配点及其附近的两个点，采用抛物线拟合亚像素极值，作为拟合优化后的最佳匹配点，即优化的液膜流动位移；

利用拟合优化的液膜流动位移与两幅图像之间的帧频时间关系，求取液膜波动速度。