面向高洪期水流成像测速的目标运动矢量估计方法及试验研究

In high flood period, water level changes dramatically, especially in mountain rivers. Due to high velocities, high concentration of sediment and floating debris, the regular river flow measuring methods and instruments are highly difficult or impossible to apply to flash floods. For river flow measurement under extreme conditions, two new methods will be proposed and studied based on the analysis of electromagnetic radiation properties of flow tracers / floating debris under complex water surface optical conditions. One is the acquization method of optical imaging Information for weak water surface targets under specific spectral band and the polarization plane, and the other is the target detection and motion vecter estimation method Imitated by the compound eye visual mechanism of dragonfly, to provide a reliable basis for surface velocity measurement and flow field reconstruction. Aimming at improving the accuracy of target detection and motion vector estimation, integrated innovation of the polarization imaging and bionic information processing methods will be explored, and a new flow measurement techniques based on polarization imaging will be established. The proposed principle, model and algorithm of Polarized imaging in flow velocimetry are validated and optimized through measurement error control, filed contrast and precision analyzation. This project provide some the academic fruit and basis for applying Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV）in the open.

高洪期洪水暴涨暴落，尤其是山溪性河流水流速度变化快，含沙量高，漂浮杂物多，致使常规的河流流量测验方案无法开展布置，测速方法和仪器不能正常地施测。针对极端条件下河流流量测验，通过对野外水面复杂光学环境下水流示踪/漂浮物电磁辐射特性分析，研究提出面向水面弱小观测目标特定光谱段及偏振面的光学成像信息获取方法，研究提出仿蜻蜓复眼视觉机制的观测目标检测和运动矢量估计方法，为水面流速测量及流场重建提供可靠基础。探索采用偏振成像和仿生信息处理方法集成创新的手段，以提高观测目标检测和运动矢量估计精度为目标，努力建立一套水流偏振成像测速新的技术方法。通过测量误差控制以及野外现场比测和测验成果精度分析评定，验证和优化偏振成像测速原理、模型和算法，为推进大尺度粒子成像测速（LSPIV）技术方法在野外实用提供理论成果或依据。

天然河流的水流流量测验，特别是高洪期洪水暴涨暴落，水流速度变化快，含沙量高，漂浮杂物多，致使常规的河流流量测验方案无法开展布置，测速方法和仪器不能正常地施测。大尺度粒子图像测速作为一种新兴的瞬时全场流速测量技术，不仅可用于常规条件下明渠紊动特性和时均特性的研究，其非接触特性更具有极端条件下河道水流监测的应用潜力。然而，受复杂现场环境的影响，现有方法在天然河流的应用中存在较大的不确定性和测量误差。因此开展河流水面成像测速方法的研究具有重要的理论意义和应用价值。.主要研究内容：.1. 针对复杂水面光学环境下水面弱小目标检测困难的问题，提出了一种球载式光谱-偏振联合成像的河流水面测速系统设计模式。.2. 针对水面图像中背景噪声对图像分析信噪比的影响，提出了基于柔性形态学和Retinex理论的成像背景抑制方法以及基于视觉感受野的自适应背景抑制方法。.3. 提出光强-光谱-偏振多参量采集与反摄远距结构光-机系统设计思想和系统优化方法，创建了仿生复眼光-机-电-算一体化系统新模式。.4. 针对天然示踪物密度低且时空分布不均的特点，提出了一种基于FHT-CC的流场图像自适应运动矢量估计方法以及一种序贯矢量平均的时均流场重建方法，较好地解决了瞬时流场矢量正确率较低情况下区域性错误矢量的识别问题。.5. 提出透镜阵列成像和仿生软计算联合的目标检测技术，提出瞬时/时均流场重建-修正关联一致性计算方法。.6. 研制出4种透镜阵列适应性成像型河流水面流场原型观测及流量测验仪器设备，其中流速测量误差等技术指标超过国外。.项目以提高水面弱小观测目标检测和运动矢量估计精度为目标，针对现场条件下特有的水流示踪物、测点布设方式和测流工作流程，通过对近红外成像水面目标增强、高通滤波水面背景抑制、灰度相关匹配运动矢量估计、序贯矢量平均时均流场重建、变高单应水面流场定标，以及流速-面积法断面流量估计等技术方法的集成创新，建立了一套较为完整的河流水面成像测速工作方法。