CN113516689B - 一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法，属于高速目标纹影探测领域。所述方法通过基于压缩采样的背景纹影成像系统采集高动态纹影序列图像，然后利用高斯滤波对采集到的纹影序列图像进行去噪预处理，利用KLT‑RANSAC算法纹影序列图像进行图像配准，获取稳定的序列图像；最后针对高动态纹影序列图像的时域关联性，采用光流方法检测并输出两帧图像之间每个像素点的运动矢量。所述方法面向纹影序列图像快速时变以及富含尖锐弱纹影信息所引发的纹影参量漏采集、难分辨等问题，考虑了运动图像在时间维度上的关联性，解决传统光流法在噪声影响下多帧间纹影区域提取精度低问题，提高高动态运动序列图像纹影的矢量精度。
Description
技术领域
本发明具体涉及一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法，属于高速目标纹影探测领域。
背景技术
背景纹影技术，即Background Oriented Schlieren,简称BOS，是纹影技术与数字图像处理技术相结合的非接触式光学流场测量方法，其原理是：目标高速运动使空气被压缩，由于空气密度变化将会导致折射率发生变化，因此光线会产生偏折，通过对光线偏折分析可定量地计算出超音速飞行器飞行过程中流场的梯度和密度分布情况。BOS技术突破了传统方法只能在风洞进行实验的限制，可在户外大场景计算得到飞行器流场的密度、压力、速度、动量、压力梯度、涡度等物理参量，是分析流场状态、结构和特征并进而预测音爆的重要手段。
纹影特征定量分析是BOS的核心技术难点。其中，气流扰动将产生亚像素级的失真像点，定量分析无法直接实现。因此，通常在测量气体中加入示踪粒子，借助示踪粒子的运动矢量分析气流场中隐含的物理信息。粒子测速法即通过计算示踪粒子的运动矢量获得流体本身的运动特性。根据原理主要分为基于互相关的粒子测速法和基于光流的粒子测速法。目前大多商用粒子测速法软件采用基于互相关的方法，该类方法通过计算连续两幅图像中相应位置的查询窗口的互相关函数，得到窗口内粒子图像的平均位移的大小，进而获得粒子的平均速度。互相关方法得到的运动矢量只是概率上的最大可能位移，计算得出的纹影图像分辨率较低。因此，基于光流的粒子测量法近些年来得到了很大程度的发展，该方法通过计算两幅图像之间的灰度在两维图像平面上的流动来估计PIV粒子的运动速度，能够输出致密的流场，空间分辨率高。
发明内容
本发明的目的在于针对纹影运动图像快速时变以及富含尖锐弱纹影信息所引发的纹影参量漏采集且难分辨，而传统方法存在获取纹影特征精度低以及计算复杂度高且易受噪声干扰。因此，本发明提出了一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法，该方法依托基于压缩采样的背景纹影成像系统采集高动态纹影序列图像，并对采集到的图像进行运动图像分析得到运动矢量场，使肉眼不可见的纹影了息达到纹影特征可视化增强效果。
所述关联帧约束的纹影特征可视化增强方法依托于基于压缩感知的纹影成像系统获取动目标纹影序列图像，成像系统包括超高速相机、空间光调制器、滤波器、汇聚透镜组、单像素探测器、数模转换器和上位机。
其中，所述上位机包括数字后处理模块。
其中，压缩感知的纹影成像系统，即Compressive Sensing Background OrientedSchlieren，简称CSBOS。
所述关联帧约束的纹影特征可视化增强方法，包括如下步骤：
步骤一，以太阳为背景采用超高速相机拍摄，并获取高动态目标纹影序列图像。
其中，超高速相机与空气动力流场、背景之间的光路距离参数满足
；ZD为超高速相机与空气动力流场之间的距离，ZB为超高速相机与太阳之间的距离。
步骤二，数字后处理模块对纹影序列图像进行预处理，得到稳定的纹影序列图像。
其中，预处理包括去噪预处理和跟踪配准；去噪预处理采用高斯滤波实现。跟踪配准通过对纹影序列图像特征点利用KLT-RANSAC方法进行处理实现，具体为：以第一帧图像特征点为基准，利用KLT方法对纹影序列图像特征点进行跟踪匹配；再利用RANSAC方法将纹影序列图像中其余图像调正，得到稳定的纹影序列图像。
