CN109115348B - 一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法 - Google Patents

Abstract

一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法，本发明涉及基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法。本发明的目的是为了解决现有最近邻域法对于最外层和次外层火焰的物性重建精度低，而Lucy‑Richardson解卷积方法应用在中间层火焰物性重建时的精度低的问题。过程为：一：由光场相机拍摄火焰并记录火焰的三维光场成像；二：得到火焰的光场重聚焦图像；三：得到光场相机的点扩散函数；四：得到火焰层析图像；五：得到黑体平面面辐射力和灰度的拟合关系，并以此拟合关系将火焰层析图像的灰度重建出辐射力，根据辐射力得到三维火焰温度。本发明用于高温火焰温度重建过程中的火焰图像处理领域。

Description

一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法

技术领域

本发明涉及高温火焰温度重建过程中的火焰图像处理技术，尤其涉及基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法。

背景技术

发电供热行业正在经历经济和环境的重大变化。尽管可再生能源的比例将继续增长，化石燃料仍将是今后几代人及许多国家能源的主要来源。火焰温度场分布情况是判断燃料燃烧状态的重要标准，因而火焰内部温度的精确探测是亟待解决的问题。

目前，火焰物性参数的重建方法可以分为两大类，即接触式方法与非接触式方法。相比接触式探测方法，非接触式探测方法中的辐射光谱探测方法实现了测量范围宽、动态响应快、对流场影响小等优点。光场相机因其具有能够收集多角度光场信息的优点，是应用在火焰探测的一种新兴的非接触式光谱辐射探测方法。将光场相机的重聚焦能力应用到火焰内部温度重建，是一种值得深入研究的高效方法，为实现三维火焰温度场重建提供了新的思路。

但火焰光场重聚焦图像是火焰本身信息和光场相机点扩散函数的卷积耦合。为了解离上述耦合关系，可以采用解卷积算法解算提取出火焰本身信息，进而以此重建得到相应位置火焰分层的高精度温度等物性分布。其中，最近邻域法是用当前层图像与模糊的相邻层图像的差值，作为当前层的复原结果。而Lucy-Richardson解卷积方法通过概率估算复原出真实图像。

将上述两种解卷积算法应用到基于火焰光场数字重聚焦成像的物性重建，最近邻域法需要给定当前层和周围两层的成像结果，从而解离聚焦图像和离焦图像的耦合关系，因此可以针对内部火焰分层使用这种方法。而Lucy-Richardson算法对于周围火焰分层的要求不高，仅需要当前层和相应位置的点扩散函数即可计算。但经过计算发现，最近邻域法对于最外层和次外层火焰的物性重建精度低。而Lucy-Richardson解卷积方法应用在中间层火焰物性重建时的精度低。因此，分别使用两种算法，无法合理利用两种算法的优点，最终实现火焰物性的高精度三维重建。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有最近邻域法对于最外层和次外层火焰的物性重建精度低，而Lucy-Richardson解卷积方法应用在中间层火焰物性重建时的精度低的问题，而提出一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法。

一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法具体过程为：

步骤一：由光场相机拍摄火焰并记录火焰的三维光场成像；

步骤二：对火焰的三维光场成像多像素提取，得到子孔径图像，根据子孔径图像得到火焰的光场重聚焦图像；

步骤三：在与火焰分层相同的位置放置平面白板，得到平面白板的光场重聚焦图像，从而标定得到光场相机的点扩散函数；

步骤四：采用解卷积算法对火焰的光场重聚焦图像进行处理，得到火焰层析图像；

点扩散函数为解卷积算法的输入；

步骤五：标定不同温度黑体平面面辐射力对应的光场重聚焦图像的灰度，得到黑体平面面辐射力和灰度的拟合关系，并以此拟合关系将火焰层析图像的灰度重建出辐射力，根据辐射力得到三维火焰温度。

