本發(fā)明涉及紅外熱成像測(cè)速方法，特別涉及建筑散熱器熱表面上的氣流場(chǎng)的紅外熱成像測(cè)速方法。

背景技術(shù)：

目前，其流場(chǎng)可視化技術(shù)有很多，一般情況下可以分為點(diǎn)測(cè)速和面測(cè)速。點(diǎn)測(cè)速技術(shù)包括畢托管、熱線風(fēng)速儀、熱球風(fēng)速儀和激光多普勒測(cè)速儀(LDV)等。面測(cè)速技術(shù)主要包括粒子跟蹤測(cè)速(PTV)、粒子條紋測(cè)速(PSV)和粒子圖像測(cè)速技術(shù)(PIV)。一般來說，使用點(diǎn)測(cè)速很難準(zhǔn)確和詳細(xì)地測(cè)量室內(nèi)環(huán)境中整個(gè)流場(chǎng)。同時(shí)，大部分的點(diǎn)測(cè)速，如熱風(fēng)速儀和超聲波測(cè)速會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)氐臍饬饔袛_動(dòng)。即使使用非侵入式的點(diǎn)測(cè)速技術(shù)(例如LDV)，對(duì)整個(gè)流場(chǎng)逐點(diǎn)測(cè)量仍然是非常困難和耗時(shí)的。而面測(cè)速技術(shù)可以在不干擾氣流的情況下，獲得整個(gè)面上瞬時(shí)和平均速度場(chǎng)。所以PIV是比較廣泛用于流場(chǎng)研究的光學(xué)測(cè)速儀器。然而，盡管PIV技術(shù)用于各種流場(chǎng)的測(cè)量已取得豐碩成果，但其在白天測(cè)量流場(chǎng)是困難的，由于光線太亮以至于不能捕獲激光片上的粒子圖像。PIV的測(cè)量區(qū)域大小僅限于約10米，由于激光的能量有限想要測(cè)量整個(gè)測(cè)試區(qū)域的連續(xù)分布粒子實(shí)際是困難的，同時(shí)操作起來也比較復(fù)雜繁瑣。

因此提出一種利用紅外熱成像測(cè)量散熱器熱表面附近氣流場(chǎng)的方法，即紅外熱成像測(cè)速技術(shù)(TIV)。該技術(shù)操作簡(jiǎn)單，具有廣泛的潛在應(yīng)用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是為了解決點(diǎn)測(cè)速很難準(zhǔn)確和詳細(xì)地測(cè)量室內(nèi)環(huán)境中整個(gè)流場(chǎng)、對(duì)整個(gè)流場(chǎng)逐點(diǎn)測(cè)量仍然是非常困難和耗時(shí)的以及面測(cè)速技術(shù)對(duì)測(cè)試區(qū)域的連續(xù)分布粒子實(shí)際是困難的，同時(shí)操作起來也比較復(fù)雜繁瑣問題，而提出的建筑散熱器熱表面上的氣流場(chǎng)的紅外熱成像測(cè)速方法。

上述的發(fā)明目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

步驟一、選擇合適的紅外熱像儀，使得儀器的分辨率、解像度以及熱靈敏度滿足要求；其中，滿足的要求紅外熱像儀的分辨率為320x240；解像度為1.36mrad，熱靈敏度<0.05℃；

步驟二、利用紅外熱像儀對(duì)散熱器表面拍攝紅外熱像視頻；

步驟三、對(duì)得到的紅外熱像視頻進(jìn)行視頻處理獲取幀圖；

步驟四、選取相鄰的兩張幀圖進(jìn)行濾波處理，得到濾波后的圖像；

步驟五、計(jì)算相鄰兩張濾波后的幀圖溫度模式的相關(guān)性，得到相鄰兩張幀圖的相關(guān)性；

步驟五一、通過matlab中的imread函數(shù)讀取濾波后的相鄰兩張幀圖；

步驟五二、設(shè)置詢問窗口的尺寸windowsize；

步驟五三、確定圖片的分塊數(shù)，即圖片尺寸除以詢問窗口尺寸；

X＝M/windowsize Y＝N/windowsize

其中，windowsize為詢問窗口尺寸，X為圖片長(zhǎng)的分塊總數(shù)；Y為圖片寬的分塊總數(shù)；

步驟五四、利用Matlab中的normxcorr2函數(shù)進(jìn)行互相關(guān)計(jì)算，得到相鄰兩張幀圖溫度模式的相關(guān)性γ(u,v)：

