瞬态流场定量测量中平面激光诱导荧光图像的降噪

研究并评价了单幅荧光图像的降噪方法,以便真实、有效地获得用于瞬态流场测量的荧光图像的流场参数。分析了单幅荧光图像中的噪声来源,根据对双线测温信息提取的影响程度,确定米散射强噪声作为主要的滤波对象。分析了不同数字滤波方法的适用范围,并对丙酮荧光显示的流场图像进行了降噪处理。通过检查荧光图像与滤波处理图像的差值图像中含有荧光图像结构信息的程度评价了降噪效果。比较表明,形态学开运算图像重构滤波方法对荧光图像中米散射强噪声去除效果较好,并可较好地保护图像中原有荧光信息的细节。采用形态学开运算图像重构滤波方法对Q2(11)线与P1(7)线激励甲烷/空气预混火焰获得的荧光图像进行处理,得到了较为平滑的二维温度分布,测量温度在2 000K左右。结果表明,形态学滤波方法在瞬态流场定量测量的PLIF图像降噪处理方面具有一定的应用潜力。

PLIF图像降噪方法及其降噪效果评价

为了保证从PLIF(planar laser induced fluorescence)测量的荧光图像中提取温度和浓度信息的真实性和可靠性,开展了荧光图像降噪方法及评价研究.分析荧光图像中包含的各种噪声来源,比较了荧光信号与噪声特征的差异性;分析了几种常用滤波方法的特点,比较了不同滤波方法对荧光图像中含有米散射噪声的去除效果;分析了图像降噪处理效果的评价方法,选用了差值图像比较的方法,通过检查荧光图像与处理图像的差值图像中含有荧光图像结构信息的程度,检验降噪方法对荧光图像信息的损伤情况.结果表明,形态学图像重构对荧光图像中米散射噪声去除较好,而且对图像中原有荧光信息的数值和分布有较好的保护.

红外序列图像小目标自动检测与跟踪

提出了一种基于灰度形态重构开的红外图像序列小目标自动检测与跟踪的算法.使用形态重构开等形态学算子处理原图像,有效地消除背景,同时结合了红外小目标帧内亮度及空间信息,帧间运动信息,提取运动小目标.实验结果证明算法可以有效地自动检测与跟踪点目标.