本发明的有益效果为：

本发明为一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法。由光场相机拍摄火焰并记录火焰的三维光场成像；对火焰的三维光场成像多像素提取，得到子孔径图像，根据子孔径图像得到火焰的光场重聚焦图像；在与火焰分层相同的位置放置平面白板，得到平面白板的光场重聚焦图像，从而标定得到光场相机的点扩散函数；将点扩散函数作为输入，采用解卷积算法对火焰的光场重聚焦图像进行处理，得到火焰层析图像；标定不同温度黑体平面面辐射力对应的光场重聚焦图像的灰度，得到黑体平面面辐射力和灰度的拟合关系，并以此拟合关系将火焰层析图像的灰度重建出辐射力，根据辐射力得到三维火焰温度。

(1).针对单一使用最近邻域法和Lucy-Richardson解卷积算法火焰物性重建时的精度低的问题，本发明根据不同火焰分层位置选择不同解卷积方法，即中间层火焰使用最近邻域法，次外层火焰使用Lucy-Richardson解卷积方法，而最外层火焰先后使用最近邻域法和Lucy-Richardson解卷积方法，提高了火焰内部相应位置处的二维温度分布重建的精确度。

(2).通过选取适当数量的火焰分层，并提取同一高度下的火焰温度，组成了火焰横截面上的重建温度，提高了三维火焰重建温度的准确性，实现了火焰三维温度的高精度重建。

解决了单一使用最近邻域法和Lucy-Richardson解卷积算法火焰物性重建时的精度低的问题。

如图9所示为应用本发明的方法，计算得到的不同分层火焰温度相对误差分布图。计算的温度分布区间为1350K到1800K。相对误差最大值仅为10％，且大部分相对误差仅低于2.5％。该相对误差分布图体现了高精度的温度重建结果，可以用于火焰三维温度场的高精度重建。

附图说明

图1为本发明的基本流程图；

图2为火焰光场成像的模型示意图，x为模型三维平面的x轴坐标，y为模型三维平面的y轴坐标，z为模型三维平面的z轴坐标，o为模型三维平面的中心，也是主透镜中心；

图3为中心层火焰m＝5温度分布，r(m)为火焰径向坐标，T(K)为温度；

图4为中心层火焰m＝5重聚焦成像；

图5为m＝5解卷积结果；

图6为m＝5温度相对误差分布图；

图7为火焰三维温度分布，x为模型三维平面的x轴坐标，y为模型三维平面的y轴坐标，z为模型三维平面的z轴坐标；

图8为重建的火焰温度分布。

图9为三维温度相对误差分布。

具体实施方式

具体实施方式一：结合图1说明本实施方式，本实施方式的一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法具体过程为：

步骤一：由光场相机拍摄火焰并记录火焰的三维光场成像；

步骤二：对火焰的三维光场成像多像素提取，得到子孔径图像，根据子孔径图像得到火焰的光场重聚焦图像；

步骤三：在与火焰分层相同的位置放置平面白板，得到平面白板的光场重聚焦图像，从而标定得到光场相机的点扩散函数；

步骤四：采用解卷积算法对火焰的光场重聚焦图像进行处理，得到火焰层析图像；

点扩散函数为解卷积算法的输入；

步骤五：标定不同温度黑体平面面辐射力对应的光场重聚焦图像的灰度，得到黑体平面面辐射力和灰度的拟合关系，并以此拟合关系将火焰层析图像的灰度重建出辐射力，根据辐射力得到三维火焰温度，得到了与给定温度的相对误差。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一中由光场相机拍摄火焰并记录火焰的三维光场成像；

根据已知的火焰温度和辐射物性条件模拟生成三维火焰和分层火焰，由光场相机拍摄火焰并记录其光场成像；

如图2所示，将火焰位置调整在距离光场相机主透镜d处。光场相机是由主透镜和微透镜阵列以及成像屏组成的，其中，微透镜阵列是由数量众多的微小透镜排列组成，并放置在主透镜和成像屏之间。火焰发射的某一光线，经过光场相机主透镜后，在虚拟的主透镜成像面成像，传统相机一般在该成像面设置成像屏。但光场相机不同，光线继续经过微透镜阵列，最后在成像屏成像，从而实现区别于传统相机的辐射强度和多角度的光场信息的同时捕获。

