《燃油喷雾图像的匹配研究及应用》由会员分享，可在线阅读，更多相关《燃油喷雾图像的匹配研究及应用（78页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、分类号：U 2 7 U 4 6 1 0 7 1 0 0 8 2 2 0 1 3 谖步太海 硕士学位论文 燃油喷雾图像的匹配研究及应用 导师姓名职称 申请学位级别 论文提交日期 学位授予单位 干一但 L l l 简林莎教授 答辩委员会主席曹建明教授 学位论文评阅人曹建明教授林晓焕教授 a g ema t c h i n g AD i s s e r t a t i o nS u b m i t t e df o rt h eD e g r e eo fM a s t e r C a n d i d a t e ：W a n g E r B a o S u p e r v i s o r ：P r
2、 o f J i a nL i n S h a C h a n g a nU n i v e r s i t y , X i a n ，C h i n a 论文独创性声明 本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工 作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重 要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何 未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。 本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：卫：一依沙lc 年6 月l r 日 论文知识产权权属声明 本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学 校。学校享有以任何
3、方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权 利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成 果时，署名单位仍然为长安大学。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名：互铱油I1 年6 月I F 日 别帷轹矽，年万坳日 实验获取到的喷雾图 的特征，记录实验分 析需要的数据。 本文利用手压喷油泵、高分辨率数码照相机、车用发动机喷嘴( 6 孔) 等设备， 采用直接拍摄法对0 号柴油的喷雾场进行实时拍摄，获取喷雾图像之后，人工统计 并记录拖尾粒子的特征数据。最后利用人工统计结果计算粒子各项特征数据并绘制 各种试验所需曲线图。 本文提出利用图像匹配原理来处理燃油喷雾图像。
4、综合喷雾图像特征，对比分 析了几种传统图像匹配算法。传统的S S D A 匹配算法因为其对灰度变化敏感，抗噪 声和旋转能力差，但是计算速度快。而N C C 算法弥补了S S D A 算法的不足，但是匹 配计算量太大，计算速度慢。本文通过融合两种算法，利用小波分解进行由低到高 的多分辨率的匹配，最后利用像素抽样方法改善匹配的搜索策略，提出了一种基于 灰度的S S D A 快速算法的模板匹配。然后利用M A T L A B G U I 编程进行对算法的实 现和对软件统计粒子进行的一些特征数据的计算以及各种对应实验曲线的绘制功 能。最后，利用所编软件对实验所得0 号柴油的喷雾图像与建立的粒子图像库进
5、行 批量匹配。统计结果显示与人工统计结果进行比较分析，进一步验证了本文算法及 开发软件的实用性。 关键词：0 号柴油，图像匹配，S S D A ，N C C ，小波分解 B yi n t e g r a t i n gt h es p r a yi m a g ec h a r a c t e r i s t i c s ，C o m p a r a t i v ea n a l y s i so fs e v e r a lk i n d so f t r a d i t i o n a li m a g em a t c h i n ga l g o r i t h m s T h et
6、r a d i t i o n a lS S D Am a t c h i n ga l g o r i t h mi ss e n s i t i v et og r a y ，i t sa b i l i t yi sp o o rw h e n r e s i s t a n c e t ot h en o i s ea n dr o t a t i o n ；b u ti t sc o m p u t i n gs p e e di sf a s t T h eN C Ca l g o r i t h m r e m e d yt h es h o r t a g eo ft h eS
7、 S D Aa l g o r i t h m B u tt h em a t c h i n gc a l c u l a t i o ni st o ob i ga n dt h e s p e e di st o os l o w T h ep a p e rp r o p o s e dan e ww a yo fi m a g em a t c h i n gw h i c hb e s i d e so nt h e s e q u e n t i a ls i m i l a r i t yd e t e c t i o na l g o r i t h m ( S S D A
8、) T h ep a p e ri n t e g r a t et w oa l g o r i t h m si n t oo n e ， t h e nu s i n gw a v e l e td e c o m p o s i t i o nt or e a l i z em u l t i r e s o l u t i o ni m a g em a t c h i n g F i n a l l y ，u s i n g t h ep i x e ls a m p l i n gm e t h o d st oi m p r o v et h es e a r c hw a y
9、o fi m a g em a t c h i n g N e wa l g o r i t h mn o t o n l yk e e p i n gt h em a t c h i n ga c c u r a c yb u ta l s oi m p r o v et h em a t c h i n gs p e e d A n dt h e nu s et h e M A T L A B G U Is o f t w a r et op r o g r a m m i n gt h en e wa l g o r i t h m ，c a l c u l a t i o nt h e
10、s t a t i s t i c a l c h a r a c t e r i s t i c so fp a r t i c l ea n dd r a w i n gv a r i e t yc u r v et h ee x p e r i m e n tn e e d e d F i n a l l y ，t e s tt h e s o f t w a r ep e r f o r m a n c eb yc o m p a r i n gt h er e s u l t su s i n gt h es o f t w a r ea n dm a n u a l K a y w
11、 o r d s ：N o 0d i e s e lo i l ，I m a g em a t c h i n g ，S S D A ，N C C ，W a v e l e ta n a l y s i s 录 2 2 图像匹配种类一6 2 2 1 灰度匹配6 2 2 2 特征匹配6 2 2 3 图像匹配的影响因素7 2 3 图像匹配的传统算法8 2 3 1 全局模板匹配8 2 3 2 模板向量匹配。8 2 3 3 特征匹配9 2 4 匹配的几种相关性度量1 0 2 5 几种匹配算法的实现与比较1 1 2 6 本章小结1 4 第三章S S D A 匹配算法改进原理1 5 3 1 传统S S D
12、 A 算法1 5 3 2 传统S S D A 算法改进1 6 3 2 1 阂值的改进1 6 3 2 2 搜索策略的改进1 8 3 3N C C 算法与改进S S D A 的融合18 3 3 1 基本N C C 算法1 9 3 3 2 两种算法的联合使用1 9 3 4 小波分解与算法的融合2 0 3 4 1 数字图像的小波分解一 3 4 2 小波基的选择标准 3 4 3 小波基的确定 3 4 4 小波分解的实现 3 5 改进后匹配算法检验 3 5 1 匹配算法的衡量标准。 3 5 2 匹配算法检验 3 6 本章小结 第四章M A T L A B G U I 程序开发设计 4 1M A T L A B 概述。 4 2 图像显示3 2 4 3 实验图像预处理3 3 4 4A c c e s s 数据库与M a tIa b 的链接3 5 4 5 软件设计3 6 4 5 1 设计流程3 6 4 5 2 软件界面及实现3 9 4 6 本章小结4 0 第五章实验与分析4 1 5 1 实验台的建立4 1 5 1 1 实验设备的确定4 1 5 1 2 试验内容4 3 5 2 实验所需数据4 5 5 。3 人工处理数据4 8 5 4 软件处理数据
