CN110458825A - 一种流场烟雾透过率分布测试装置及数据处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种流场烟雾透过率分布测试装置及数据处理方法。该装置中的光学背景板表面为灰白图块相间排列类似棋盘的图案，且漫反射特性良好。在数据处理方法中，通过分析图像中基本图块单元的整体特征与四个相邻单元的差异、基本图块单元内部灰度分布特点，通过运算获得图像中流场烟雾透过率率的分布。该装置及方法适用于推进剂/发射药装药燃烧流场等复杂流场的烟雾光学特性分布进行测试，具有空间分辨率高，抗干扰性能强、测试精度高等优点。

Description

一种流场烟雾透过率分布测试装置及数据处理方法
技术领域
本发明涉及一种流场烟雾透过率分布测试装置及试验数据处理方法，适用于推进剂/发射药装药燃烧流场等复杂流场的烟雾透过率分布特性测试。
背景技术
低特征信号推进剂以及洁净发射药是我国火药发展的一个重要方向。火药装药流场烟雾对于武器系统的隐身和制导性能产生不利影响。一方面，发动机及身管武器工作时火药燃烧产生流场中的烟雾会暴露武器系统的位置及运动轨迹。另一方面，推进剂装药羽流流场烟雾对于穿过其中的制导信号有着衰减、散射、吸收等多种作用，导致武器的制导信号强度降低，严重时甚至失效。身管武器中发射药燃烧产生流场中的烟雾会对武器操作手或视频制导系统的二次瞄准造成干扰。制导信号受到烟雾的干扰程度，与其通过路径上的烟雾浓度相关。通常用烟雾透过率来表征流场烟雾对制导信号的影响。
目前，国内基于图像传感器对火药装药流场烟雾的测试装置和方法主要有：推进剂烟雾遮蔽能力外场测试装置及方法(ZL.201510245809.5)、推进剂烟雾光遮蔽能力测试系统的校准方法(ZL.201510245808.0)、固体推进剂羽流烟雾视频图像处理方法(ZL201510245317.6)、一种密闭空间内火药燃烧空间分布特性测试装置及方法(ZL201610164483.8)、一种枪口烟雾浓度测试装置及方法(ZL201610164586.4)、基于视频图像分析的推进剂羽流烟雾透过率测量技术(《火炸药学报》2016.05)、基于图像传感器的推进剂发烟量测试方法(《火炸药学报》2017.01)。
上述流场烟雾装置中均包含光学背景板。光学背景板的表面采用灰白(或者黑白)条纹图案，这种设计使得后续在对测试结果的视频或图像序列处理时，利用光噪声对不同颜色背景的透过率影响程度的不一致，降低噪声对测试结果的影响。
上述数据处理方法在进行数据处理时，都包含如下步骤：
1)假定相邻基本单元上的杂散光的分布是均匀的，同一水平线上(即垂直于条纹的方向)三个基本单元上的烟雾透过率单调匀速变化，即成烟雾透过率成等差数列分布。
2)对图像进行网格区域划分，以网格区域为基本单元进行图像压缩。
然而在推进剂/发射药装药燃烧工作状况复杂，羽流流场烟雾分布存在一定随机性且随时间不断发生变化。步骤1中，同一水平线上(即垂直于条纹的方向)三个基本单元上的烟雾透过率单调匀速变化这个假设的成立是一个概率事件，虽然可以通过缩小光学背景板条纹的宽度使得假设成立的概率显著增大，然而在测试获得的图像序列中存在部分图像的局部区域不符合假设条件，并且这局部区域在空间和事件的分布存在一定随机性。图像序列的数据处理结果中，这些不符合假设条件的局部区域的透过率的准确性将明显低于其他区域，而其分布的随机性和光学背景板的结构使得提高这部分区域透过率准确性的难度明显增大。
数据处理方法中的步骤(2)中的数据压缩，一方面可以显著提高运算速度，并且便于后续基于步骤(1)的数据处理步骤，却也同时降低了最终结果中烟雾场透过率的空间分辨率。
