数字图像相关技术介绍
2021数字图像处理技术的功能、特点及应用前景范文1
2021数字图像处理技术的功能、特点及应用前景范文 数字图像处理技术是对图像信息进行加工修改的过程，从诞生以来，其处理算法不断优化，处理速度不断加快，应用也日渐广泛。
本文主要针对数字图像处理技术的内容、应用以及前景进行了浅显的分析，以期为这项技术的发展提供有益参考。
一、数字图像处理技术的内涵 数字图像处理就是采用电子计算机或其他数字设备对图像信息进行转换，使之变为电信号，并对信息进行增强、提取、复原、去噪等处理的方法与技术。
该技术包括图像增强、图像恢复、重建和图像分割等；可以说图像处理是对图像数据的一种操作或者运算，一般是由计算机或者专用图像处理硬件来实现的。
我国常用的数字图像处理技术主要有两种，一种是光学处理法，一种是数字（电子）处理法。
当前，数字图像处理技术已经逐步完善。
数字图像处理技术与人们的生活紧密相关，如常用的数字电视、数码照相机、数码摄像机等所输出的图像都是数字图像，即数字图像处理技术的成果。
目前数字图像处理已发展成为信息处理技术的一个综合性边缘学科，成为了信息处理的一个重要的学科分支，并与相关学科相互联系、相互交叉。
如计算机图形学、模式识别、计算机视觉等学科的研究内容均与图像电信号转变、图像数据描述、图像信息输出等有关，所以，它们之间各有侧重而又相互补充，并在各项新理论、新技术的支持下得到了长足发展。
二、数字图像处理技术的功能及特点 数字图像处理技术日臻完善，其处理精度高，对图像的再现性能好，通用性、灵活性好，能够实现多种功能的高度复杂的运算。
由于数字图像处理技术具备以上特点，其在短短的发展历程中就被广泛应用。
数字图像处理技术的功能主要包括以下几个方面：一是增强图像的视觉效果。
比如，在航空、航天拍摄的图片通过信号传回地球接收器的过程中，或图像扫描等的过程中，由于传输介质、大气层、声光污染等多种原因会造成图像模糊。
这就需要利用数字图像处理技术改善图像的效果。
二是模式识别功能。
即借助计算机设备对人类的视觉、听觉等进行自动模拟。
什么是数字图像
什么是数字图像随着数字技术的不断发展和应用，现实生活中的许多信息都可以用数字形式的数据进行处理和存储，数字图像就是这种以数字形式进行存储和处理的图像。
利用计算机可以对它进行常现图像处理技术所不能实现的加工处理，还可以将它在网上传输，可以多次拷贝而不失真。
一、获得图像的方法许多带有图像的文件都使用模拟图像如35mm幻灯片、透射片或反射片。
要获得一个数字图像必须将图像中的像素转换成数字信息，以便在计算机上进行处理和加工。
将模拟图像转换成数字图像的工作，通常可由扫描仪来完成。
扫描仪测量从图片发出或反射的光，依次记录光点的数值并产生一个彩色或黑白的数字拷贝。
这个图像被翻译成一系列的数字后存储在计算机的硬盘上或者其他的电子介质上，如可移动式硬盘，图形CD或记录磁带等。
一旦图像被转换成数字文件，它就能够被电子化地从一台计算机传输到另一台计算机上。
需了解的术语模拟图像——一个以连续形式存储的数据。
如在海边用传统相机拍摄的照片就是模拟图像。
数字图像——用二进制数字处理的数据（如通和断），如用数码相机拍摄的数字照片。
扫描仪——一个数字化的输入设备，产生比特图的拷贝，用以电子化地加工处理。
二、设计规划数字化的方法一个应用范围广泛的软件可以支持数字化的图像处理，如产生数字图形，修改数字图片，进行一些诸如页面设计之类的技术加工，并将一些图素组合在一个图像中。
通过应用这些软件所产生的图像被分成为两大类，即矢量图形和位图图像。
矢量图形经常用于线段绘图，标识语句作图和任何需要平滑过渡边缘清晰的图像。
矢量图形的一个优点就是它们能够被任意放大、缩小而不损失细节和清晰度，也不会扭曲。
位图图像通常是图片或照片一类的图像，如用扫描仪得到的图像。
位图图像利用扫描仪中的软件将图片的信息“映射”到虚拟的图形栅格中对应的空间，彩色像素填充每一个小格中，由此组成整个图像。
与矢量图形不同的是，如果没有非常好的图像质量，位图图像是不能被任意放大的。
数字图像处理与模式识别
数字图像处理与模式识别数字图像处理和模式识别是近年来快速发展的技术领域。