火焰发射光线，光线产生之后从火焰燃烧区域发出，光线经过光场相机的主透镜，微透镜阵列和成像屏最终完成光场成像，由光场相机拍摄火焰并记录火焰的三维光场成像。

所述光场相机为德国Raytrix公司R29光场相机。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是：所述步骤二中对光场成像多像素提取得到子孔径图像，根据子孔径图像得到火焰的光场重聚焦图像；

多像素提取方法的定义为，通过牺牲光场相机的角度分辨率，即在每个微透镜下覆盖的CCD像素中提取超过一个像素得到子孔径成像，此时再进行重聚焦，来获得更高的空间分辨率，称为多像素提取方法。

具体过程为：

如图2所示，按照微透镜排列顺序，在光场相机的每个微透镜覆盖的成像屏成像区域p×q下提取sp×sq个像素，光场相机的微透镜个数为A×B，因此每个子孔径图像所含像素数量为sp×sq×A×B；

p为微透镜覆盖成像屏成像区域的横向像素数量，q为微透镜覆盖成像屏成像区域的纵向像素数量，sp为在p中提取的横向像素数量，sq为在q中提取的纵向像素数量，A为横向微透镜个数，B为纵向微透镜个数；A、B取值为正整数；

将子孔径图像平移叠加后得到三维火焰和分层火焰的光场重聚焦图像。

平移过程：重聚焦可理解为是将子孔径图像进行一系列的移动与叠加的过程。u表示相机主透镜所在的平面，s表示微透镜阵列所在的平面，l为主透镜与微透镜阵列间的距离，s'为新的对焦平面，l'为对焦平面改变后主透镜与微透镜之间的距离。其中，l和l'可以由原始物距x(火焰中心)和新x'(火焰其他位置)根据薄透镜成像原理计算，令

重聚焦可通过将子孔径图像进行

的移动和叠加来实现。

其它步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是：所述步骤三中在与火焰分层相同的位置放置平面白板得到平面白板的光场重聚焦图像，从而标定得到光场相机的点扩散函数；具体过程为：

按火焰径向分层，每隔0.005m分一层，靠近相机为正，远离相机为负。将火焰按径向分为7层，分别为x＝0.0m,±0.005m,±0.01m,±0.015m,±0.02m，每层分配的厚度区间为(-0.0025m,0.0025m)；火焰是竖着分层，白板也是竖着放在分层位置；

光场相机对一个发光点成像的散焦行为能够用点扩散函数所表示。火焰中心位置确定后，使用光场相机特有的重聚焦功能，拍摄完成火焰的光场成像后，对该图像后期处理重新对焦到火焰尺寸范围内某一位置，对应的点扩散函数可以通过标定一个直边的梯度扩散程度求得，具体实验过程参见文献。

在解卷积过程中发现，因二维高斯函数与透镜对点光源成像十分相似，应用高斯函数作为降质点扩散函数估算精度较高。

点扩散函数为：

式中，σ为标准偏差，它反映了点扩散函数的宽度，越小说明光学系统成像质量越好。y和z分别为平面白板的光场重聚焦图像的横纵坐标(也是模型三维平面的y轴坐标和模型三维平面的z轴坐标)。

其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。

具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：所述步骤四中采用解卷积算法对火焰的光场重聚焦图像进行处理，得到火焰层析图像；

点扩散函数为解卷积算法的输入；具体过程为：

针对火焰不同层分别采用不同解卷积算法，具体为：

火焰中心五层3≤i≤7采用最近邻域算法，次外层i＝2,8采用Lucy-Richardson算法，最外层i＝1,9采用Lucy-Richardson和最近邻域叠加算法，得到火焰相应层的层析图像；N＝9，N为火焰总层数；i为火焰所在层；

光场成像的三维模型表示为

g(x,y,z)＝f(x,y,z)*h(x,y,z) (2)

其中f(x,y,z)为火焰的三维信息，h(x,y,z)为光场相机系统的点扩散函数，g(x,y,z)为成像屏上的成像结果；*为卷积；

将火焰沿x轴以相同间隔分层，

x＝iΔx,1≤i≤N (3)

