CN117522866B - 基于掩膜的荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于掩膜的荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法，对图像进行ROI区域的提取；对提取出的ROI区域进行降噪和轮廓的细化；在二值化的ROI区域中对丝线进行二次曲线拟合；取拟合后的二次曲线上斜率的最大值点和最小值点，将这两点记为丝线的端点；用两个掩膜对识别的两个端点进行标注，分别记为掩膜M11和掩膜M12，在保证掩膜位置不变的情况下将其定位到下一帧图像中，命名为掩膜M21和掩膜M22，对比两个掩膜内像素矩阵的变化，变化程度更小的一端即为丝线的锚点端。本发明自动化程度更高，更加准确。
Description
技术领域
本发明属于风洞试验技术领域，具体地，涉及一种荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法。
背景技术
荧光微丝流动显示技术因为其成本低、操作简单、对流场影响小等特点，被广泛地应用于各类风洞和外场试验中表面流态分离效应的研究。实际使用中将荧光微丝一端固定在试验模型表面，另一端随流动摆动，再用相机进行拍摄，以实现模型表面的流场显示。近些年，对丝线试验结果不再局限于定性分析，对其进行图像处理，进而实现流场重构成为丝线流动显示试验的发展方向和研究热点。在丝线图像的处理中，丝线的锚点是丝线的重要特征，现有的锚点判别方法有在安装丝线时对丝线的固定端进行标记之后在图像中对标记进行识别，或直接取图像中丝线处于流动上游的端点为锚点，这些方法能够在特定情况下实现丝线试验图像中锚点的判别。
但是目前荧光微丝试验图像的图像处理方法尚不完善，特别是对于图像中丝线锚点的判别没有较好的方法。现在采用的方法为在丝线的固定端进行标记，之后在图像中对标记点进行识别来确定丝线的锚点，这种方法会增加丝线布置的工作量，而且当图像中丝线的自由端恰好位于某一个标记点上时会出现识别错误；另一种取试验图像中丝线位于流场上游的端点作为锚点的方法仅在某些简单流场中可以使用，因为在分离流中，丝线表现为大幅偏转甚至反转，这会导致锚点判别出现错误。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于掩膜的荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法，利用风洞实验中荧光微丝的自由端存在抖动的特征，结合数字图像处理技术，能够实现操作更为简洁、准确性更高的荧光微丝锚点判别。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤：
S1.对图像进行ROI区域（Region of Interest,感兴趣区域，即用方块勾选出的需要处理的区域）的提取；
S2.对提取出的ROI区域进行降噪和轮廓的细化；
S3.在二值化的ROI区域中对丝线进行二次曲线拟合；
S4.取拟合后的二次曲线上斜率的最大值点和最小值点，将这两点记为丝线的端点；
S5.用两个掩膜对识别的两个端点进行标注，分别记为掩膜M11和掩膜M12，在保证掩膜位置不变的情况下将其定位到下一帧图像中，分别命名为掩膜M21和掩膜M22，不断重复即可得到若干个掩膜Mi1和Mj2，其中i和j分别代表两个端点的第i帧图像和j帧图像，对比两个掩膜内像素矩阵的变化，变化程度更小的一端即为丝线的锚点端。
所述的对提取出的ROI区域进行降噪和轮廓的细化包括对提取出的ROI区域进行灰度化、二值化和降噪。
所述的步骤S2中，先对拍摄得到的荧光微丝试验图像进行透视矫正，再进行灰度化、二值化和降噪，所述透视矫正采用求解透视变换矩阵的方法。
所述的灰度化是指采用RGB颜色空间和HSV颜色空间相结合地方式，与1的差值小于设定值的像素点的特征为丝线域特征，对提取出的ROI区域进行灰度化，G分量为Green绿色分量，V分量为Value明度分量。
所述的二值化采用自动阈值法中的三角形法进行。
所述的降噪是基于丝线的实际数量设定降噪阈值，当某连通区域的像素点个数小于该降噪阈值，则去除该连通区域，降噪标准为去除连通区域后检测到的连通区域个数与丝线实际数量相等。
所述的步骤S3采用最小二乘法对丝线连通域进行二次曲线拟合。
所述的步骤S5中，当丝线自由端抖动幅度不大，即连续两帧图像中的像素变化小于图像本身存在的像素误差值，连续两帧图像中丝线的自由端处于相同的位置，则通过更多帧连续图像地对比分析来判断丝线的锚点。
所述的步骤S5中，通过对掩膜像素矩阵进行异或运算来判断掩膜内像素的变化，对于连续N帧丝线图像，丝线锚点的判别式为，其中Min为取最小值，Sum为求和。