综上所述，目前基于图像传感器的流场烟雾测试装置及数据处理方法中，存在着假设前提相对简单、对数据分布特征涵盖不够全面，测试结果中部分数据精度偏低，同时测试结果空间分辨率与图像传感器相比偏低的不足。
发明内容
为了提高现有流场烟雾测试装置及数据处理方法中，测试结果部分数据精度偏低、空间分辨率较低的不足。本发明对原有测试装置的光学背景板重新进行设计，并对相应的数据处理方法进行改进。该数据处理方法适用于推进剂装药以及发射药装药的身管武器(如枪、炮等)试验的流场烟雾透过率分布测定。
一种流场烟雾透过率分布测试装置，包括光学背景板、图像传感器、图像采集与数据处理装置组成，光学背景板的表面为灰白纯色图块相间阵列，所有图块均为长宽相同的纯色矩形，整体类似棋盘的图案(如图1所示)，图案中图块阵列的维度不小于3×3。
光学背景板的无边框设计，使得多个相同规格的光学背景板可以拼接为更大的光学背景板。光学背景板表面采用漫反射特性良好的材料，以降低杂散光源对局部图案光强的影响。
本发明中规定的流场烟雾透过率数据处理方法的原始数据是利用本装置进行测试获得的原始图像序列。图像序列的前端需包含一定数量无烟雾时的图像。
本发明规定的流场烟雾透过率处理方法在进行数据前假定：
1.以光学背景板上的纯色图块所在区域作为基本单元，任一基本单元上的平均杂散光强与其直接相邻的基本单元的平均杂散光强相同；
2.以光学背景板上的纯色图块所在区域作为基本单元，任一基本单元的平均烟雾透过率与横向、纵向相邻的基本单元组成两个数列。将数据更平滑的一个数列视为等差数列。
3.在计算纯色图块所在区域内部的烟雾透过率分布时，假定其内部的杂散光强分布不再均匀，且杂散光强的存在不影响背景板上该图块的面光源信号经过烟雾区域衰减后光信号强弱分布的相对趋势。
基于上述假定，本方法规定的数据处理方法在对原始图像进行网格划分时，是以光学背景板的纯色图块为基本单位的。纯色图块区域内像素点的烟雾透过率计算是以图块的平均烟雾透过率为基准，兼顾内部灰度分布的统计特征来设计算法的。
本发明中的流场烟雾透过率数据处理方法，其步骤具体如下：
(1)将试验获得的原始图像序列进行处理，去除背景板以外的图像部分，并转换为灰度图像序列。
(2)在灰度图像序列中提取有烟雾之前的部分图像序列作为基准图像序列，将序列中各图像对应点的灰度求均值的方式合成基准背景图像，即用公式(1)合成基准背景图像S：
公式(1)中，GS(y,x)表示合成基准背景图像S在(y,x)点处的灰度值；Gk(y,x)表示基准图像序列中第k帧图像中(y,x)点处的灰度值；T表示基准图像序列的图像数量。
(3)对基准背景图像S按一定方法提取特定数量的点坐标集合。具体步骤如下：
i.对基准背景图像S进行二值化处理，得到黑白图块相间阵列的二值图像B；
ii.获得二值图像B中黑白图块阵列的行数M与列数N；
iii.生成M×N个集合Aij，其中i＝1,2,…,M；j＝1,2,…,N；集合Aij内的元素是二值图像B中第i行第j列的纯色图块内所有点的坐标。所述纯色图块为黑色图块或白色图块。
其中在第ii步中获得二值图像B中黑白图块阵列的行数M与列数N，可以手动输入，也可以通过数据处理获得。数据处理的具体处理步骤为：
1)将图像B的灰度矩阵进行纵向差分，求绝对值，然后对所有元素求和得到Sx，则行数M＝floor(Sx/N0)+1；其中floor()为向下取整函数，N0为灰度矩阵的列数；
2)将图像B的灰度矩阵进行横向差分，求绝对值，然后对所有元素求和得到Sy，则列数N＝floor(Sy/M0)+1；其中floor()为向下取整函数，M0为灰度矩阵的行数。