至此，步骤二消除了高动态运动产生的纹影引起的抖动。
步骤三，对相邻两帧图像进行光流计算，采用光流方法检测并输出两帧图像之间每个像素点的运动矢量，得出运动矢量场，从而实现纹影特征的可视化增强，具体包括如下子步骤：
步骤3.1 获取纹影运动图像在空间位置中的实际运动矢量，具体通过将运动矢量期望值加噪声获得。
其中，纹影运动图像是纹影目标的飞行速度超过1.5马赫的纹影序列图像。
步骤3.2 利用实际运动矢量在时间上的关联性，定义能量泛函。
其中，能量泛函的约束包括数据约束、运动矢量空间的平滑约束以及运动矢量时间关联约束。
步骤3.3 通过最小化能量泛函，得到实际运动矢量的近似估计值。
步骤3.4对数据约束进行光流计算，使近似估计值误差达到最少，并基于前一帧运动矢量计算当前帧的运动矢量，优化能量泛函，得到最小化优化后的能量泛函。
其中，近似估计值误差是近似估计值和实际运动矢量的差。
步骤3.5 通过最小化优化后的能量泛函，得到Euler-Langrange方程。
步骤3.6 再利用Guass-Seidel迭代方法对Euler-Langrange方程进行求解，计算得出纹影运动图像的运动矢量场。
有益效果
本发明一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法，与现有技术相比，具有如下有益效果
1、所述方法针对超高动态纹影序列图像的时域关联性，分析运动矢量的非平稳状态，根据最小均方滤波原理，定义能量泛函，求解更精确的运动矢量估计值，解决了传统光流法在噪声影响下多帧间纹影区域提取精度低问题，使CSBOS系统实现纹影特征可视化增强效果。
2、所述方法依托的CSBOS成像系统能有效地降低成像系统对探测器规模的要求，利用本发明提出的一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法实现细粒度纹影特征可视化增强，整个技术过程可为指导超音速飞机设计提供全维理论数据，为科研成果迈向实用化提供保障。
附图说明
图1为本发明一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法依托的CSBOS成像系统框图；
图2为本发明一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法流程图；
图3为BOS图像基于变分光流的纹影特征可视化增强方法仿真图；
图4为CSBOS图像基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法仿真图；
图5为BOS特征可视化增强处理后飞机周围高频信息点分布图；
图6为CSBOS纹影特征可视化增强处理后飞机周围高频信息点分布图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法的优选实施方式做详细说明。
实施例1
本发明方法可低成本地实现户外大场景气流场纹影信息真实定量测量。本方法依托CSBOS成像系统，为了实现对重构后的纹影序列图像高精度定量分析，考虑运动图像在时间维度上的关联性，提出一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法，解决传统光流法在噪声影响下多帧间纹影区域提取精度低问题，提高高动态运动序列图像纹影的矢量精度。
本发明的设计思想为：首先通过CSBOS纹影系统采集纹影运动图像；然后对采集到的纹影序列图像进行预处理，这里采用的预处理手段是高斯滤波或中值滤波去噪和KLT-RANSAC图像配准；最后，为了实现对细粒度纹影特征高精度定量分析，考虑运动矢量在时间上的关联性，对相邻两帧图像进行光流计算，提出减少单个时刻下光流计算带来的误差。
下面结合具体场景对本发明实施例的具体步骤进行说明：
