一種壓敏漆測量圖像去噪方法
【專利摘要】一種壓敏漆測量圖像去噪方法，屬于全域光學表面壓力測試技術領域，所述方法是通過對壓力場進行連續多幀測量，得到一組壓敏漆測量圖像序列，接著通過主成分分析法提取測量圖像序列低維主成分空間，然后將時刻t的壓敏漆測量圖像向該低維主成分空間投影并重構，得到時刻t的瞬態壓敏漆測量圖像去噪結果；依次處理所有時刻的測量圖像，得到每個時刻瞬態壓力場壓敏漆測量圖像去噪結果；本方法信噪比更高，且不會產生多幀圖像均值濾波中的圖像模糊問題，為采用壓敏漆測量技術進行高精確瞬態壓力場測量提供技術支撐。
【專利說明】
一種壓敏漆測量圖像去噪方法
技術領域
[0001] 本發明屬于全域光學表面壓力測試技術，主要涉及一種壓敏漆測量圖像去噪方 法。
【背景技術】
[0002] 壓力敏感涂料測壓方法是一種新型的全域光學表面壓力測量技術。自20世紀提出 以來，以其巨大的發展潛力和技術優勢，受到了世界航空航天和空氣動力學領域的廣泛關 注和深入研究，目前已發展成為世界各國大型風洞重要的試驗技術。
[0003] 壓敏涂料以氧-光致發光原理為基礎，在受到一定波長光源照射時，涂層中的探針 分子會受到激發，進入電子激發態，并通過發射波長更長的光來耗散所吸收的能量，同時， 激發態的探針分子與空氣中滲透進入涂層并在其中擴散的氧分子相碰撞，轉移所吸收的能 量，回到基態。上述過程被稱為Stern-Volmer過程，描述這一過程的關系式為Stern-Volmer 關系式，它建立了表面壓力與涂料發光強度之間的函數關系。工程應用中，Stern-Volmer關 系式常用形式為：
[0005] 其中，其中p為空氣壓力；i為相應壓力下的光敏分子發射出的光強;A，B為stern-Volmer系數;下標ref代表參考狀態。其中，A，B通過標定得到，在p rrf、已知的情況下，通 過當前測量圖像中的光強i，即可得到當前狀態的壓力值P。
[0006] 根據Stern-Volmer關系式，為得到高精度壓力測量結果，需保證測量圖像具有較 高的信噪比。實際的壓敏漆測量圖像中含有大量的噪聲，包括壓敏涂料對壓力場的響應噪 聲、光子成像噪聲、圖像傳感器電路噪聲等。目前，為消除這些噪聲干擾，李國帥等采用中值 濾波、高斯濾波進行單幀壓敏漆測量圖像去噪，采用均值濾波進行同一壓力場多幀壓敏漆 測量圖像去噪。這些方法對提高壓敏漆測量圖像信噪比具有一定意義，尤其是多幀圖像均 值濾波方法，可得到較高信噪比測量圖像。近期，隨著空氣動力學技術的發展，采用壓敏漆 測量技術進行瞬態壓力場測量的需求日益旺盛。諸如采用壓敏漆測量技術進行旋轉葉片瞬 態壓力場測量等。但是在常規的空氣動力學試驗中，獲得瞬態壓力場數據，對觀測和研究壓 力場的變化也具有積極意義。但是，現有的多幀均值濾波法，對變化中的壓力場測量數據進 行時間積分后求平均，會使測量圖像產生模糊，而無法得到瞬態壓力場測量結果;而現有的 單幀中值濾波、高斯濾波方法得到的圖像信噪比又較低，難以滿足應用需求。

【發明內容】

[0007] 本發明的目的就是針對上述現有技術中壓敏測量圖像信噪比較低的問題，提供一 種新的壓敏漆測量圖像去噪方法，達到得到更高信噪比，提高瞬態壓力場測量精度的目的。 本發明的目的是這樣實現的：所述方法采用主成分學習方法進行壓敏漆測量圖像重建，具 體操作步驟如下：
[0008] 第一步:獲取測量數據
[0009] 對某一壓力場，按時間順序連續拍攝η幀大小為w*h的壓敏漆測量圖像{Ih ...， U，拍攝的壓敏漆測量圖像數量在50幀以上；
[0010]第二步:學習低維主成分空間
[0011]將{Ii，. . .，In}中每一幀壓敏漆測量圖像Ij按z字型掃描拉成一個m = w*h維向量 vj，即得至Un個m維向量V= [vi，. . .，vn]，計算V的均值M=E(V)及協方差矩陣C = cov(V)，采用 主成分分析法從協方差矩陣C中提取前k個主成分構成低維主成份空間S;
[0012]第三步:基于低維主成分空間進行壓敏漆測量圖像去噪
[0013 ]將第j時刻的測量圖像I j的向量Vj減去均值Μ得到去中心后向量Xj = Vj-M，將Xj向低 維主成份空間S投影得到重構系數w = STXj，并重構出然后加上均值μ得到 將向量重新排列成圖像\，?;即為第j時刻的測量圖像l的去噪后圖像，按 上述方法，依次處理每幀圖像，得到去噪后結果{iP..J"},在中包含了所有時刻壓 敏漆測量圖像信息。
[0014] 在拍攝連續拍攝η幀圖像過程中，當測量對象存在位移時，則采用壓敏漆測量圖像 修正與配準方法，先對壓敏漆測量圖像進行修正和配準后，再進行低維主成分空間學習和 圖像去噪。