其中Δx为火焰沿x轴分层的间隔；i为火焰所在层，N为火焰总层数；

由于火焰温度一般为轴对称分布，因此，由于火焰分层相对火焰中心层成轴对称分布，轴对称的两个火焰分层重建效果可以合并分析，针对不同分层使用不同解卷积方法，式(4)表示根据火焰边缘到火焰中心的距离选择不同分层所使用的解卷积算法：

其中，m为火焰边缘层到火焰中心层的层数，f_i为火焰第i层的辐射信息，g′_i为g(x,y,z)重新聚焦到火焰第i层的光场重聚焦图像，h_i为在火焰第i层位置的光场相机系统的点扩散函数；Deconv_m()为解卷积函数；

针对火焰中心五层3≤i≤7(3≤m≤5,N＝9)，根据火焰分层将式(4)离散如下：

其中，g′为火焰光场重聚焦成像，f为火焰辐射信息，h_i为在火焰第i层位置的光场相机系统的点扩散函数；

把式(5)累加从1-j到N-j展开，分成三部分(1-j到-1，0，1到N-j)，如下式：

其中h₀作为聚焦面的点扩散函数。从上式分析，第j层火焰的成像是第j层火焰与焦平面上的点扩散函数的卷积和其余层火焰与相应位置点扩散函数的卷积结果的叠加。

在火焰的三维成像中，不仅包含聚焦层的信息，还包含其它离焦层的模糊信息。最近邻域法的原理就是用当前层图像与模糊的相邻层图像的差值，作为当前层的复原结果。

虽然我们无法得到邻近的火焰切片f_i+j，但可以利用重聚焦到该火焰切片位置的光场重聚焦图像g_i+j进行近似。本文采用一个重聚焦图像g_i+j的高通滤波结果μ_i+j来近似相应位置的火焰切片。

为了简化运算，仅考虑最近相邻的两层第i+1层和第i-1层对第i层火焰成像产生的模糊，

f_i≈g′_i-c(μ_i-1*h_i-1+μ_i+1*h_i+1) (6)

其中μ_i-1为重聚焦到火焰第i-1层光场重聚焦图像的高通滤波结果，h_i-1为第i-1层光场相机的点扩散函数，μ_i+1为重聚焦到火焰第i+1层光场重聚焦图像的高通滤波结果，h_i+1为第i+1层光场相机的点扩散函数，*为卷积；c为加权系数，用来修正两个相邻层对中间层的影响，本文在重建中间5层火焰分布时c取常量2/5，重建最外层时取4/5；

接下来，对式(9)进行二维傅里叶变换可以将空间域卷积转换为频率域乘积，从而简化运算。

得到火焰中心五层位置的火焰层析图像；

针对火焰次外层i＝2,8(m＝2,N＝9)采用Lucy-Richardson算法，假设步骤二中次外层火焰光场重聚焦图像的噪声为泊松分布，并假定像素之间相互独立，给定火焰辐射信息f条件下光场重聚焦图像g′的条件概率函数为

式中，g′(y,z)和f(y,z)分别为光场重聚焦图像和火焰辐射信息f在位置(y,z)处的信息，而h(y,z)则为位置(y,z)处的点扩展函数，g(y,z)！为g(y,z)的阶乘；

为火焰辐射信息f在位置(y,z)处的信息和位置(y,z)处的点扩展函数的卷积结果；

代表卷积；

次外层火焰光场重聚焦图像结果通过对式(7)的最大似然估计得到，即求解偏导数

为了求解的简便，在假定h满足归一化的条件下，式(8)的求解常用下式乘性迭代算法

式中h^T为h的转置，

和

分别为迭代时的第k步和第k+1步的迭代图像复原的估计结果；

得到火焰次外层位置的火焰层析图像；

对于最外层火焰i＝1,9(m＝1,N＝9)采用Lucy-Richardson和最近邻域叠加算法。

由于分别使用最近邻域和Lucy-Richardson算法对最外层火焰的温度重建效果较差，原因分析为最外层火焰形状和亮度相比中间层较小，单独使用最近邻域算法在形状上难以与给定火焰吻合，单独使用Lucy-Richardson算法在亮度上与给定温度相差较大。因此本文考虑使用二者联合的方法重构最外层火焰的温度分布，即对火焰光场重聚焦成像g′使用最近邻域算法之后，得到初始解卷积图像f_t，然后对解卷积图像f_t使用Lucy-Richardson算法(用到公式8和公式9)得到解卷积图像f；这样可以使得重建的火焰温度与给定火焰温度在大小和形状上吻合，并且能够得到相对给定温度偏差较小的温度重建结果。