$\mathrm{\&gamma;}(u,v)=\frac{{\&Sigma;}_{x,y}\&lsqb;f(x,y)-{\stackrel{\&OverBar;}{f}}_{u,v}\&rsqb;\&lsqb;t(x-u^{\&prime;},y-v^{\&prime;})-\stackrel{\&OverBar;}{t}\&rsqb;}{{\left\{{\&Sigma;}_{x,y}{\&lsqb;f(x,y)-{\stackrel{\&OverBar;}{f}}_{u,v}\&rsqb;}^2{\&Sigma;}_{x,y}{\&lsqb;t(x-u^{\&prime;},y-v^{\&prime;})-\stackrel{\&OverBar;}{t}\&rsqb;}^2\right\}}^{0.5}}$

其中，f(x,y)是圖像，t是經(jīng)濾波處理后圖像中坐標(biāo)(u′，v′)處的詢問窗口包含的特征圖，是t的平均值，是f(x,y)的平均值；(x,y)為圖像f(x,y)的坐標(biāo)點(diǎn)；x＝1,2,3，...，X,y＝1，2，3，...，Y；

步驟六、通過相鄰兩張幀圖的相關(guān)性計(jì)算獲得表面亮度溫度的位移l，根據(jù)表面亮度溫度的位移計(jì)算得到速度矢量V；

步驟七、通過matlab中的quiver函數(shù)根據(jù)速度矢量V值繪制速度矢量圖。

發(fā)明效果

本發(fā)明的目的在于隨著流場(chǎng)可視化技術(shù)的發(fā)展，以一種更加簡(jiǎn)單有效的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)流場(chǎng)可視化。本發(fā)明將紅外熱像技術(shù)應(yīng)用到流場(chǎng)可視化領(lǐng)域，相比其他任何測(cè)速技術(shù)，該技術(shù)使得流場(chǎng)可視化的實(shí)現(xiàn)更加高效方便，也使得紅外熱像技術(shù)得到更廣泛的應(yīng)用。

利用紅外熱成像測(cè)速技術(shù)測(cè)量速度場(chǎng)，屬于面測(cè)速技術(shù)：是直接對(duì)測(cè)試表面附近進(jìn)行拍照，得到紅外熱像視頻，然后對(duì)視頻圖像進(jìn)行處理就可以得到速度場(chǎng)。是一項(xiàng)非常便利的面測(cè)速技術(shù)如圖5。

附圖說明

圖1為具體實(shí)施方式八提出的紅外熱像技術(shù)實(shí)現(xiàn)氣流場(chǎng)可視化的原理圖；其中，1為第一張幀圖，2為速度矢量；3為第一張幀圖中的一塊亮度溫度；4為第二張幀圖，5指代拍攝的幀圖的亮度溫度塊即3,7；6為是指代拍攝的幀圖即1,4；7為第二張幀圖中與第一塊相同的一塊亮度溫度；8為紅外熱像儀；

圖2為具體實(shí)施方式一提出紅外熱像技術(shù)測(cè)建筑散熱器熱表面附近氣流場(chǎng)示意圖；其中，1為測(cè)試房間，2為紅外熱像儀，3為散熱器；

