基于SSIM算法的動(dòng)態(tài)空化圖像處理

摘 要： 在空化水洞實(shí)驗(yàn)中，需要從大量的數(shù)字圖像中準(zhǔn)確獲取空化區(qū)域的外形、波動(dòng)周期等重要信息。首先對(duì)比了幾種常見的圖片邊緣提取算法，并選擇Canny算子提取空泡結(jié)構(gòu)信息，進(jìn)而研究了采用SSIM算法對(duì)空化圖像進(jìn)行分析的可行性，并通過合理調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)相似度的比重獲得更好的效果。此外，設(shè)計(jì)了圖像的循環(huán)批處理程序，該程序通過Matlab編程實(shí)現(xiàn)。運(yùn)算結(jié)果表明，采用結(jié)構(gòu)系數(shù)為主要特征的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析，更能準(zhǔn)確獲取空化區(qū)域的外形、波動(dòng)周期等重要信息，更有利于對(duì)空化形態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。針對(duì)一組空化數(shù)為0.4的高速攝像圖像，該相關(guān)系數(shù)在0.315～0.375之間變化，空化波動(dòng)頻率約為115 Hz。

關(guān)鍵詞： 水洞實(shí)驗(yàn)； 空化圖像； SSIM算法； 結(jié)構(gòu)相似度

中圖分類號(hào)： TN911.73?34； TV131 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）17?0023?03

0 引 言

水中運(yùn)動(dòng)體高速航行時(shí)，在形狀突變的區(qū)域?qū)a(chǎn)生空化，空化使得運(yùn)動(dòng)體周圍面臨復(fù)雜的流場(chǎng)環(huán)境。在水洞模擬空化試驗(yàn)中，為準(zhǔn)確獲取空化區(qū)域的外形、波動(dòng)周期等重要信息，需對(duì)空化區(qū)進(jìn)行圖像處理。

針對(duì)在實(shí)驗(yàn)環(huán)境的背景干擾下大量提取數(shù)字圖像中空化區(qū)域參數(shù)的問題，文獻(xiàn)[1]利用圖像空化區(qū)亮度的變化間接反映出空化發(fā)展變化的強(qiáng)弱，由此估計(jì)出空化在不同階段的變化周期；文獻(xiàn)[2]利用直方圖巴氏系數(shù)計(jì)算法，認(rèn)為孔板后的平均灰度值可以很好地反映管路中的空化效應(yīng)；文獻(xiàn)[3?4]對(duì)空化圖像進(jìn)行了二值化處理，很好地顯示了空化區(qū)域。文獻(xiàn)[5]均利用Canny算子對(duì)空化圖像進(jìn)行處理。

本文以上述研究為基礎(chǔ)尋找一種合理的方法對(duì)大量空化圖像進(jìn)行處理，進(jìn)而獲得空化區(qū)域動(dòng)態(tài)變化特征。

1 空化圖像處理原理

1.1 空化圖像邊緣分析

為了確定空化區(qū)域的大小，首先需要對(duì)空化邊緣進(jìn)行提取。對(duì)采用不同算子的邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如表1所示?？梢钥闯觯捎肅anny算子和高斯濾波后的Canny算子（GaussianCanny）效果較好。使用的高斯濾波后的Canny算子是一個(gè)具有濾波、增強(qiáng)、檢測(cè)的多階段的優(yōu)化算子，在進(jìn)行處理前，先利用高斯平滑濾波器平滑圖像以除去噪聲，并采用分割算法一階偏導(dǎo)的有限差分計(jì)算梯度幅值和方向。在處理過程中，首先經(jīng)過一個(gè)非極大值抑制的過程，最后采用兩個(gè)閾值連接邊緣獲得邊界圖像。

3 基于SSIM算法的空化圖像處理技術(shù)

對(duì)于大量的空化圖像而言，分析空化變化特征需要合理的批處理方法。本文利用Matlab編程對(duì)空化圖像進(jìn)行批量處理，處理流程如圖2所示。首先將需要處理的圖片放置在同一個(gè)文件夾內(nèi)，并在程序中設(shè)置相應(yīng)的初始化信息，程序按照?qǐng)D中流程運(yùn)行，最終獲得需要的數(shù)字圖像信息。對(duì)于按照時(shí)間關(guān)系變化的信息，設(shè)置相應(yīng)的時(shí)間序列即可獲取圖像信息隨時(shí)間的變化情況，如圖3所示。

SSIM算法能夠評(píng)價(jià)圖像的變化程度，而空化圖像均存在上述各種變化特征，其中又以結(jié)構(gòu)變化最為明顯，本文選取了兩種SSIM算法的系數(shù)進(jìn)行圖像處理。第一種情況為默認(rèn)參數(shù)設(shè)置，[α，β，γ]均取值1（即圖3中SSIM?1）。第二種情況選取結(jié)構(gòu)參數(shù)作為重要的一項(xiàng)比重，取[α， β]為小量0.1，[γ]仍取值1（即圖3中SSIM?2）。

針對(duì)某一組空化數(shù)為0.3的高速攝像圖像，從圖3中可以看出，采用直方圖巴氏系數(shù)（Bhattacharyya）和綜合考慮各信息的SSIM系數(shù)（SSIM?1）得到的空化動(dòng)態(tài)變化曲線并不明顯。而采用結(jié)構(gòu)系數(shù)為主要特征的相關(guān)系數(shù)[Cs]（SSIM?2）進(jìn)行分析更能體現(xiàn)空化區(qū)域的動(dòng)態(tài)變化，能準(zhǔn)確獲取空化區(qū)域的外形、波動(dòng)周期等重要信息，更有利于對(duì)空化形態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析?？张葜睆皆?8～27 mm之間變化（頭部空化器直徑為12 mm），而相關(guān)系數(shù)[Cs]在0.315～0.375之間變化，空化波動(dòng)頻率約為115 Hz。

4 結(jié) 論

本文采用SSIM算法以及Matlab編程對(duì)0.2 s內(nèi)的高速攝影拍攝的空化圖像進(jìn)行批處理分析，并通過合理調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)相似度的比重獲得了較好的效果。相比于傳統(tǒng)的明度變化分析方法，采用結(jié)構(gòu)系數(shù)為主要特征系數(shù)的SSIM算法進(jìn)行分析，更能準(zhǔn)確獲取空化區(qū)域的外形、波動(dòng)周期等重要信息，更有利于對(duì)空化形態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。

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