得到火焰最外层位置的火焰层析图像。

其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。

具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是：所述步骤五中标定不同温度黑体平面面辐射力对应的光场重聚焦图像的灰度，得到面辐射力和灰度的拟合关系，并以此拟合关系将火焰层析图像的灰度重建出辐射力，根据辐射力得到三维火焰温度，得到了与给定温度的相对误差。

由光场相机拍摄黑体平面进行标定过程为：

分别拍摄M个不同温度下的黑体平面，获取成像屏上灰度R，并根据式(11)计算M个不同温度黑体平面对应的黑体平面面辐射力，获取成像屏上灰度R与黑体平面面辐射力的对应拟合关系式；

M取值为正整数；

把火焰层析图像的灰度值带入拟合关系式，得到辐射力，根据辐射力得到三维火焰温度：

式中，c₁为普朗克第一辐射常数，c₂为普朗克第二辐射常数，λ表示火焰发射的光线波长；E_bλ表示不同温度黑体平面对应的黑体平面面辐射力。

其它步骤及参数与具体实施方式一至五之一相同。

具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是：所述火焰发射的光线波长λ＝610nm。

其它步骤及参数与具体实施方式一至六之一相同。

具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式一至七之一不同的是：所述黑体平面面辐射力具体计算过程为：

为了分析单一光谱条件下火焰产生光子所携带的能量，将光线波长设定为λ＝610nm，根据普朗克定律得任意位置处的光子的自身黑体平面面辐射力E_bλ[W/(m²·μm)]的表达式为：

式中，T表示火焰某一位置的温度。

其它步骤及参数与具体实施方式一至七之一相同。

采用以下实施例验证本发明的有益效果：

实施例一：

本实施例具体是按照以下步骤制备的：

步骤一中，根据已知的火焰温度和辐射物性条件生成三维火焰，并由光场相机生成其光场成像。其中，本实施例中辐射物性条件为参与性介质，其衰减系数为均匀值，κ_e＝10m^-1。且光场相机模拟原型为德国Raytrix公司R29光场相机。

如图2所示，建立火焰光场成像模型，将火焰放置在距离光场相机主透镜d＝0.4m位置处，火焰温度分布按照如下公式计算

其中，R＝0.04m，Z＝0.4m分别为火焰的径向和高度范围，z为轴向坐标，r为径向坐标且与图2笛卡尔坐标系关系为

分层方法为：按火焰径向分层，每隔0.005m分一层，靠近相机为正，远离相机为负。将火焰按径向分为7层，分别为x＝0.0m,±0.005m,±0.01m,±0.015m,±0.02m，每层分配的厚度区间为(-0.0025m,0.0025m)，在这个厚度范围内，火焰的温度分布遵循公式(12)，故每层温度分布都有所不同，越远离火焰中心x＝0.0m，每层火焰的高度越低，温度分布也有所不同。且在火焰高度为0.1m-0.2m之间，沿x轴中间五层的温度分布趋势是先升高后降低再升高再降低，次外层和最外层火焰的温度趋势为先升高后降低。

步骤二中，原始位置为火焰中心，x＝400mm，重新聚焦平面选择范围为x’＝400±20mm。

步骤三中，点扩散函数的计算重点在标准偏差的计算，见表1。

表1火焰分层对应的标准偏差σ值

步骤四中，根据不同火焰分层位置，经过联合解卷积算法，求得每一分层火焰的层析图像。

步骤五中，由光场相机拍摄黑体平面进行标定过程，选取温度区间1200K–1800K进行标定，间隔为50K，分别拍摄不同温度下的黑体平面，获取拍摄的光场图像灰度值R_C。并根据式(11)计算不同温度黑体平面对应的黑体平面光谱辐射力E_SC，获得了CCD上灰度R_C与实际黑体平面光谱辐射力E_SC的对应拟合关系式为