(4)将基准背景图像按公式(2)进行压缩，形成分辨率为MxN的压缩基准图像：
公式(2)中，G(i,j)表示压缩基准图像中点(i,j)处的灰度值；GS(y,x)表示基准背景图像中点(y,x)处的灰度值；Count(Aij)表示集合Aij中点坐标的数量。通过公式(2)，可以把基准图像中每个集合Aij代表的区域范围内所有点的灰度求均值，合成了压缩基准图像。压缩基准图像中任意一点(i,j)的灰度等于基准背景图像中集合Aij所代表纯色图块区域内的灰度均值。
(5)按步骤(4)所述方法，将灰度图像序列中每一帧图像进行压缩，形成分辨率为MxN的压缩图像序列。压缩图像序列中，图像中的任意一点(i,j)的灰度等于对应的灰度图像中集合Aij所代表区域内的灰度均值。
(6)对压缩图像序列中每一帧图像,按照公式(3)进行计算图像中各点的烟雾透过率：
公式(3)中，τx(i,j)表示在x轴方向进行计算获得的点(i,j)处的烟雾透过率；G(i,j)表示压缩图像中点(i,j)处的灰度值；Gb(i,j)表示压缩基准图像中点(i,j)处的灰度值；τy(i,j)表示在y轴方向进行计算获得的点(i,j)处的烟雾透过率；τ(i,j)表示压缩图像中点(i,j)处的烟雾透过率；kx、ky分别表示τx(i,j)、τy(i,j)在最终计算结果τ(i,j)权重系数。
在利用公式(3)进行计算过程中，由于图像边界的存在，当i＝1，或i＝M，或j＝1,或j＝N时，公式(3)中部分量值将失去物理意义，无法赋值。此时按公式(4)进行对特定情况下失去意义无法正常的量值进行赋值：
公式(3)中权重系数kx，ky的数值通过预判点(i,j)处的透过率在水平和垂直方向的变化趋势来进行赋值，将透过率变化缓慢且平滑的方向权重系数赋值为1，如果两个方向上透过率变化趋势相同，则两个方向上的权重系数均为0.5；具体判定步骤如下：
1)令
且dx(i,j-1)≠0时
且dy(i-1,j)≠0时
上述公式中，G(i,j)表示压缩图像中点(i,j)处的灰度值，Gb(i,j)表示压缩基准图像中点(i,j)处的灰度值。
2)2)如果Δx(i,j)＞Δy(i,j)，则kx＝0，ky＝1；如果Δx(i,j)＜Δy(i,j)，则kx＝1，ky＝0；如果Δx(i,j)＝Δy(i,j)，则kx＝0.5，ky＝0.5。
按照公式(3)计算得到的τ(i,j)表示压缩图像中点(i,j)处的烟雾透过率，等效于灰度图像序列中对应灰度图像在集合Aij所对应的纯色区域内的平均烟雾透过率。
(7)利用公式(5)计算灰度图像序列内每一帧图像中各像素点位置的烟雾透过率：
公式(5)中，τ'(y,x)表示在灰度图像中点(y,x)处的烟雾透过率；G'(y,x)表示灰度图像中点(y,x)处的灰度值；τ(i,j)表示在对应的压缩图像中点(i,j)处的烟雾透过率；G(i,j)表示在对应的压缩图像中点(i,j)处的灰度值；其中i,j的数值由点(y,x)所在集合Aij的下标确定。
(8)利用设备的校准特性曲线对灰度图像序列中每帧图像中每一个点的透过率分布矩阵进行校准。
在进行推进剂/发射药装药烟雾场透过率特性试验时，通常要对装置进行现场校准，获得装置的校准特性曲线(通常为分段线性函数)。在数据处理步骤中，最后一步要利用设备的校准特性曲线对灰度图像序列每帧图像上的每一个点进行校准。
本发明优点：
本发明的装置中的光学背景板采用的灰白纯色图块相间排列的设计，使得边缘部分外，每个图块四周都有异色图块。数据处理方法在求压缩图像中像素点透过率时，可以判断在横向、纵向两个方向上哪个方向透过率的变化更平滑，从中选取更符合假定条件方向上的数据进行运算。利用该方向上的图像的基准差异来消除噪声。与表面图案为灰白条纹的光学背景板相比，本发明设计的光学背景板使得测试装置对于类似推进剂/发射呀装药羽流这类烟雾浓度分布及变化都很复杂的烟雾场，其数据处理的灵活度、准确度都明显得以提高。