本发明的有益效果是：相较于对丝线固定端进行标注或取丝线中位于流动上游的端点为锚点的方法，基于丝线的自由端存在抖动的特征，通过对连续帧图像的对比，实现了自动化程度更高，更加准确的丝线锚点判别；通过RGB颜色空间与HSV颜色空间相结合的方式，实现了效果更好的专用于荧光微丝试验图像的灰度化；通过引入丝线的实际数量，设定降噪阈值，实现了更为准确的荧光微丝试验图像的降噪。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为荧光微丝试验图像中丝线结构示意图；
图3为丝线的掩膜标定；
图4为下一帧图像中的掩膜标定；
图5为掩膜M12内图像；
图6为掩膜M12二值化图像；
图中，1-丝线锚点，2-丝线中间段，3-丝线自由端，4-掩膜M11，5-掩膜M12，6-掩膜M21，7-掩膜M22。
具体实施方式
本发明所采用的技术方案包括以下步骤：
S1.输入视频分别进行图片处理和视频分帧处理的预处理后进入图像提取单元，图像提取单元对图像进行ROI区域的提取；
S2.图像滤波单元对图像提取单元提取出的ROI区域进行降噪和轮廓的细化；
S3.曲线拟合单元在图像滤波单元二值化的ROI区域中对丝线进行二次曲线拟合；
S4.端点识别单元取曲线拟合单元拟合后的二次曲线上斜率的最大值点和最小值点，将这两点记为丝线的端点；
S5.锚点判别单元用两个掩膜对端点识别单元识别的两个端点进行标注，记为掩膜M11和掩膜M12，在保证掩膜位置不变的情况下将其定位到下一帧图像中，命名为掩膜M21和掩膜M22，不断重复即可得到若干个掩膜Mi1和Mj2，其中i，j分别代表两个端点的第i，j帧图像，对比两个掩膜内像素矩阵的变化，变化程度更小的一端即为丝线的锚点端。
进一步地，在S2中，所述图像滤波单元对预定区域进行灰度化时，因为荧光微丝在紫外光照射下呈现荧光绿，采用RGB颜色空间和HSV颜色空间相结合地方式，与1的差值小于设定值的像素点的特征为丝线域特征，对预定区域（即提取出的ROI区域）进行灰度化，G分量为Green绿色分量，V分量为Value明度分量。
进一步地，在S2中，所述图像滤波单元对预定区域进行二值化时，采用自动阈值法中的三角形法Triangle对预定区域进行二值化。
进一步地，在S2中，所述图像滤波单元对预定区域进行降噪时，所述的降噪是基于丝线的实际数量设定降噪阈值，当某连通区域的像素点个数小于该降噪阈值，则去除该连通区域，降噪标准为去除连通区域后检测到的连通区域个数与丝线实际数量相等。
进一步地，在S3中，所述曲线拟合单元对丝线进行曲线拟合时，采用最小二乘法对丝线连通域进行二次曲线拟合。
进一步地，在S5中，当丝线自由端抖动幅度不大，即连续两帧图像中的像素变化小于图像本身存在的像素误差值，连续两帧图像中丝线的自由端处于相同的位置，则通过更多帧连续图像地对比分析来判断丝线的锚点。
进一步地，在S5中，通过对掩膜像素矩阵进行异或运算来判断掩膜内像素的变化，丝线锚点地判别式为：
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，本发明包括但不仅限于下述实施例。
如图2所示，荧光微丝试验图像中丝线包含丝线锚点1、丝线中间段2和丝线自由端3，其中丝线锚点1固定在模型表面，丝线自由端3随流动摆动。
荧光微丝在试验过程中，其丝线自由端3存在自发抖动，附着流动时，丝线自由端3抖动幅度较小；流动失稳或分离时，丝线自由端3抖动幅度较大。
在本发明的实施例中，对拍摄得到的荧光微丝试验图像进行了透视矫正，以修正拍摄时产生的视角偏差问题，基于所用荧光微丝在紫外光照射下呈现荧光绿的特点，采用RGB颜色空间和HSV颜色空间相结合地方式，与1的差值小于设定值的像素点的特征为丝线域特征，对预定区域进行灰度化。
在本发明的实施例中，用自动阈值法中的Triangle法对预定区域进行二值化。
在本发明的实施例中，基于丝线的实际数量，设定降噪阈值，当某连通区域的像素点个数小于该降噪阈值，则去除该连通区域，降噪标准为去除连通区域后检测到的连通区域个数与丝线实际数量相等。
在本发明的实施例中，在用最小二乘法进行曲线拟合时，尝试用不同幂次的函数对曲线进行拟合，发现一次函数无法准确表达丝线的特征，而高次函数会出现过拟合现象，所以选择二次函数为拟合函数。
在本发明的实施例中，尝试用基于图像特征的判别方式进行丝线的端点识别，即认为丝线端点处所在的像素点亮度大于其周围8个像素点。在进行丝线判别时发现，该方法存在很大的不稳定性、错误较多，所以考虑通过数学特征实现丝线的端点判别，即取曲线拟合单元拟合后的二次曲线上斜率的最大值点和最小值点，将这两点记为丝线的端点。