计算重建温度与步骤一中已知温度的相对误差，用于判定温度重建的效果。

重建温度T_est与步骤一中计算温度T_ext的相对误差σ_T定义为

应用本发明的方法，图3为中心层火焰m＝5温度分布，图4为中心层火焰m＝5时的重聚焦成像，图5为m＝5解卷积结果，图6为m＝5温度相对误差分布图。火焰分层的解卷积结果能明显看出火焰分层的差别。计算的温度分布区间为1350K到1800K。相对误差最大值仅为10％，且大部分中心层火焰图像相对误差低于7％。该相对误差分布图体现了高精度的温度重建结果，可以用于火焰三维温度场的高精度重建，如图7为火焰三维温度分布，图8为重建的三维火焰温度分布图，图9为三维温度相对误差分布。

最后应说明的是：以上所述仅是本发明的具体实施方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员仍应当理解为：在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进或等同替换，这些改进和等同替换也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法，其特征在于：所述方法具体过程为：

步骤一：由光场相机拍摄火焰并记录火焰的三维光场成像；

火焰发射光线，光线产生之后从火焰燃烧区域发出，光线经过光场相机的主透镜，微透镜阵列和成像屏最终完成光场成像，由光场相机拍摄火焰并记录火焰的三维光场成像；

所述光场相机为德国Raytrix公司R29光场相机；

步骤二：对火焰的三维光场成像多像素提取，得到子孔径图像，根据子孔径图像得到火焰的光场重聚焦图像；具体过程为：

按照微透镜排列顺序，在光场相机的每个微透镜覆盖的成像屏成像区域p×q下提取sp×sq个像素，光场相机的微透镜个数为A×B，因此每个子孔径图像所含像素数量为sp×sq×A×B；

p为微透镜覆盖成像屏成像区域的横向像素数量，q为微透镜覆盖成像屏成像区域的纵向像素数量，sp为在p中提取的横向像素数量，sq为在q中提取的纵向像素数量，A为横向微透镜个数，B为纵向微透镜个数；A、B取值为正整数；

将子孔径图像平移叠加后得到三维火焰和分层火焰的光场重聚焦图像；

步骤三：在与火焰分层相同的位置放置平面白板，得到平面白板的光场重聚焦图像，从而标定得到光场相机的点扩散函数；

步骤四：采用解卷积算法对火焰的光场重聚焦图像进行处理，得到火焰层析图像；

点扩散函数为解卷积算法的输入；

步骤五：标定不同温度黑体平面面辐射力对应的光场重聚焦图像的灰度，得到黑体平面面辐射力和灰度的拟合关系，并以此拟合关系将火焰层析图像的灰度重建出辐射力，根据辐射力得到三维火焰温度。

2.根据权利要求1所述一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法，其特征在于：所述步骤三中在与火焰分层相同的位置放置平面白板得到平面白板的光场重聚焦图像，从而标定得到光场相机的点扩散函数；具体过程为：

点扩散函数为：

式中，σ为标准偏差，y和z分别为平面白板的光场重聚焦图像的横纵坐标。

3.根据权利要求2所述一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法，其特征在于：所述步骤四中采用解卷积算法对火焰的光场重聚焦图像进行处理，得到火焰层析图像；

点扩散函数为解卷积算法的输入；具体过程为：

针对火焰不同层分别采用不同解卷积算法，具体为：

火焰中心五层3≤i≤7采用最近邻域算法，次外层i＝2,8采用Lucy-Richardson算法，最外层i＝1,9采用Lucy-Richardson和最近邻域叠加算法，得到火焰相应层的层析图像；N＝9，N为火焰总层数；i为火焰所在层；

光场成像的三维模型表示为

g(x,y,z)＝f(x,y,z)*h(x,y,z) (2)