另一方面，本发明所规定的数据处理方法中，先对纯色图块的平均烟雾透过率进行计算，然后再基于统计特征对图块区域内各点的烟雾透过率进行计算。最终数据处理结果中，烟雾场的分辨率与图像传感器的图像分辨率相同，且准确性有一定保证。而现有其他方法，先对图像按一定方式压缩，然后进行烟雾透过率计算的数据处理方法，降低了最终结果中烟雾场的空间分辨率；不对图像进行压缩，直接在像素点上利用相邻异色区域对应点的灰度值消除杂散光影响的算法，其隐含的假设前提否定了光噪声在像素点级别上的波动，与本发明规定的数据处理方法所包含的假设前提相比，其假设成立的概率更低，数据处理结果的准确性也受一定影响。
综上所述，本发明中所述装置及数据处理方法的优点体现在其更适合复杂流场中的烟雾场透过率的测试与表征。数据处理结果中准确度和空间分辨率，与其他现有方法相比，有明显提高。
附图说明
图1为光学背景板表面图案示意图。
图2为固体推进剂装药羽流烟雾场透过率测试现场组成示意图，1-光学背景板，2-高速摄像仪，3-便携式计算机,4-固体推进剂装药发动机，5-羽流烟雾区。
具体实施方式
为使本发明的目的、内容和优点更加清楚，下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。
实例1：
一种推进剂装药羽流流场烟雾透过率分布测试装置。装置由光学背景板，高速摄像机、便携式计算机组成。光学背景板的表面大小为800mm×1500mm，其表面材质为亚光不干胶贴纸，表面图案为16×30的灰白图块相间组成的阵列，图块的大小为50mm×50mm。
进行试验时，试验现场布置俯视图如图2所示，光学背景板1与高速摄像仪2分别位于固体推进剂发动机4工作时喷出的羽流烟雾区5的两侧。便携式计算机与高速摄像机相连。试验前利用校准装置对装置进行校准，获得装置的灰度-透过率特性曲线，计算出装置的分段线性校准函数。设置高速摄像机的采样率为120fps，采样率采集时间1分钟。在固体推进剂发动机4点火前10s，利用便携式计算机控制高速摄像机进行采集。采集停止后，将测试数据以图片序列形式保存到便携式计算机3中。
测试数据处理的步骤如下：
(1)将试验获得的原始图像序列进行处理，去除背景板以外的图像部分，并转换为灰度图像序列。
(2)在灰度图像序列中200帧作为基准图像序列，将序列中各图像对应点的灰度求均值的方式合成基准背景图像，即用公式(1)合成基准背景图像S：
公式(1)中，GS(i,j)表示合成基准背景图像S在(i,j)点处的灰度值；Gk(i,j)表示基准图像序列中第k帧图像中(i,j)点处的灰度值；T＝200。
(3)对基准背景图像S按一定方法提取特定数量的点坐标集合。具体步骤如下：
i.对基准背景图像S进行二值化处理，得到黑白图块相间阵列的二值图像B；
ii.通过图像处理获得二值图像B中黑白图块阵列的行数M＝16与列数N＝30；iii.生成16×30个集合Aij，其中i＝1,2,…,16；j＝1,2,…,30；集合Aij内的元素是二值图像B中第i行第j列的纯色图块内所有点的坐标。
(4)将基准背景图像按公式(2)进行压缩，形成分辨率为MxN的压缩基准图像：
公式(2)中，G(i,j)表示压缩基准图像中点(i,j)处的灰度值；G(y,x)表示基准背景图像中点(y,x)处的灰度值；Count(Aij)表示集合Aij中点坐标的数量。通过公式(2)，可以把基准图像中每个集合Aij代表的区域范围内所有点的灰度求均值，合成了压缩基准图像。压缩基准图像中任意一点(i,j)的灰度等于基准背景图像中集合Aij所代表纯色图块区域内的灰度均值。