本方法依托的CSBOS成像系统，如图1所示，包括：超高速相机、数字微镜阵列、滤波器、汇聚透镜、单像素探测器，模拟数字转换器、控制电路和上位机构成。所述超高速相机采用像素为百万级以上，帧频为每秒1000帧～10000帧的相机，如PHANTOM V711或SPEEDCAMVISARIO g2。
所述数字微镜阵列由多个平镜构成，多个平镜按照多行多列分布，数字微镜阵列中每个平镜有两个位置，每个平镜有两个位置与数字微镜阵列的轴线夹角为12°。
所述滤波器采用标准具滤波器。
所述单像素探测器采用的核心器件是雪崩光电二极管。
本发明一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法的流程如图2所示，包括如下步骤：
步骤1，超高速相机用来对目标场景进行对焦，光源为自然光。
步骤2，光线汇聚到数字微镜阵列上，由超高速相机汇聚到达数字微镜阵列的每个像素的光功率可以表示为：
，n是数字微镜阵列所被使用的像素总数。
与目标场景成像的灰度
具有确定性的关系。
步骤3，数字微镜阵列在上位机的控制下，加载测量矩阵，对由超高速相机接收进的光强信号进行系数采样，使仅有部分光强被反射进接收光学系统中。
上述测量矩阵采用部分Hadamard矩阵，即采用Hadamard矩阵中部分行，所选行数为Hadamard矩阵行数的1/8～1/4。
步骤4，被数字微镜阵列反射的光线经过一个标准具滤波器和汇聚透镜组达到高速灵敏度单像素探测器。
步骤5，探测器的输出信号经由模拟数字转换器进行模数转换。
步骤6，将模拟数字转换器模数转换后的信号传输到上位机，进而背景图像重建和纹影可视化处理。
步骤7，在上位机使用TVAL3重构算法对压缩采样的纹影图像重构。
步骤8，对纹影序列图像滤波。即进行去噪预处理，去噪预处理是指高斯滤波或中值滤波。
步骤9，对纹影序列图像特征点进行跟踪配准。首先，确定纹影序列图像的处理基本单元，为了减少方法的计算复杂度，将输入图像纹影序列图像分割为N个子区域，子区域为正方形，每个子区域作为一个处理基本单元。N根据图像尺寸确定，N为偶数，如4、6或8。每个子区域选择4个特征点，4个特征点通常采用图像的四个角点。
步骤10，利用KLT方法对纹影序列图像特征点进行跟踪匹配，即对相邻两帧图像中的对应角点进行比对。
步骤11，利用RANSAC方法获取图像特征点的准确匹配关系即调正。
步骤12，假设纹影运动图像在空间位置
中的运动矢量为
，考虑到真实场景下会受到噪声的影响，因此实际的运动矢量为
其中, 
为运动矢量期望值，
为噪声矢量且不随时间变化。
步骤13，本发明提出的方案是考虑期望值
随时间变化，运动矢量
为空间位置s上的时间非平稳运动矢量，进而重新定义能量泛函：
其中，
表示为图像范围，
为数据约束；
为运动矢量空间的平滑约束，可抑制噪声确保运动矢量场的空间平滑；
为运动矢量时间关联约束，确保最终结果与所有样本加权误差平方和尽可能最小，在连续时间内，计算得到
为以时间
为中心前后N+1个不同时刻下已有的运动矢量场，
为加权系数。
为控制参数，
表示梯度运算，
表示二范数运算。
步骤14、通过变分计算对公式（2）求解，得到真实运动矢量的近似估计值。
步骤15、对数据约束进行光流计算，以减少估计值
的误差，并利用前一帧的运动矢量对当前帧的运动矢量进行计算，设初始值为
，进一步优化能量泛函为：
其中，
表示为当前帧、上一帧和下一帧的运动矢量。其中，上一帧运动矢量表示为
，下一帧的运动矢量表示为
，
为残余矢量。
步骤16、最小化能量泛函得到Euler-Langrange方程。
步骤17、再利用Guass-Seidel迭代方法对Euler-Langrange方程进行求解，得出运动矢量场的估计值。