其中f(x,y,z)为火焰的三维信息，h(x,y,z)为光场相机系统的点扩散函数，g(x,y,z)为成像屏上的成像结果；*为卷积；

将火焰沿x轴以相同间隔分层，

x＝iΔx,1≤i≤N (3)

其中Δx为火焰沿x轴分层的间隔；i为火焰所在层，N为火焰总层数；

根据火焰边缘到火焰中心的距离选择不同分层所使用的解卷积算法：

其中，m为火焰边缘层到火焰中心层的层数，f_i为火焰第i层的辐射信息，g′_i为g(x,y,z)重新聚焦到火焰第i层的光场重聚焦图像，h_i为在火焰第i层位置的光场相机系统的点扩散函数；Deconv_m()为解卷积函数；

针对火焰中心五层，根据火焰分层将式(4)离散如下：

其中，g′为火焰光场重聚焦成像，f为火焰辐射信息，h_i为在火焰第i层位置的光场相机系统的点扩散函数；

仅考虑相邻的两层第i+1层和第i-1层对第i层火焰成像产生的模糊，

f_i≈g′_i-c(μ_i-1*h_i-1+μ_i+1*h_i+1) (6)

其中μ_i-1为重聚焦到火焰第i-1层光场重聚焦图像的高通滤波结果，h_i-1为第i-1层光场相机的点扩散函数，μ_i+1为重聚焦到火焰第i+1层光场重聚焦图像的高通滤波结果，h_i+1为第i+1层光场相机的点扩散函数，*为卷积；c为加权系数，c取常量2/5；

得到火焰中心五层位置的火焰层析图像；

针对火焰次外层采用Lucy-Richardson算法，假设步骤二中次外层火焰光场重聚焦图像的噪声为泊松分布，并假定像素之间相互独立，给定火焰辐射信息f条件下光场重聚焦图像g′的条件概率函数为

式中，g′(y,z)和f(y,z)分别为光场重聚焦图像和火焰辐射信息f在位置(y,z)处的信息，而h(y,z)则为位置(y,z)处的点扩展函数，g(y,z)！为g(y,z)的阶乘；

为火焰辐射信息f在位置(y,z)处的信息和位置(y,z)处的点扩展函数的卷积结果；

代表卷积；

次外层火焰光场重聚焦图像结果通过对式(7)的最大似然估计得到，即求解偏导数

在假定h满足归一化的条件下，式(8)的求解用下式乘性迭代算法

式中h^T为h的转置，

和

分别为迭代时的第k步和第k+1步的迭代图像复原的估计结果；

得到火焰次外层位置的火焰层析图像；

对于最外层火焰，采用Lucy-Richardson和最近邻域叠加算法；过程为：

即对火焰光场重聚焦成像g′使用最近邻域算法之后，得到初始解卷积图像f_t，然后对解卷积图像f_t使用Lucy-Richardson算法得到解卷积图像f；

得到火焰最外层位置的火焰层析图像。

4.根据权利要求3所述一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法，其特征在于：所述步骤五中标定不同温度黑体平面面辐射力对应的光场重聚焦图像的灰度，得到面辐射力和灰度的拟合关系，并以此拟合关系将火焰层析图像的灰度重建出辐射力，根据辐射力得到三维火焰温度；具体过程为：

由光场相机拍摄黑体平面进行标定过程为：

分别拍摄M个不同温度下的黑体平面，获取成像屏上灰度R，计算M个不同温度黑体平面对应的黑体平面面辐射力，获取成像屏上灰度R与黑体平面面辐射力的对应拟合关系式；

把火焰层析图像的灰度值带入拟合关系式，得到辐射力，根据辐射力得到三维火焰温度：

式中，c₁为普朗克第一辐射常数，c₂为普朗克第二辐射常数，λ表示火焰发射的光线波长；E_bλ表示不同温度黑体平面对应的黑体平面面辐射力。

5.根据权利要求4所述一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法，其特征在于：所述火焰发射的光线波长λ＝610nm。

6.根据权利要求5所述一种基于火焰光场重聚焦图像的三维温度重建联合方法，其特征在于：所述黑体平面面辐射力具体计算过程为：

式中，T表示火焰某一位置的温度。

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