胶体推进剂燃烧特性的图像分析技术

论文摘要

胶体推进剂是一类新型推进剂,它兼具液体推进剂和固体推进剂的优点,它是时间依赖的非牛顿粘弹性流体,其特征是具高安全性、高燃烧能量、有高密度及长期贮存的能力,在很多方面有诱人的应用前景。所以对胶体推进剂燃烧特性的研究是很有意义的。本文在探讨二维粒子图像测速PIV(Particle Image Velocimetry)技术的基础上研究了PIV图像处理方法在胶体推进剂燃烧特性分析中的应用。用高速摄像机采集胶体推进剂燃烧图像,提取胶体推进剂燃烧流场中粒子的运动信息,研究连续两幅图像中粒子群的对应(互相关性)、速度矢量、误对应粒子速度的判断与消除等图像处理问题,得到图像中的粒子坐标,通过粒子标定、图像匹配、速度向量判断、误对应粒子速度的判断与消除等步骤,得到流场中粒子的速度矢量等特征。本文首先实现多种图像处理的PIV算法,通过实验获得的图像运用各种算法进行比较分析,这其中包括灰度化、二值化、去噪、边缘检测等多方面的测试,得出实验图像处理的具体方法；通过对实验图像的图像增强,并改进数字图像粒子匹配算法,降低了匹配的运算量,提高准确度；最后设计并进行了实验,同时也对实验的精度进行了分析。本文为二维PIV图像处理方法在胶体推进剂燃烧流场中的应用研究,它为进一步的流场分析奠定了良好的技术基础。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 系统概述
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文的研究内容
• 2 PIV技术原理与实现
• 2.1 PIV的原理简介
• 2.2 PIV技术分类
• 2.3 速度提取算法
• 2.3.1 轨迹法
• 2.3.2 杨氏条纹法
• 2.3.3 粒子分布图像相关法
• 2.3.4 灰度分布图像相关法
• 2.3.5 弹性模型法
• 2.3.6 速度梯度张量法
• 2.3.7 粒子轨迹追踪法
• 2.4 PIV技术的发展趋势
• 2.5 本章小结
• 3 粒子图像的后处理技术
• 3.1 图像增强
• 3.1.1 图像灰度变换法
• 3.1.2 直方图均衡法
• 3.1.3 图像平滑法
• 3.1.4 均值滤波
• 3.1.5 高斯滤波
• 3.1.6 中值滤波
• 3.2 彩图灰度化处理
• 3.3 图像二值化技术
• 3.3.1 非零元素取一法
• 3.3.2 固定阈值法
• 3.3.3 双固定阈值法
• 3.3.4 Otsu算法
• 3.3.5 迭代法
• 3.4 边缘检测
• 3.5 轮廓跟踪技术
• 3.6 本章小节
• 4 图像匹配技术
• 4.1 影响图像匹配的主要因素
• 4.2 基于像素灰度相关的匹配
• 4.3 基于图像特征的匹配
• 4.4 本文设计的图像匹配算法
• 4.5 本章小结
• 5 实验与精度分析
• 5.1 实验的总体框架图
• 5.2 实验环境
• 5.2.1 实验硬件环境
• 5.2.2 实验软件环境
• 5.2.3 程序实现
• 5.3 实验图像的PIV处理算法
• 5.4 实验精度分析
• 5.4.1 背景噪声
• 5.4.2 不同介质产生的误差
• 5.4.3 搜索区域分析
• 5.4.4 连续两幅图像之间的时间间隔和最大流动速度限制
• 5.5 本章小节
• 总结与展望
• 致谢
• 参考文献