三維粒子跟蹤測速系統(tǒng)中的三維重構技術研究.pdf

1、基于視覺的三維粒子圖像測速技術(Three-dimensional Particle Image Velocimetry,3D PIV)和三維粒子跟蹤測速技術(Three-dimensional Particle Tracking Velocimetry,3DPTV)較傳統(tǒng)流場測量技術在流場測量空間分辨率、流場可測量體積等多個方面有了極大的提升，其已成為流場測量技術領域中的研究重點和熱點。3D PIV可獲得較高的流場測量空間分辨率，但粒

2、子間的重疊問題限制了其可測量流場體積。3D PTV可對更大體積的流場進行測量，但其流場測量空間分辨率不高。在對較大體積的流場進行測量時，3D PTV較3D PIV具有更高的優(yōu)越性。為使3D PTV具有更高的流場測量空間分辨率，須提高其示蹤粒子濃度。但示蹤粒子濃度升高將致使3D PTV在三維粒子重構和三維粒子運動軌跡重構等方面的難度急劇增加。鑒于此，本文對3D PTV中的三維重構技術進行了探索和研究。
　　首先，本文將離焦成像技術和

3、離焦深度測量技術引入到3D PTV中，以粒子離焦半徑作為粒子的另一特征，并利用離焦深度測量技術對粒子深度進行估計。通過對粒子離焦成像原理進行分析，基于離焦深度測量技術提出了一種粒子深度測量及標定方法，其利用粒子離焦半徑可計算出粒子深度及其不確定度。為對離焦粒子中心及半徑進行準確檢測，本文分別基于圓的霍夫變換和距離變換提出了兩種離焦粒子中心及半徑檢測方法，并對兩種方法的粒子中心及半徑檢測性能進行了實驗分析。實驗結果表明，本文提出的兩種方法

4、均可對離焦粒子圖像中的無重疊粒子和重疊粒子進行準確地檢測，但基于距離變換的粒子中心及半徑檢測方法具有更高的運算效率。
　　其次，利用已獲得的粒子深度測量及標定方法，本文分別基于單目視覺技術和雙目視覺技術提出了兩種三維粒子重構方法。由于光線折射的存在，粒子成像系統(tǒng)觀測到的粒子為真實粒子的虛像，粒子深度測量方法計算出的粒子深度也為粒子虛像深度。為獲取真實粒子深度，本文對真實粒子深度同其虛像深度間的幾何光學關系進行了分析，并建立了數(shù)學關

5、系模型。由于粒子離焦深度測量及標定方法存在著一定不確定度，所以基于單目視覺的三維粒子重構方法的三維重構精度不高。為迸一步提高三維粒子重構精度，在基于單目視覺和離焦深度測量的三維粒子重構方法的基礎上，本文提出了一種基于雙目視覺的三維粒子重構方法。為提高粒子立體匹配正確率，將粒子深度及其不確定度引入到粒子立體匹配分析中，并提出了極線段約束和粒子離焦半徑約束兩種粒子立體匹配約束條件。通過應用新的粒子立體匹配約束條件，有效地提高了粒子立體匹配正

6、確率。為準確地重構出粒子三維空間位置，在考慮光折射影響的前提下，建立了基于雙目視覺的三維粒子重構幾何模型。
　　再次，為提高3D PTV的可靠性，并降低3D PTV算法實現(xiàn)難度，通過借鑒3D PIV中的流場描述方法，本文采用三維粒子運動矢量替代粒子三維運動軌跡對流場進行描述。為對三維粒子運動矢量進行準確重構，本文在基于雙目視覺的三維粒子重構方法的基礎上，提出了一種基于雙目視覺的三維粒子運動矢量重構方法。針對粒子運動矢量立體匹配問題

7、，提出了一種粒子運動矢量立體匹配約束。通過應用粒子運動矢量立體匹配約束，粒子運動矢量立體匹配正確率得到有效的提高。同時，為解決流場中可能存在的小區(qū)域內(nèi)粒子濃度過高的問題，將基于深度剖層的3D PIV方法引入到了三維粒子運動矢量重構中，并針對其互相關運算量較大的問題改進了基于FFT的互相關算法。
　　最后，為對本文所提出的理論和方法進行綜合性分析和驗證，分別構建了仿真流場測量實驗系統(tǒng)和真實流場測量實驗系統(tǒng)，并進行了仿真流場測量實驗和