(5)按步骤4所述方法，将灰度图像序列中每一帧图像进行压缩，形成分辨率为16×30的压缩图像序列。压缩图像序列中，图像中的任意一点(i,j)的灰度等于对应的灰度图像中集合Aij所代表区域内的灰度均值。
(6)对压缩图像序列中每一帧图像,按照公式(3)进行计算图像中各点的烟雾透过率：
公式(3)中，τx(i,j)表示在x轴方向进行计算获得的点(i,j)处的烟雾透过率；G(i,j)表示压缩图像中点(i,j)处的灰度值；Gb(i,j)表示压缩基准图像中点(i,j)处的灰度值；τy(i,j)表示在y轴方向进行计算获得的点(i,j)处的烟雾透过率；τ(i,j)表示压缩图像中点(i,j)处的烟雾透过率；kx、ky分别表示τx(i,j)、τy(i,j)在最终计算结果τ(i,j)权重系数。
在利用公式(3)进行计算过程中，由于图像边界的存在，当i＝1，或i＝16，或j＝1,或j＝30时，公式(3)中部分量值将失去物理意义，无法赋值。此时按公式(4)进行对特定情况下失去意义无法正常的量值进行赋值：
公式(3)中权重系数kx，ky的数值通过预判点(i,j)处的透过率在水平和垂直方向的变化趋势来进行赋值，将透过率变化缓慢且平滑的方向权重系数赋值为1，如果两个方向上透过率变化趋势相同，则两个方向上的权重系数均为0.5。具体赋值过程如下：
1)令
且dx(i,j-1)≠0时
且dy(i-1,j)≠0时
上述公式中，G(i,j)表示压缩图像中点(i,j)处的灰度值，Gb(i,j)表示压缩基准图像中点(i,j)处的灰度值。
2)如果Δx(i,j)＞Δy(i,j)，则kx＝0，ky＝1；如果Δx(i,j)＜Δy(i,j)，则kx＝1，ky＝0；如果Δx(i,j)＝Δy(i,j)，则kx＝0.5，ky＝0.5。
按照公式(3)计算得到的τ(i,j)表示压缩图像中点(i,j)处的烟雾透过率，等效于灰度图像序列中对应灰度图像在集合Aij所对应的纯色区域内的平均烟雾透过率。
(7)利用公式(5)计算灰度图像序列内每一帧图像中各像素点位置的烟雾透过率：
公式(5)中，τ'(y,x)表示在灰度图像中点(y,x)处的烟雾透过率；G'(y,x)表示灰度图像中点(y,x)处的灰度值；τ(i,j)表示在对应的压缩图像中点(i,j)处的烟雾透过率；G(i,j)表示在对应的压缩图像中点(i,j)处的灰度值；其中i,j的数值由点(y,x)所在集合Aij的下标确定。
(8)利用试验前对装置校准获得分段线性校准函数，对灰度图像序列中每帧图像的每个点的烟雾透过率计算结果进行校准。
通过步骤最终获得的是与原始图像序列中羽流烟雾场在光学背景板区域对应的每个点的烟雾透过率。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种流场烟雾透过率分布测试装置，包括光学背景板、图像传感器、图像采集与数据处理装置组成，其特征在于：所述背景板的图案为灰白纯色图块相间阵列，无边框。
2.如权利要求1所述的装置，其特征在于：图案中图块阵列的维度不小于3×3。
3.一种烟雾场透过率分布测试数据处理方法，其特征在于：步骤如下：
(1)将试验获得的原始图像序列去除背景板以外的图像部分，再转换为灰度图像序列；
(2)在灰度图像序列中提取有烟雾之前的部分图像序列作为基准图像序列，并采用公式(1)合成基准背景图像S：
公式(1)中，GS(y,x)表示合成基准背景图像S在(y,x)点处的灰度值；Gk(y,x)表示基准图像序列中第k帧图像中(y,x)点处的灰度值；T表示基准图像序列的图像数量；