随着计算机的普及，数字图像处理和模式识别技术正在越来越广泛地应用于生产、医疗、安全、交通等领域。
本文将介绍数字图像处理和模式识别技术，以及它们的应用。
数字图像处理数字图像处理是对从数字相机、扫描仪等设备中得到的数字图像进行处理的技术。
数字图像处理可以用于增强图像的质量、改变图像的颜色、减少图像噪声、提取图像特征等。
数字图像处理的主要过程包括图像预处理、特征提取和分类。
图像预处理是对图像进行预处理的过程，目的是去除噪声、增强对比度、增加分辨率等。
常用的图像预处理方法包括平滑、边缘检测、二值化等。
平滑技术用于去除图像中的噪声。
边缘检测技术用于提取图像中的边缘信息。
二值化是将图像转换为黑白两色，以便进行下一步的特征提取。
特征提取是指从图像中提取与目标有关的特征。
特征提取通常通过对彩色图像中的像素值进行转换来实现。
在图像处理中，特征可以是形状、颜色、纹理、边缘等。
通过特征提取，可以将目标从图像中分离出来，以便进行下一步的分类。
分类是将图像分为不同类别的过程，目的是区分不同对象，并进行识别和分析。
在图像分类中，常用的方法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
决策树是一种通过选择特征来分割数据的方法。
支持向量机是一种通过线性或非线性分类器来分配数据的方法。
神经网络是一种通过训练数据集来识别不同类别的方法。
数字图像处理的应用场景包括生产、医疗、安全、交通等各个方面。
例如，在生产领域中，数字图像处理可以用于检测机器的运行状态，优化流程和提高生产效率。
在医疗领域中，数字图像处理可以用于对医学图像进行处理和分析，以便进行疾病的诊断和治疗。
在安全领域中，数字图像处理可以用于实时监测和识别危险行为和违规行为。
在交通领域中，数字图像处理可以用于车辆和行人的识别，以提高道路安全性。
模式识别模式识别是一种人工智能技术，旨在建立模型，使计算机能够自动从输入数据中学习，从而识别或分类到新的数据。
图像编码常用方法介绍(十)
图像编码是数字图像处理中的重要部分，它是对图像进行压缩和表示的技术。
通过图像编码，我们可以减小图像文件的大小，提高图像传输的速度，并节省存储空间。
本文将介绍图像编码的常用方法。
1. 无损编码无损编码是指在编码过程中不丢失任何像素信息的一种图像压缩方法。
常见的无损编码算法有：颜色表压缩法这种方法通过建立颜色表，将图像中的每个像素与颜色表中最接近的颜色进行匹配，从而减小文件的大小。
常见的颜色表压缩法有GIF 格式。
预测编码法预测编码法基于像素之间的相关性，通过对当前像素进行预测来减少编码的位数。
常见的预测编码法有JPEG格式。
渐进式编码法渐进式编码法是一种通过逐渐增加图像的精度来实现图像显示的方法。
它可以先显示图像的粗略信息，然后逐步添加更多的细节信息。
常见的渐进式编码法有JPEG2000格式。
2. 有损编码有损编码是指在编码过程中会丢失一部分像素信息的一种图像压缩方法。
虽然有损编码会导致图像质量的损失，但可以极大地减小文件的大小。
常见的有损编码算法有：DCT压缩法离散余弦变换（DCT）是一种将图像从空间域转换为频域的方法。
它通过将图像分解成一系列的频率分量来实现压缩。
常见的DCT压缩法有JPEG格式。
小波变换压缩法小波变换是一种将图像从空间域转换为时频域的方法。
它通过将图像分解成不同尺度和方向的频率分量来实现压缩。
常见的小波变换压缩法有JPEG2000格式。
基于向量量化的压缩法向量量化（Vector Quantization）是一种基于聚类的压缩方法。
它通过将图像中的像素分组成不同的矢量，并对每个矢量进行编码来实现压缩。
常见的基于向量量化的压缩法有GIF格式。
3. 混合编码混合编码是指将无损编码和有损编码结合起来使用的一种图像压缩方法。
它可以兼顾图像压缩的效率和图像质量的要求。
常见的混合编码算法有：JPEG-LS格式JPEG-LS格式是一种无损和有损结合的编码方法。
它通过灵活地选择压缩模式来兼顾文件大小和图像质量。
数字图像处理论文
数字图像处理论文数字图像处理论文篇一：数字图像增强技术摘要：数字图像处理是指利用计算机技术对图像进行各种操作和处理的过程。
