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随着计算机和图像处理方法的迅猛发展,粒子图像测速仪(Particle Image Velocimetry,简称PIV)和图像测量技术得到了迅速的发展。作为一种全流场无接触瞬时测量的工具,PIV和相关的图像测量技术已经广泛地应用于多相流、紊流和热流的自动测量,而且具有可靠的精度。本文简要地回顾了PIV技术的一些典型算法和应用,研究了基本互相关算法和基于快速傅立叶变换的互相关算法。基于快速傅立叶变换的互相关算法速度很快,使PIV具备实时性成为可能。 但是,傅立叶变换本身的局限性限制了计算精度和速度的同步提高。傅立叶变换不能提供信号完全的信息,即不知道频率信息究竟出现在那些时间段上;短时傅立叶变换虽然可以获得局部信息,但是对于一个时变的非稳定信号我们很难找到一个“好的”时间窗口来适应各个时间段。 为了克服傅立叶变换的局限性,本文以图像互相关理论为基础,借鉴小波变换的思想,设计了一个小波多尺度匹配算法。小波变换的最大优点是多尺度分析,具有良好的局部化特征和自适应功能,使得该算法能够直接在空域中处理粒子图像,利用二维图像的小波多尺度分解模拟两个最主要的生物视觉通路,并对不同通路分别进行匹配计算,实现快速匹配。 该算法在空域中直接计算,提高了计算精度;在粗尺度上排除大量虚假目标,最大限度地去除了冗余处理,提高了计算速度。西安理工大学硕士学位论文 最后,在vISUAL FORTRAN环境下给出了这种算法的具体实现,处理模拟粒子图像的结果与模拟数据比较吻合,最大位移绝对误差在X方向是0.6671像素,在Y方向是0.7928像素;计算结果与示踪粒子灰度分布模板法(基本的互相关法)在绝大部分点是相同的,只在少数点相差一个像素,而且大多出现在边界区域。小波多尺度算法比基本的互相关算法可以节省大约38.33%的计算时间.将其应用于水垫塘的实际测量,也收到了良好效果.