[发明专利]基于互信息和图像融合的二维流场可视化方法

权利要求书

1.一种基于互信息和图像融合的二维流场可视化方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤(1)：输入流场数据；

步骤(2)：根据线积分卷积和OSTR的方式分别生成流场可视化图；

步骤(3)：将可视化图图片转化成为灰度图；

步骤(4)：判断是否仅流场特征区域进行融合，如果是则跳转到步骤(5)，如果不是则跳转到步骤(7)；

步骤(5)：自动获得流场中特征区域的坐标，根据选定的半径画出该特征区域所在的圆；

步骤(6)：将OSTR方式获得的流场可视化图仅取步骤(5)中特征区域内的图像，获得新的OSTR流场特征图；

步骤(7)：分别计算两张需要融合的流场可视化图的像素值的X分布概率；

步骤(8)：计算出两张图的条件概率P(Y|X)和P(X|Y)；

步骤(9)：根据互信息理论，得到两张可视化图之间的互信息关系；

步骤(10)：将两张可视化图进行图像融合；融合的依据是：两张图融合成一张可视化的图，在确定图像中某一位置处存放的是X的像素点还是Y的像素点时，通过判断第(9)步中得到的I(x；Y)和I(y；X)的大小确定，遵循的原则为该点处互信息量大的点为最终结果中的点；

步骤(11)：对每一个像素点都比较过之后，产生最终的结果图并输出。

2.根据权利要求1所述的基于互信息和图像融合的二维流场可视化方法，其特征在于：所述的步骤(6)将OSTR方式获得的流场可视化图仅取步骤(5)中特征区域内的图像，获得新的OSTR流场特征图，其中，获得仅包含特征区域的OSTR流场可视化图的方法是：根据步骤(5)获得的流场特征点为圆心，50个像素点的大小为半径画出的圆形区域，仅保留圆形区域内部的像素值。

3.根据权利要求1所述的基于互信息和图像融合的二维流场可视化方法，其特征在于：所述的步骤(7)计算两张需要融合的流场可视化图的像素值的X分布概率的方法是：因为流场图已转化成为灰度图，所以像素值的范围为0-255，则某一像素值x的分布概率可以表示为：P(X)＝n(x)/N，其中n(x)表示该像素值在整幅图像中的个数，而N则表示整幅图像中像素点的个数。

4.根据权利要求1所述的基于互信息和图像融合的二维流场可视化方法，其特征在于：所述的步骤(8)计算两张图的条件概率P(Y|X)和P(X|Y)的方法是：对于X中的某一像素点x和Y中的某一像素点y，可以分别得到两者的条件概率为p(y|x)＝n(x,y)/n(x)和p(x|y)＝n(x,y)/n(y)，其中的n(x,y)表示两张图中相同坐标位置处，像素值等于x和y的像素点对数，p(x|y)用相同的方法获得；n(x)表示该像素值在整幅图像中的个数。

5.根据权利要求4所述的基于互信息和图像融合的二维流场可视化方法，其特征在于：步骤(9)所述的两张可视化图之间的互信息关系I(X；Y)和I(Y；X)的计算方法是：

以及

I(Y;X)=Σx∈Xp(y)Σy∈Yp(x|y)logp(x|y)p(x).]]>

6.根据权利要求1所述的基于互信息和图像融合的二维流场可视化方法，其特征在于：所述的步骤(10)将两张可视化图进行图像融合，各像素点取舍依据满足：其中z为最终可视化图中该像素点位置处的像素值。