图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。
本文针对数字图像增强技术进行了综述，包括直方图均衡化、滤波和锐化等常用方法。
此外，还介绍了一些新近提出的图像增强算法，如基于深度学习的方法。
最后，对数字图像增强技术的发展趋势进行了展望。
关键词：数字图像处理；图像增强；直方图均衡化；滤波；锐化；深度学习1.引言数字图像处理是计算机科学和图像处理领域的重要研究方向。
随着数字图像在各个领域的广泛应用，对图像质量和视觉效果的要求也越来越高。
图像增强是数字图像处理的一项基础技术，通过改善图像的对比度、亮度和细节等特征，提高图像的可视化效果。
图像增强技术已被广泛应用于医学影像、无人驾驶、图像识别等领域。
2.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素值分布，提高图像的对比度和显示效果。
其基本思想是将原始图像的像素值映射到一个新的像素值域，使得新图像具有均匀分布的像素值。
直方图均衡化可以有效地增强图像的细节和纹理特征，但在一些情况下会导致图像过度增强或噪声增加。
3.滤波技术滤波是图像处理中常用的一种方法，通过对图像进行平滑或者锐化处理，改善图像的质量和视觉效果。
常用的滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
均值滤波通过计算像素点周围邻域像素的平均值来更新像素的值，可用于图像的平滑处理。
中值滤波通过计算像素点周围邻域像素的中值来更新像素的值，可有效地去除图像中的椒盐噪声。
高斯滤波通过对图像进行加权平均处理，对图像进行平滑和去噪。
4.锐化技术锐化是图像处理中常用的一种技术，通过增加图像中的高频成分，提高图像的边缘和细节等特征。
常用的锐化方法有拉普拉斯算子、Sobel算子和Canny算子等。
拉普拉斯算子通过计算图像的二阶导数来增强图像的边缘和细节。
Sobel算子通过计算图像的一阶导数来提取图像的边缘特征。
人工智能数字图像类型和常见格式介绍
人工智能数字图像类型和常见格式介绍
人工智能数字图像，是指通过计算机图像处理技术，以及深度学习技术，将图像转换成数字数据，以便进行机器学习分析和处理，以解决图像分析和识别等问题。
常见的数字图像格式有：
1. JPEG（Joint Photographic Experts Group）：这是一种常用的图像文件格式，用于保存高质量的照片和图像。
2. PNG（Portable Network Graphics）：这是一种无损压缩的图像文件格式，可以保存清晰的图像，并可以在网络上传输。
3. GIF（Graphics Interchange Format）：这是一种常用的图像文件格式，可以保存支持动画的图像。
4. TIFF（Tagged Image File Format）：这是一种高质量的图像文件格式，可以保存多种颜色模式的图像，并且可以进行无损压缩。
5. BMP（Bitmap）：这是一种非压缩的图像文件格式，可以保存任何颜色模式的图像，但是文件体积会比较大。
数字图像处理的应用
数字图像处理的应用引言数字图像处理是一种通过对数字图像进行一系列操作和处理来改变图像的外观或提取有用信息的技术。
随着计算机技术的进步，数字图像处理在很多领域中得到了广泛的应用。
医学图像处理医学图像处理是数字图像处理的一个重要应用领域。
通过对医学图像的处理和分析，可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对CT扫描图像进行分割和重建，可以获取人体内部组织的三维结构信息。
另外，医学图像处理还可以应用于肿瘤检测、病变识别、器官配准等方面。
印刷图像处理数字图像处理在印刷行业中也有着重要的应用。
通过对印刷图像的处理，可以提高图像的质量和清晰度，使得印刷品更加美观。
例如，可以通过去除图像中的噪声、调整图像的亮度和对比度来改善图像的质量。
此外，数字图像处理还可以用于自动化印刷检测和识别技术。
安全监控图像处理数字图像处理在安全监控领域中也起着重要的作用。
通过对监控图像的处理和分析，可以实现对安全隐患的监测和预警。
例如，可以通过人脸识别技术对监控图像中的人物进行识别和跟踪。