[0015] 本發明的有益效果是采用對壓力場進行多幀連續測量，以主成分分析法提取這些 測量圖像的主成分，以提取測量圖像中的有用信號，消除測量圖像隨機噪聲干擾，并通過主 成分空間重構，可以得到任意時刻的瞬態壓力場測量圖像去噪結果。與現有多幀均值濾波 去噪方法相比，本發明方法得到的去噪結果，不是壓力場測量信號的時間積分后平均結果， 而是當前測量狀態在主成分空間中的一個投影，因此，不產生測量圖像模糊問題，能夠得到 瞬態測量結果。此外，與單幀中值濾波、高斯濾波相比，本發明方法可得到更高信噪比，提高 瞬態壓力場測量精度。
【附圖說明】
[0016] 圖1仿真測試結果示意圖
[0017] 圖中：1.采用高斯函數生成的圓盤形壓力場分布觀測圖像序列，三幅從左至右，代 表壓力場的變化趨勢，2.某一時刻的壓力場分布觀測圖像，3.在2基礎上添加泊松、高斯噪 聲的污染圖像，4.本發明算法去噪結果，5.中值濾波去噪結果，6.多幀均值濾波去噪結果
【具體實施方式】
[0018] 下面結合附圖對本發明創造的實施方式進行詳細描述:一種壓敏漆測量圖像去噪 方法，其特征是:所述方法采用主成分學習方法進行壓敏漆測量圖像重建，具體操作步驟如 下：
[0019]第一步:獲取測量數據
[0020] 對某一壓力場，按時間順序連續拍攝η幀大小為w*h的壓敏漆測量圖像{Ii，...， In}，拍攝的壓敏漆測量圖像數量在50幀以上；
[0021] 第二步:學習低維主成分空間
[0022]將{Ii，. . .，In}中每一幀壓敏漆測量圖像Ij按Z字型掃描拉成一個m = w*h維向量 vj，即得至Un個m維向量V= [vi，. . .，vn]，計算V的均值M=E(V)及協方差矩陣C = cov(V)，采用 主成分分析法從協方差矩陣C中提取前k個主成分構成低維主成份空間S;
[0023]第三步:基于低維主成分空間進行壓敏漆測量圖像去噪
[0024]將第j時刻的測量圖像I j的向量vj減去均值Μ得到去中心后向量Xj = Vj-M，將Xj向低 維主成份空間S投影得到重構系數w = STXj，并重構出，然后加上均值Μ得到 七·=\+Μ，將向量七重新排列成圖像? ;，?;即為第j時刻的測量圖像L的去噪后圖像，按 上述方法，依次處理每幀圖像，得到去噪后結果漢，...上}，在戊，...上}中包含了所有時刻壓 敏漆測量圖像信息。
[0025] 在拍攝連續拍攝η幀圖像過程中，當測量對象存在位移時，則采用壓敏漆測量圖像 修正與配準方法，先對壓敏漆測量圖像進行修正和配準后，再進行低維主成分空間學習和 圖像去噪。
[0026] 在上述測量過程中，假定被測對象是固定的，即連續拍攝的η幀壓敏漆測量圖像是 對齊的。在實際應用中，可能存在被測對象振動而發生位移的情況。為此，可以采用壓敏漆 測量圖像修正與配準方法，先對壓敏漆測量圖像進行修正和配準后，再進行低維主成分空 間學習和圖像去噪。
[0027] 圖1給出了一個仿真測試結果，從仿真測試結果可以看出相同比中值濾波、多幀均 值濾波，本發明提出的方法能更有效地從當前觀察圖像中恢復出測量對象表面壓力場分布 圖像。
【主權項】
1. 一種壓敏漆測量圖像去噪方法，其特征是:所述方法采用主成分學習方法進行壓敏 漆測量圖像重建，具體操作步驟如下： 第一步:獲取測量數據 對某一壓力場，按時間順序連續拍攝η幀大小為w*h的壓敏漆測量圖像{Ih ...，In}，拍 攝的壓敏漆測量圖像數量在50幀以上； 第二步:學習低維主成分空間 將{L·，. . ·，In}中每一幀壓敏漆測量圖像Ij按Z字型掃描拉成一個m=w*h維向量Vj，即得 至Ijn個m維向量V= [vi，. . .，vn]，計算V的均值M=E(V)及協方差矩陣C = cov(V)，采用主成分 分析法從協方差矩陣C中提取前k個主成分構成低維主成份空間S; 第三步:基于低維主成分空間進行壓敏漆測量圖像去噪 將第j時刻的測量圖像I j的向量vj減去均值Μ得到去中心后向量xj = vj-M，將xj向低維主 成份空間S投影得到重構系數aj = STXj，并重構出^ =Sa;，然后加上均值μ得到七=i;+M， 將向量'^重新排列成圖像?; , 即為第j時刻的測量圖像L的去噪后圖像，按上述方法，依 次處理每幀圖像，得到去噪后結果{?Ρ·.·Λ}，在汰，...上}中包含了所有時刻壓敏漆測量圖像 信息。2. 根據權利要求1所述的一種壓敏漆測量圖像去噪方法，其特征在于:在拍攝連續拍攝 η幀圖像過程中，當測量對象存在位移時，則采用壓敏漆測量圖像修正與配準方法，先對壓 敏漆測量圖像進行修正和配準后，再進行低維主成分空間學習和圖像去噪。
【文檔編號】G06T5/00GK105869124SQ201610153141
【公開日】2016年8月17日
【申請日】2016年3月11日
【發明人】王斌, 易賢, 周志宏
【申請人】空氣動力學國家重點實驗室