(3)对基准背景图像S提取点坐标集合；具体步骤如下：
3.1 对基准背景图像S进行二值化处理，得到黑白图块相间阵列的二值图像B；
3.2 获得二值图像B中黑白图块相间阵列的行数M与列数N；
3.3 生成MxN个集合Aij，其中i＝1,2,…,M；j＝1,2,…,N；集合Aij内的元素是二值图像B中第i行第j列的纯色图块内所有点的坐标；
(4)将基准背景图像S按公式(2)进行压缩，形成分辨率为MxN的压缩基准图像：
公式(2)中，G(i,j)表示压缩后的图像中点(i,j)处的灰度值；GS(y,x)表示原始图像中点(y,x)处的灰度值；Count(Aij)表示集合Aij中点坐标的数量；
(5)按照公式(2)将灰度图像序列中每一帧图像进行压缩，形成分辨率为MxN的压缩图像序列；
(6)对压缩图像序列中每一帧图像，按照公式(3)进行计算图像中各点的烟雾透过率：
公式(3)中，τx(i,j)表示在水平方向进行计算获得的点(i,j)处的烟雾透过率，G(i,j)表示压缩图像中点(i,j)处的灰度值，Gb(i,j)表示压缩基准图像中点(i,j)处的灰度值，τy(i,j)表示在垂直方向进行计算获得的点(i,j)处的烟雾透过率，τ(i,j)表示压缩图像中点(i,j)处的烟雾透过率，kx、ky分别表示τx(i,j)、τy(i,j)在最终计算结果τ(i,j)权重系数；
在利用公式(3)进行计算过程中，当i＝1，或i＝M，或j＝1，或j＝N时，公式(3)中部分量值按公式(4)进行赋值：
(7)利用公式(5)计算灰度图像序列内每一帧图像中各像素点位置的烟雾透过率：
公式(5)中，τ'(y,x)表示在灰度图像中点(y,x)处的烟雾透过率；G'(y,x)表示灰度图像中点(y,x)处的灰度值；τ(i,j)表示在对应的压缩图像中点(i,j)处的烟雾透过率；G(i,j)表示在对应的压缩图像中点(i,j)处的灰度值；其中i,j的数值由点(y,x)所在集合Aij的下标确定；
(8)利用设备的校准特性曲线对灰度图像序列中每帧图像中每一个点的透过率进行校准。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤(6)中，点(i,j)处的权重系数kx，ky的数值通过预判点(i,j)处的透过率在水平和垂直方向的变化趋势来进行赋值，将透过率变化缓慢且平滑的方向权重系数赋值为1，如果两个方向上透过率变化趋势相同，则两个方向上的权重系数均为0.5；具体赋值方法如下：
令
上述公式中，G(i,j)表示压缩图像中点(i,j)处的灰度值，Gb(i,j)表示压缩基准图像中点(i,j)处的灰度值；
如果Δx(i,j)＞Δy(i,j)，则kx＝0，ky＝1；如果Δx(i,j)＜Δy(i,j)，则kx＝1，ky＝0；如果Δx(i,j)＝Δy(i,j)，则kx＝0.5，ky＝0.5。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)的步骤3.2中，获得二值图像B中黑白图块阵列的行数M与列数N的数据处理具体处理步骤为：
1)将二值图像B的灰度矩阵进行纵向差分，再求绝对值，然后对所有元素求和得到Sx，则行数M＝floor(Sx/N0)+1；其中floor()为向下取整函数，N0为灰度矩阵的列数；
2)将图像B的灰度矩阵进行横向差分，再求绝对值，然后对所有元素求和得到Sy，则列数N＝floor(Sy/M0)+1；其中floor()为向下取整函数，M0为灰度矩阵的行数。
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