此外，还可以通过图像处理技术对图像中的异常行为进行检测和分析。
遥感图像处理遥感图像处理是数字图像处理的一个重要领域。
通过对遥感图像的处理，可以获取地表覆盖的信息，并进行环境监测和资源调查。
例如，可以通过遥感图像进行土地利用和地形分析，以及植被分类和水体检测等。
艺术图像处理数字图像处理在艺术领域中也有着广泛的应用。
通过对艺术图像的处理，可以创造出各种视觉效果和艺术效果。
例如，可以通过滤镜和特效对图像进行处理，使得图像具有独特的艺术风格和表达方式。
此外，数字图像处理还可以应用于虚拟现实、增强现实等艺术形式。
结论数字图像处理在医学、印刷、安全监控、遥感和艺术等领域中都有着广泛的应用。
随着技术的不断发展，数字图像处理将在更多领域中发挥重要作用，并为我们的生活带来更多便利和创新。
因此，深入理解和研究数字图像处理技术对于我们来说非常重要。
《数字图像处理》课件
数字图像处理的优势及应用前 景
数字图像处理能够提取、增强和分析图像中的信息，具有广泛的应用前景， 包括医学、遥感、安防、影视等领域。
主要应用领域
医学影像
数字图像处理在医学影像诊断中起到了关 键的作用，能够帮助医生更准确地诊断和 治疗疾病。
安防
数字图像处理在视频监控和图像识别中广 泛应用，能够提高安防系统的准确性和效 率。
遥感
遥感图像处理在土地利用、环境保护、气 象预测等方面发挥着重要的作用，能够提 供大量的地理信息。
影视
数字图像处理在电影、动画和游戏等领域 中起到了关键的作用，能够创造出逼真的 视觉效果。
《数字图像处理》PPT课 件
数字图像处理是应用数字计算机来获取、处理和展示图像的技术。它在医学 影像、遥感、安防、影视等领域都有广泛的应用。
背景介绍
随着计算机技术的发展，数字图像处理成为了一门重要的技术和学科，它能 够对图像进行增强、压缩、分割等处理，为人们带来了许多便利。
数字图像处理的定义
数字图像处理是使用计算机算法对数字图像进行各种操作和处理的过程，包 括图像增强、滤波、分割、特征提取等技术。
常见的数字图像处理方法
图像分割
图像压缩
将图像分成多个独立的区域， 用于目标检测和图像分析。
减少图像占用的存储空间， 提高传输速度和存储效率。
图像特征提取
从图像中提取出有用的特征 信息，用于分类和识别。
数字图像处理的未来发展方向
1 人工智能的应用
通过结合人工智能技术，使数字图像处理更加智能化和自动化。
2 虚拟现实与增强现实的结合
将数字图像处理技术与虚拟现实和增强现实相结合，创造出更逼真的虚拟体验。
3 社会影响与挑战随着数字图处理技术的发展，也带来了一些社会影响和挑战，需要加以关注和解决。
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双曝光的图象
3D-PIV 传统的二维PIV技术只能测量片光面内速度。实际上，许多工艺装置中的流动都是复杂的三维 湍流流动。用2D-PIV技术测量可能导致较大的误差，解决这一问题的方法是使用三维测量技术， 这也是PIV技术的发展趋势之一。 3D-PIV的关键问题是示踪粒子三维图像的获得及其三维坐标的确定。目前获取示踪粒子三维坐 标信息的方法有：体视成像法和全息图像法。
数字图像相关（DIC）技术简介
2015.12.30
1. 数字图像处理技术的发展和DIC技术的产生
2. DIC技术中相关图像分析方法 3. DIC技术在岩土力学研究中的应用实例 4. 基于MATLAB的图像处理方法简介
1. 数字图像技术的发展
数字图像处理技术：是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
相关性判别 在变形前后图像上搜索区域内，如果二个像素块的相关性最好时，相关函数的值达到峰值。 在此给出四中具有代表性的相关函数。 相关函数 绝对差相关函数 最小差值平方和相关函数
C1 1
x 1
表达式
2 k 1 2 k 1 y 1
v ( x , y ) u ( x, y )
a. 图像坐标系与像素坐标系的转换
O0
u
x u u0 dx
y v v0 dy
O1
u0 , v0
v y
x
其中，dx和dy 分别是每个像素在图像平面上 x 与 y 方向上的物理尺寸。
