[发明专利]基于视频和亚像素技术对风洞密度场进行测量的方法

权利要求书

1.一种基于视频和亚像素技术对风洞密度场进行测量的方法，其特征在于，包括：

S1、分别对风洞试验前及试验过程中的密度场进行图像采集，以得到对应的静态密度场测量图像及动态密度场测量图像；

S2、基于亚像素定位技术对动态密度场测量图像中各圆心进行定位；

S3、通过对动态密度场测量图像中各圆心坐标和静态密度场测量图像中各圆心坐标的位置变化来计算光学折射率，以此来计算得到风洞的密度场；

在S2中，所述亚像素定位技术包括：

S21、使用常规边缘检测算子对动态密度场测量图像分别进行边缘像素提取；

S22、使用边界追踪法进行计算，以分别得到动态密度场测量图像中每个圆形标记点的边缘像素点集合；

S23、运用异构计算技术，对每个圆形的每个边缘像素点进行局部区域匹配的亚像素边缘进行提取并计算；

S24、运用异构计算技术，采用可变步长的亚像素点圆形轮廓计算各圆形的圆心。

2.如权利要求1所述的基于视频和亚像素技术对风洞密度场进行测量的方法，其特征在于，在S1中，通过设置在风洞来流方向的两侧分别设置参照用背景板及图像采集用像机，以对风洞试验前及试验过程中的密度场进行图像采集；

其中，背景板被配置为采用分布均匀，大小相同的圆形坐标点，以根据背景板圆点的坐标变化为基础，计算得到精确的密度场数据。

3.如权利要求1所述的基于视频和亚像素技术对风洞密度场进行测量的方法，其特征在于，在S21中，所述常规边缘检测算子被配置为采用Canny算子，以提取密度场测量图像中的像素级边缘；

所述Canny算子被配置为包括：

通过计算卷积值以得到计算的梯度幅值和方向，以将其方向近似至水平、垂直、+45°、-45°四个方向；

通过对密度场测量图像中的像素点进行排查，以排除其上的非边缘像素，并保留一些候选边缘，实现对图像的非极大值抑制；

通过双阈值的方式对边缘进行处理和检测，以保证其边缘像素的提取精度。

4.如权利要求3所述的基于视频和亚像素技术对风洞密度场进行测量的方法，其特征在于，通过双阈值对边缘进行处理和检测的方式包括：

使用双阈值来计算边缘，如果该像素点灰度值超过双阈值中的高阈值，则该像素点被保留为边缘像素；

如果该像素点灰度值低于双阈值中的低阈值，则该像素点被排除；

如果该像素点在两个阈值之间，则该像素仅在连接到一个高于高阈值像素点时被保留。

5.如权利要求1所述的基于视频和亚像素技术对风洞密度场进行测量的方法，其特征在于，在S22中，所述边界追踪法被配置为采用八邻域边界追踪法，以寻找密度场测量图像中每个圆形标记点的轮廓；

其中，通过使用八邻域边界追踪法，将S21中得到的边缘像素点分成多个轮廓的边缘像素点集合，根据密度场测量图像分析圆半径的大概范围，通过设定轮廓宽度阈值范围，筛选出每个圆形标记点轮廓的边缘像素点集合。

6.如权利要求1所述的基于视频和亚像素技术对风洞密度场进行测量的方法，其特征在于，在S23中，使用基于局部区域匹配的亚像素提取方法，被配置为对每一个圆形标记点轮廓的像素点使用基于局部匹配的分段二次项函数提取亚像素边缘，由于算法基于局部分段思想，每个边缘像素点在计算中不相互影响，采用CPU+GPU异构计算方法，对所有边缘像素点进行并行计算。

7.如权利要求1所述的基于视频和亚像素技术对风洞密度场进行测量的方法，其特征在于，在S24中，通过计算可变步长的亚像素点，其步长选择在0.02至0.1像素，即每个像素点提取10至50个点，采用CPU+GPU的异构计算技术，计算每个圆的圆心坐标。

8.如权利要求7所述的基于视频和亚像素技术对风洞密度场进行测量的方法，其特征在于，所述可变步长的亚像素点计算方法被配置为对每一个圆形标记点亚像素轮廓采用最小二乘法拟合亚像素边缘，以采用CPU+GPU的异构计算技术，进而求出圆心坐标。

9.如权利要求1所述的基于视频和亚像素技术对风洞密度场进行测量的方法，其特征在于，在S3中，将试验过程中采集图像计算得到的所有圆心坐标值与前0.1秒图像的圆心坐标基于距离对比，基于距离最近原则寻找圆心对应编号，以通过与试验前静态流场图像圆心坐标对比，计算所有圆心的矢量位移，再通过矢量位移计算出光路的偏折角及密度场。