【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于航空航天及实验空气动力学，特别涉及一种用于复合式纹影技术的图像配准方法。
技术介绍
1、流场中的雷诺应力测量一直是实验流体力学领域的难题，因为从公式上看，要想测得雷诺应力，需要同时测量流动中的速度和密度场，这十分困难。学者们受限于技术难题，通常采用密度和速度分开测量的方法，但是在高速流场中，速度和密度高度耦合，分开测量的结果往往并不可靠。
2、近些年，中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所开发了一种能够同时测量密度和速度的系统，即一种基于复合式纹影技术的可压缩雷诺应力测量系统。该系统采用四棱锥替代传统纹影的刀口，以四个相机靶面接收经过四棱锥后的四束光为输入，采用强度剪切、波前重构等技术重构密度场。对于速度测量，该系统采用脉冲激光光源，配合跨帧相机，应用光流法计算速度。由于强度剪切、波前重构等技术的需要，要求四个靶面上同一像素位置代表空间上的同一点。
3、对于已有的复合式纹影技术，在计算密度场时，需要将四棱锥后的四个相机靶面上的物像对齐，使得物象在靶面上的位置一致，如图2所示，否则无法计算出可靠的密度、速度场。因此这就要求操作人员在调节光路时，需要调节四幅相机上圆形光斑与方形感光元件的位置一致，这就可以保证四个相机上的物像可以重合。但是精准的调节基本不可能实现，实际操作中，相机的靶面不会像理想状态一样保持位置固定，四个物象总是存在不对齐的情况，如图3所示。因此在计算密度和速度场时，会存在较大误差甚至计算出错。
技术实现思路
1、为了解决现有
2、本专利技术所采用的技术方案为：
3、一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，包括以下步骤：
4、拍摄标定板图像和实验图像：在实验前，将标定板放置在光路中，拍摄标定板图像；接着撤掉标定板后，保证光路和相机的位置不动，拍摄实验图像；
5、采用基于特征点全局-局部结构一致性的图像配准方法：
6、s1：特征提取：采用sift算子对多个相机采集的标定板图像分别进行特征检测；
7、s2：特征粗匹配：根据特征点描述符之间的相似性构建初始的对应关系集合；
8、s3：误匹配移除；
9、s4：估计空间变换矩阵：利用保留的对应关系使两组特征点对一一对应，考虑到双边噪声的影响，利用总体最小二乘思想计算空间变换矩阵；
10、s5：图像变换：利用步骤s4得到两幅图像之间的空间变换矩阵，以第一台相机镜头采集的图像为基准，利用双线性插值方法根据变换矩阵对其余相机采集的图像实现变换，使得所有的相机图像与第一台相机的图像对齐。
11、本专利技术采用具有明显特征图像的标定板，以满足sift特征提取的要求。基于特征点全局-局部结构一致性的图像配准方法，实现图像的自动配准。本专利技术无需精确调节光斑和感光元件的相对关系，只需保证物像完整成像在靶面上即可。通过标定和具体的算法，自动将四幅图像配准，以满足计算密度场、速度场的要求。
12、作为本专利技术的优选方案，步骤s1包括以下具体步骤：
13、s11：对每一张待检测图像建立多分辨率图像金字塔，搜索所有尺度空间上的图像并通过高斯微分函数来识别潜在的对尺度和选择不变的兴趣点；
14、s12：通过候选点的稳定程度对特征点进行定位；
15、s13：根据局部结构的梯度方向对关键点分配方向并对每个特征点进行描述。
16、作为本专利技术的优选方案，步骤s2中，对应关系集由两幅图像特征点集中相互匹配的特征点对组成，其中，为第一特征点集中的特征点，为第二特征点集中的特征点。
17、作为本专利技术的优选方案，步骤s3包括以下具体步骤：
18、s31：通过局部结构相似性对粗匹配集合中错误的匹配进行移除，构建代价函数；
19、s32：引入hausdorff的邻域结构一致性约束，得到新的代价函数；
20、s33：推导代价函数闭式解。
21、作为本专利技术的优选方案，步骤s31中，假设两幅图像之间仅仅具有刚性变换，则对应点对之间的距离得以保持；设为未知的内点集合，则最优内点集为
22、（1）；
23、代价函数构造为：
24、（2）；
25、其中，为欧氏距离，表示集合的元素个数，(c,)表示代价函数s的代价参数，参数控制二次项和补偿项之间的平衡，表示点的坐标，表示点的坐标；对于保留的局部结构，上述代价函数被重新写为：
26、（3）；
27、式中，表示的邻域点集；邻域点集合由欧氏距离下每个点的k个最近邻点组成，第个对应关系的匹配正确性，代表点xj在xi的某个领域内，代表点yj在yi的某个领域内；代价函数中使用来标准化邻域中的每个元素的贡献；基于局部结构一致性约束的点对之间的距离可量化为：