在本发明的实施例中，用掩膜M11和M12对丝线的两个端点进行标注，在保证掩膜位
置不变的情况下，将其定位到下一帧图像中，命名为掩膜M21和掩膜M22，基于丝线自由端存
在自发抖动的特征，丝线锚点端掩膜内像素基本无变化，而丝线自由端掩膜内像素变化明
显。如图6所示，对掩膜M12内图像进行二值化，二值化图像中，像素点非黑即白，此时掩膜M12
内的像素矩阵。对连续两帧图像中同一位置掩
膜进行异或运算，即计算和，掩膜内发生变化的像素数量为丝线变化度
p，丝线变化度p通过对连续两帧图像中同一位置的掩膜进行异或运算后将矩阵求和得到，
在本实施例中，丝线变化度分别为和，左侧掩膜的
丝线变化度，右侧掩膜的丝线变化度，进而可以判断丝线左侧为锚点，右侧为
自由端。如果丝线自由端的抖动幅度不大或恰好连续两帧图像中丝线自由端处于相同的位
置，还可以通过更多连续帧图像的计算来确定丝线的锚点和自由端。丝线锚点的判别式为：
。
Claims (9)
1.一种基于掩膜的荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.对图像进行ROI区域的提取；
S2.对提取出的ROI区域进行降噪和轮廓的细化；
S3.在二值化的ROI区域中对丝线进行二次曲线拟合；
S4.取拟合后的二次曲线上斜率的最大值点和最小值点，将这两点记为丝线的端点；
S5.用两个掩膜对识别的两个端点进行标注，分别记为掩膜M11和掩膜M12，在保证掩膜位置不变的情况下将其定位到下一帧图像中，分别命名为掩膜M21和掩膜M22，不断重复即可得到若干个掩膜Mi1和Mj2，其中i和j分别代表两个端点的第i帧图像和j帧图像，对比两个掩膜内像素矩阵的变化，变化程度更小的一端即为丝线的锚点端。
2.根据权利要求1所述的基于掩膜的荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法，其特征在于，所述的对提取出的ROI区域进行降噪和轮廓的细化包括对提取出的ROI区域进行灰度化、二值化和降噪。
3.根据权利要求2所述的基于掩膜的荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法，其特征在于，所述的步骤S2中，先对拍摄得到的荧光微丝试验图像进行透视矫正，再进行灰度化、二值化和降噪，所述透视矫正采用求解透视变换矩阵的方法。
4.根据权利要求2所述的基于掩膜的荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法，其特征在于，所述的灰度化是指采用RGB颜色空间和HSV颜色空间相结合地方式，与1的差值小于设定值的像素点的特征为丝线域特征，对提取出的ROI区域进行灰度化，G分量为绿色分量，V分量为明度分量。
5.根据权利要求2所述的基于掩膜的荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法，其特征在于，所述的二值化采用自动阈值法中的三角形法进行。
6.根据权利要求2所述的基于掩膜的荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法，其特征在于，所述的降噪是基于丝线的实际数量设定降噪阈值，当某连通区域的像素点个数小于该降噪阈值，则去除该连通区域，降噪标准为去除连通区域后检测到的连通区域个数与丝线实际数量相等。
7.根据权利要求1所述的基于掩膜的荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法，其特征在于，所述的步骤S3采用最小二乘法对丝线连通域进行二次曲线拟合。
8.根据权利要求1所述的基于掩膜的荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法，其特征在于，所述的步骤S5中，当丝线自由端抖动幅度不大，即连续两帧图像中的像素变化小于图像本身存在的像素误差值，连续两帧图像中丝线的自由端处于相同的位置，则通过更多帧连续图像的对比分析来判断丝线的锚点。
9.根据权利要求1所述的基于掩膜的荧光微丝试验图像中丝线锚点的判别方法，其特征在于，所述的步骤S5中，通过对掩膜像素矩阵进行异或运算来判断掩膜内像素的变化，对于连续N帧丝线图像，丝线锚点的判别式为：，其中Min为取最小值，Sum为求和。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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