为了验证本发明提出的方法对CSBOS系统的有效性，分别采用基于变分光流的纹影特征可视化增强方法及基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法对BOS与CSBOS采集的纹影运动图像进行了定性对比。图3为BOS图像基于变分光流的纹影特征可视化增强方法仿真结果图，可以清晰地看到在飞机机翼两侧的纹影特征。图4为CSBOS图像基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法仿真结果图，采样率为0.25，通过定性对比，图中机翼处纹影特征以及位置矢量变化不大。图5和图6分别为BOS纹影特征可视化增强处理后飞机周围高频信息点分布和CSBOS图像纹影特征可视化增强处理后飞机周围高频信息点分布，其中横纵坐标表示为光流矢量，通过对比可以看出两幅图像部分高频纹影信息存在略微的偏移，但变动不大。另外，分别采用基于变分光流的纹影特征可视化增强方法和基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法对CSBOS图像进行光流计算误差定量对比，结果显示，基于变分光流的纹影特征可视化增强方法处理图像的均方差为7.29, 标准差为10.70。基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法处理图像的均方差为4.18，标准差为9.27。以上仿真结果说明，本发明提出的方法应用在CSBOS成像系统上具有较好的效果，同时CSBOS成像系统可有效地降低成像系统对探测器规模的要求、降低成像成本，该方法可为科研成果迈向实用化提供保障。
虽然结合了附图描述了本发明的实施方式，但是对于本领域技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些也应视为属于本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法，其特征在于，实现一种基于关联帧约束的纹影特征可视化增强方法的系统，包括：超高速相机、空间光调制器、滤波器、汇聚透镜组、单像素探测器、数模转换器和上位机；其连接关系为：用超高速相机对目标场景进行对焦，光线被汇聚到空间光调制器上，空间光调制器在上位机的控制下，加载测量矩阵，对由超高速相机接收进的光强信号进行稀疏采样，使得部分光强被反射进接收光学系统中，被空间光调制器反射的光线经过一个标准具滤波器和汇聚透镜组到达高速高灵敏单像素探测器，探测器的输出信号经由数模转换器进行模数转换，进而传输进入上位机的数字后处理模块进行处理；
依托于该所述系统的方法，包括以下步骤：
步骤一，以太阳为背景采用超高速相机拍摄，并获取高速运动目标纹影序列图像；
步骤二，数字后处理模块对纹影序列图像进行预处理，得到稳定的纹影序列图像；
其中，预处理包括去噪预处理和跟踪配准；
其中，去噪预处理采用高斯滤波实现；
其中，跟踪配准通过对纹影序列图像特征点利用KLT-RANSAC方法进行处理实现；
所述的跟踪配准具体为：先将输入图像进行分块处理，以第一帧图像特征点为基准，利用KLT方法对纹影序列图像特征点进行跟踪匹配；再利用RANSAC方法将纹影序列图像中其余图像调正，得到稳定的纹影序列图像；
至此，步骤二消除了高速运动产生的纹影引起的抖动；
步骤三，数字后处理模块对相邻两帧图像进行光流计算，采用光流方法检测并输出两帧图像之间每个像素点的运动矢量，得出运动矢量场，从而实现纹影特征的可视化增强，具体包括如下子步骤：
步骤3.1 获取纹影运动图像在空间位置中的实际运动矢量，具体通过将运动矢量期望值加噪声获得；
其中，纹影运动图像是纹影目标的飞行速度超过1.5马赫的纹影序列图像；
步骤3.2 利用实际运动矢量在时间上的关联性，定义能量泛函；
所述的能量泛函的约束包括数据约束、运动矢量空间的平滑约束以及运动矢量时间关联约束；
步骤3.3 通过最小化能量泛函，得到实际运动矢量的近似估计值；
步骤3.4对数据约束进行光流计算，使近似估计值误差达到最少，并基于前一帧运动矢量计算当前帧的运动矢量，优化能量泛函，得到最小化优化后的能量泛函；
所述的近似估计值误差是近似估计值和实际运动矢量的差；
步骤3.5 通过最小化优化后的能量泛函，得到Euler-Langrange方程；
步骤3.6 再利用Guass-Seidel迭代方法对Euler-Langrange方程进行求解，计算得出纹影运动图像的运动矢量场；
通过以上步骤，可实现弱纹影信息可视化。
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