28、（4）；
29、（5）；
30、将对应关系与二元向量关联，其元素表示第个对应关系的匹配正确性，表示正确的匹配，否则表示错误的匹配；则代价函数简化为：
31、（6）；
32、其中，
33、（7）；
34、表示计算集合中元素的数量，表示两个邻域集合和中共有的元素个数。
35、作为本专利技术的优选方案，在步骤s32中，引入hausdorff的邻域结构一致性约束后，新的代价函数为：
36、（8）；
37、式中，表示引入hausdorff后的新增代价参数，代表两个领域的集合，表示hausdorff距离定义的量化值。
38、作为本专利技术的优选方案，在步骤s33中，引入多尺度邻域表示算法：设为特征点在欧氏距离下的个邻域点组成的集合，多尺度邻域下的代价函数为：
39、（9）；
40、最小化式（9）可以去除错误匹配得到正确的对应关系，将与相关的项合并可得：
41、（10）；
42、其中，
43、（11）；
44、通过设置合理阈值可去除相似度较小的对应关系，保留准确度更高的对应关系。
45、作为本专利技术的优选方案，步骤s4具体为：
46、假定观测数据矩阵和满足以下线性方程：
47、（12）；
48、代表方程（12）的最优解；tls引入两个不同的扰动矩阵和来消除公式（12）中的矛盾；最小化两个不同的扰动矩阵和的能量，公式（12）被重新写为：
49、（13）；
50、（14）；
51、其中，表示引入扰动矩阵后方程的最优解，表示维度为的实数矩阵，表示由，和y经最小二乘得到的变换矩阵，代表frobenius范数的平方，是由两个扰动矩阵组成的增广矩阵；上式的齐次形式为：
52、（15）；
53、（16）；
54、其中，和分别为单位本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特征在于：步骤S1包括以下具体步骤：
3.根据权利要求1所述的一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特征在于：步骤S2中，对应关系集由两幅图像特征点集中相互匹配的特征点对组成，其中，为第一特征点集中的特征点，为第二特征点集中的特征点。
4.根据权利要求3所述的一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特征在于：步骤S3包括以下具体步骤：
5.根据权利要求4述的一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特征在于：步骤S31中，假设两幅图像之间仅仅具有刚性变换，则对应点对之间的距离得以保持；设为未知的内点集合，则最优内点集为
6.根据权利要求4述的一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特征在于：在步骤S32中，引入Hausdorff的邻域结构一致性约束后，新的代价函数为：
7.根据权利要求4述的一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特征在于：在步骤S33中，引入多尺度邻域表示算法
8.根据权利要求4所述的一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特征在于：步骤S4具体为：
...【技术特征摘要】
1.一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特征在于：步骤s1包括以下具体步骤：
3.根据权利要求1所述的一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特征在于：步骤s2中，对应关系集由两幅图像特征点集中相互匹配的特征点对组成，其中，为第一特征点集中的特征点，为第二特征点集中的特征点。
4.根据权利要求3所述的一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特征在于：步骤s3包括以下具体步骤：
5.根据权利要求4述的一种用于复合式纹影技术的图像配准方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：王澳，陈植，黄振新，彭昊，田保未，姚林伸，
申请(专利权)人：中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。