图像坐标系与像素坐标系的关系图
b. 图像坐标系与摄像机坐标系间的转换
fX c x ZC
fYc y ZC
《基于数字图像法的桩－ 土接触面特性试验研究》 陈亚东 王旭东（南京工业大学） 工业建筑 2012.03 摘 要: 桩与土接触面的力学特性是桩－ 土共同作用研究中的一个重要课题。利用基 于数字图像的非接触光学测量方法，通过室内模型试验，对密实砂土中桩－ 土接触 面上荷载传递特性、剪切位移场及剪应变场分布规律进行研究。结果表明: 密砂中单 桩桩侧摩阻力与沉降关系呈软化型，桩侧摩阻力达到极限值所需桩身沉降约为桩横截 面边长的3% 。桩周土体剪切滑动区发生在有限范围的土体中，最大剪应变首先出现 在桩顶及桩底附近土体中，而后向桩身中部发展，在极限荷载条件下，最大剪应变沿 桩身呈“两头大中间小”的分布形式。试验结果为合理建立桩－ 土接触面模型和相 关数值计算提供有益的参考。 桩－ 土接触面试验设计
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期，早期 的图像处理的目的是改善图像的质量。例：美国喷气推进实验室 首次成功应用其对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的照片进 行处理，绘制出了月球表面地图。 1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射 线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT。CT的基该方 法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像， 称为图像重建。
x 1 y 1
255 (2k 1)2
① 在变形前图像上，以 Pi 点为中心作一长宽为（2k+1）
个像素的像素块Block-i, u(x,y)是任一点颜色值。 ② 在变形图像上指定的搜索范围内，检查任一点 Pd 是否为 的对应点，同样以Pd 为中心作一长宽为（2k+1）个像素 的像素块Block-d, v(x,y)是任一点颜色值。 ③ 根据计算公式计算相关系数C1 ，在搜索范围内最大 C1
摘 要:高分辨率数码相机的出现为砂土模型试验变形场非接触量测法的研究开发提供了 一条简便经济而且实用的途径,在模型试验观测面上,不再需要布置嵌入式量测标志点或描 画网格,直接用数码相机在试验各阶段拍摄照片,然后对照片序列进行图像相关分析,即可 得出模型试验的变形场分布。利用图像匹配技术追踪模型上点的位移,借用FEM常用的等 参单元的概念进行图像校准和应变计算,采用双线性插值技术可以实现微小变形量测。 应用实例———地基承载力试验 地基承载力试验在日本德岛大学离心机上进行(如图1所示)。地基模型材 料为曲豆浦标准砂,平均含水率小于0.3%,密度为1.6 g /cm3,相对密度为 90%,模型长宽厚度为40 cm×30 cm×20 cm,基础为铝质材料,宽度30 mm,模型采用空中落下法制成。离心机有效半径1.55 m,最大加速度 200g,试验加速度为20g。使用美能达Dimage7型数码相机拍摄照片,相 机镜头中心距离模型观测面1 m。
DIC测量装置
数字图像相关方法测试系统
DIC技术
数字图像相关算法
读取试验对象变 形前后的图像
对读取到的照片 进行去畸变处理
进行基于数字相关 系数的图像匹配 数字图像相关算法流程图
计算图片上像素 点的位移量
利用标定像素当 量的结果得到实 际变形量
2. 图像分析方法 数字图像的基本组成元素是像素，RGB通常用来表示一 个像素颜色的红绿蓝三个颜色分量，像素的颜色和坐标 是图像分析的二个要素。 在连续拍摄的试验模型照片序列中，识别出与初始照片 上设定的量测点的对应点是关键。模型试验上点的位移 由像素块的追踪算法完成。 位移追踪 通过试验数字照片序列上点的相关性判别，追踪模型变 形前后测点的坐标位置是实现非接触变形测量的关键 图像匹配的基本原理是在两帧相关图像上，通过比较以 两个点为中心的大小相同的像素块的像素RGB颜色的相 关性，来判别它们是否为相同的点。这里假设图像上任 一像素块中的像素点的分布各不相同。