圖3為具體實(shí)施方式一提出散熱器上方可見光圖像；

圖4為具體實(shí)施方式一提出散熱器上方紅外熱像；

圖5為具體實(shí)施方式一提出散熱器上方速度矢量圖。

具體實(shí)施方式

具體實(shí)施方式一：本實(shí)施方式的建筑散熱器熱表面上的氣流場(chǎng)的紅外熱成像測(cè)速方法，具體是按照以下步驟制備的：

步驟一、選擇合適的紅外熱像儀，使得儀器的分辨率、解像度以及熱靈敏度滿足要求；其中，滿足的要求紅外熱像儀的分辨率范圍為320x240；解像度為1.36mrad，熱靈敏度<0.05℃；

步驟二、利用紅外熱像儀對(duì)散熱器表面拍攝紅外熱像視頻如圖2和圖3；

步驟三、對(duì)得到的紅外熱像視頻進(jìn)行視頻處理獲取幀圖；(如圖4)通過matlab編程處理，讀取視頻，然后將視頻分離成幀圖如圖4；

步驟四、選取相鄰的兩張幀圖進(jìn)行濾波處理，得到濾波后的圖像；

步驟五、計(jì)算相鄰兩張濾波后的幀圖溫度模式的相關(guān)性，得到相鄰兩張幀圖的相關(guān)性；

步驟五一、通過matlab中的imread函數(shù)讀取濾波后的相鄰兩張幀圖；

步驟五二、設(shè)置詢問窗口的尺寸windowsize；

步驟五三、確定圖片的分塊數(shù)，即圖片尺寸除以詢問窗口尺寸；

X＝M/windowsize Y＝N/windowsize

其中，windowsize為詢問窗口尺寸，X為圖片長(zhǎng)的分塊總數(shù)；Y為圖片寬的分塊總數(shù)；

步驟五四、利用Matlab中的normxcorr2函數(shù)進(jìn)行互相關(guān)計(jì)算，得到相鄰兩張幀圖溫度模式的相關(guān)性γ(u,v)：

$\mathrm{\&gamma;}(u,v)=\frac{{\&Sigma;}_{x,y}\&lsqb;f(x,y)-{\stackrel{\&OverBar;}{f}}_{u,v}\&rsqb;\&lsqb;t(x-u^{\&prime;},y-v^{\&prime;})-\stackrel{\&OverBar;}{t}\&rsqb;}{{\left\{{\&Sigma;}_{x,y}{\&lsqb;f(x,y)-{\stackrel{\&OverBar;}{f}}_{u,v}\&rsqb;}^2{\&Sigma;}_{x,y}{\&lsqb;t(x-u^{\&prime;},y-v^{\&prime;})-\stackrel{\&OverBar;}{t}\&rsqb;}^2\right\}}^{0.5}}$

其中，f(x,y)是圖像，t是經(jīng)濾波處理后圖像中坐標(biāo)(u′，v′)處的詢問窗口包含的特征圖，是t的平均值，是f(x,y)的平均值；(x,y)為圖像f(x,y)的坐標(biāo)點(diǎn)；x＝1,2,3，...，X,y＝1，2，3，...，Y；

步驟六、通過相鄰兩張幀圖的相關(guān)性計(jì)算獲得表面亮度溫度的位移l，根據(jù)表面亮度溫度的位移計(jì)算得到速度矢量V；

步驟七、通過matlab中的quiver函數(shù)根據(jù)步驟六二中得到的速度矢量V值繪制速度矢量圖；

紅外熱像儀拍到的紅外熱像照片上面顯示的是溫度場(chǎng)，然后基于紅外熱像照片，經(jīng)過步驟一到步驟七處理過程最后得到我們想要的最終結(jié)果速度矢量圖，目標(biāo)是通過溫度場(chǎng)來得到速度場(chǎng)(如圖5)；圖3為實(shí)驗(yàn)的散熱器及上方壁面，通過紅外熱像儀拍攝紅外熱像視頻，然后進(jìn)過預(yù)處理得到圖4散熱器上方紅外熱圖像，最后通過軟件計(jì)算處理得到圖5散熱器上方速度矢量圖。

