[发明专利]一种叶轮机械叶栅试验纹影图像流场特征识别处理方法

说明书

本发明公开了一种叶轮机械叶栅试验纹影图像流场特征识别处理方法，步骤一：基于加权Lsubgt;0/subgt;梯度最小化的图像平滑；步骤二：伪彩色转化增强；步骤三：叶栅位置提取。本发明针对叶栅纹影试验图像的特点，提出了一套通过图像处理提高叶栅试验流场特征识别度的方法。其中，采用Lsubgt;0/subgt;梯度最小化算法能有效去除叶栅纹影图像中的背景噪声，并很好的保留了叶栅流场中的弱压缩波/膨胀波、边界层流体聚集等流场细节信息，显示出了良好的去噪效果；进一步经过伪彩色转化增强后，叶栅流场结构特征信息更为突出，可识别出激波的强弱，尾迹的耗散，以及激波与边界层流体的相互作用；叶栅位置的提取则有助于分辨叶栅所在的相对位置，提高流场结构特征的可判读性。

技术领域

本发明属于叶轮机械研究技术领域，特别是涉及一种叶轮机械叶栅试验纹影图像流场特征识别处理方法。

背景技术

在航空发动机和燃气轮机等动力装置的叶轮机械研究设计中，通过叶栅试验可以对气动新设计理论的正确性进行验证，对设计叶型的性能校核和优化提供详实的试验数据参考。大量且成系列的叶栅试验数据为科研人员认识叶轮机械内部流动现象的本质和规律，进而建立和完善气动设计体系发挥了重要的作用。作为航空技术的延伸，叶栅试验也为民用燃气轮机、汽轮机、风机等设计提供了强有力的技术支持，现已成为叶轮机械气动设计和研究中必不可少的试验内容。

研究叶栅通道内的流场结构是揭示气动损失机理，掌握气动损失规律的重要手段。纹影法是一种表征流场结构特征的常用光学测量技术。但在实际应用中，由于光源强度不均、试验件光线反射、污渍沉积等原因，纹影法所获得的图像质量不高。光学器件的畸变误差、流场紊流干扰、相机相对试验件的抖动也会影响到图像对关键流场结构的显示精度。另一方面，由于纹影法所获得的图像为灰度图像，人的肉眼对其识别能力有限，难以获得流场中的准确定量信息。

发明内容

为了克服上述问题，本发明提供了一种叶轮机械叶栅试验纹影图像流场特征识别处理方法，采用该方法能提高对叶栅试验流场结构的识别精度。

本发明所采用的技术方案是：

一种叶轮机械叶栅试验纹影图像流场特征识别处理方法，包括以下步骤：

步骤一：基于加权L₀梯度最小化的图像平滑：

约定I为原图像，S为待求解的平滑图像，和分别表示求解出的S沿着水平和竖直方向的偏导数，图像中任一点p处的导数记为分别约束水平和竖直方向L₀梯度来平滑图像；

水平方向的L₀梯度定义为：

竖直方向的L₀梯度定义为：

其中，“#{·}”表示对大括号内满足条件的像素p计数；假设I为原图像，S为满足约束的目标，建立目标函数为：

将其转化为非约束形式：

λ和γ是非负参数，分别控制I在水平和竖直方向被平滑的权重；由于C_x(S)和C_y(S)非凸非可导函数，直接求解(4)式困难，为此引入辅助变量h_p和v_p，以h_p表示原图沿着水平方向的梯度估计值v_p表示原图沿着竖直方向的梯度估计值使用交替最小化法求解，求解目标变换为：

其中α,β是超参数，分别约束h_p和v_p与对应原图像梯度和的相似性；