其中，f 是焦距也就是像平面与摄像机坐标系原点间的距求低、实现简单、既可以实现全场也可以进行局部变形 测量、应用范围广。
粒子图像测速技术（PIV）
粒子图像测速技术是流体力学的重要实验手段，PIV是一种瞬态流动平面二维流速场测试技术，其 基本原理是选择具有良好流动跟随性和光散射性的微小示踪粒子播散于流场中，用激光片光源把 t 2 时刻的流场粒子图像，通 被测流场的某一测试平面照明，通过图像采集系统，分别记录下 t1 、 过数字图像处理，求出拍摄时间间隔内粒子的位移，即可算出速度场。
对应的 Pd 点即是 Pi 在变形后的图像上的对应点。
成像原理 摄像机的成像原理就是透镜成像原理，摄摄像机的成像涉及到三个坐标系分别为摄像机坐标系、 图像坐标系、像素坐标系。摄像机的成像过程就是这个三个坐标系的一系列转换。
摄像机坐标系的坐标原点是摄像机的光心，用 X C ,YC , ZC 表示其坐标值。 图像坐标系的坐标原点则为 CCD 图像平面的中心,坐标值用( x , y )表示。 像素坐标系的原点定义为 CCD 图像平面的左上角顶点,坐标值用(u , v )表示。
伴随着计算机技术的发展，数字图像处理技术在国内外发展十分迅速，在航空航天、生物医学、通 信工程、测绘工程、军事公安、视屏和多媒体等方面都有广泛的应用。
电子眼测速点 卫星遥感监测 卫星遥感测绘 指纹识别
DIC技术
DIC技术原理：通过对变形前后采集物体表面的两幅图像进行相关处理，进而实现物 体变形场 的测量。
2 k 1 2 k 1 x 1
v ( x, y ) 2 u ( x , y ) 2
绝对差相关函数介绍 以两像素块各像素点灰度差的绝对值总和为最小作为相关性判别，是一种简便快速的方法。
2 k 1 2 k 1
C1 1
匹配过程
v ( x , y ) u ( x, y )
图1 现场图片
按初步计算的极限承载力确定加载分级，每级加载量为0. 1 kN。每级加载后，第15、 30 min 采集一次荷载、位移及应变等数据，其后施加下一级荷载。 采用数码相机拍摄每级荷载下桩－ 土接触面附近土体图像，利用自行编制的基于数字 图像相关法变形场测量程序分析土体位移场，像素块大小为64 × 64 像素，实践证明该 系统具有较高的测量精度。 将数字图像相关方法测得的相邻四个像素块的位移作为四边形单元的四个结点，然后采 用有限单元法中常用的四边形等参单元的概念和基于位移模式的应变计算式，计算出单 元中心点的应变值。
图3
模型地基垂直位移分布
图4
模型地基位移矢量分布
图5 模型地基最大剪应变分布
图6 模型地基体积应变分布
结论 试验研究结果表明:在砂土模型试验中无需布设任何实际量测标点或描画网格,直接利用数字照相 和图像分析方法,在一定变形范围内,是一种简便有效而且经济实用的变形场非接触量测方法,同时 对进一步量化分析研究岩土模型的难点问题———局部化变形和剪切带问题提供了一条可能的 途径,并可为相关本构模型的建立、检验和改进提供重要的试验依据。模型试验中,针对土颗粒过 大的错动和滑移以及光照角度发生大的变化等因素对量测精度的影响,需要进一步研究。
典型的PIV系统
示踪粒子以及待测流场 摄像头 高功率激光器 光路 同步装置 连接激光器和 透镜的光导纤维
PIV系统硬件组成
试验步骤 STEP 1 STEP 2 STEP 3 STEP 4 STEP 5 在流场中布撒大量示踪粒子（如固体粒子、液滴或气泡） 使用激光片光源照射流场待测切面 使用CCD记录示踪粒子位置 应用计算机分析图像并计算所测区域内粒子速度 得到流场速度并计算其他参数
255 (2k 1) 2
2
C2 v( x, y) u( x, y)
x1 y 1
2 k 1 2 k 1
2 k 1 2 k 1
正则化互相关函数
C3
v( x, y )u ( x, y )
x 1 y 1 2 k 1 2 k 1 x 1 y 1 y 1
标 定 测 试 区 空 间 尺 度
确 定 透 视 像 距
体 积 光 照 明 测 试 区 域
采 集 两 组 二 维 PIV 图 像
示 踪 粒 子 三 维 定 位
同 一 示 踪 粒 子 识 别
计 算 示 踪 粒 子 速 度 向 量