王 甜，房红兵，黄海龙，王 驰

(1.南京理工大学 电子工程与光电技术学院，南京 210094；2.南京水利科学研究院，南京 210024)

一种改进的粒子图像测速混合算法研究

王 甜1，房红兵1，黄海龙2，王 驰2

(1.南京理工大学 电子工程与光电技术学院，南京 210094；2.南京水利科学研究院，南京 210024)

粒子图像测速技术作为一种新的流场测速方法能够在不干扰流场的情况下获得整个流场的速度信息。粒子图像测速技术最关键的步骤在于粒子匹配。针对粒子密度分布不均匀、流场不同等实际情况，提出了混合算法，即结合互相关和松弛算法能够更准确地搜索粒子，进而对粒子进行匹配。对3种匹配算法的匹配概率进行比较分析，发现混合算法能更准确地分析粒子的运动状态，减少错误矢量的产生；另外，对松弛算法进行改进，通过优化筛选加权因子发现改进的松弛算法在运行速度上相比原始算法有了较大提高，匹配率与原始算法基本一致。

流场速度；粒子图像测速；混合算法；超松弛迭代粒子追踪；粒子匹配；匹配概率

1 研究背景

利用粒子图像处理技术对流速的测量分为2类：粒子图像测速技术(Particle Image Velocimetry, PIV)和粒子追踪测速技术(Particle Tracking Velocimetry, PTV)。这2种方法都是通过在流体中加入适当的示踪粒子，在已知的时间间隔内利用激光脉冲照射所测流场的切面区域，使用CCD或其它成像系统记录2次或多次曝光的粒子发射出的散射光图像[1]。2种方法的区别在于如何从粒子图像中提取位移矢量。在PIV方法中，粒子图像被分为无数个称为检测窗口的小区域，利用数字图像处理方法求出窗口内的平均运动速度来作为该区域中心点的流速；……