本實(shí)施方式效果：

本實(shí)施方式的目的在于隨著流場(chǎng)可視化技術(shù)的發(fā)展，以一種更加簡(jiǎn)單有效的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)流場(chǎng)可視化。本實(shí)施方式將紅外熱像技術(shù)應(yīng)用到流場(chǎng)可視化領(lǐng)域，相比其他任何測(cè)速技術(shù)，該技術(shù)使得流場(chǎng)可視化的實(shí)現(xiàn)更加高效方便，也使得紅外熱像技術(shù)得到更廣泛的應(yīng)用。

利用紅外熱成像測(cè)速技術(shù)測(cè)量速度場(chǎng)，屬于面測(cè)速技術(shù)：是直接對(duì)測(cè)試表面附近進(jìn)行拍照，得到紅外熱像視頻，然后對(duì)視頻圖像進(jìn)行處理就可以得到速度場(chǎng)。是一項(xiàng)非常便利的面測(cè)速技術(shù)如圖5。

具體實(shí)施方式二：本實(shí)施方式與具體實(shí)施方式一不同的是：步驟三中對(duì)得到的紅外熱像視頻進(jìn)行視頻處理獲取幀圖具體過程如下：

步驟三一、利用Matlab中的函數(shù)VideoReader讀取視頻文件對(duì)象；

步驟三二、通過.NumberOfFrames程序語句獲取讀取地視頻的總幀數(shù)；

步驟三三、再利用Matlab中的read函數(shù)一幀一幀的讀??；

步驟三四、利用Matlab中的imshow函數(shù)顯示讀取的幀圖，用imwrite函數(shù)保存讀取的幀圖。其它步驟及參數(shù)與具體實(shí)施方式一相同。

具體實(shí)施方式三：本實(shí)施方式與具體實(shí)施方式一或二不同的是：步驟四中選取相鄰的兩張幀圖進(jìn)行濾波處理，得到濾波后的圖像具體過程如下：

步驟四一、利用Matlab中的imread函數(shù)讀取相鄰的兩張幀圖；

步驟四二、將相鄰的兩張幀圖進(jìn)行預(yù)處理，利用Matlab中的rgb2gray函數(shù)將真彩圖變成灰度圖像，為接下來的處理做準(zhǔn)備；

步驟四三、利用Matlab中的fft二維離散傅里葉變換函數(shù)將灰度圖像進(jìn)行傅里葉正變換，將灰度圖像的時(shí)域變換到頻域；

步驟四四、通過Matlab中的size函數(shù)獲取經(jīng)過傅里葉變換后的圖片的尺寸M x N；

步驟四五、根據(jù)傅里葉正變換將圖形的時(shí)域變換到頻域，設(shè)置濾波的截止頻率；

步驟四六、通過濾波傳遞函數(shù)進(jìn)行濾波處理，將經(jīng)過傅里葉變換轉(zhuǎn)換到頻率域的圖像中低于截止頻率的信號(hào)濾去得到濾波處理后的結(jié)果；

步驟四七、將濾波處理后的結(jié)果再經(jīng)過ifft二維傅里葉逆變換函數(shù)將濾波處理后的結(jié)果由頻域變回時(shí)域，得到濾波后的幀圖。其它步驟及參數(shù)與具體實(shí)施方式一或二相同。

具體實(shí)施方式四：本實(shí)施方式與具體實(shí)施方式一至三之一不同的是：步驟四三中由于數(shù)字圖像的存儲(chǔ)是離散的，因此經(jīng)常用到離散傅里葉變換；二維離散傅里葉變換的定義：

$F(u,v)=\underset{m=0}{\overset{M-1}{\&Sigma;}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}f(m,n)e^{-j2\mathrm{\&pi;}(um/M+vn/N)}$

其中，f(m，n)表示圖像空間域坐標(biāo)為點(diǎn)(m，n)的灰度值；數(shù)字圖像像素為MxN；u和v是頻率域的頻率變量，u取值是0到M-1，v取值是0到N-1；j為虛數(shù)，e為指數(shù)；M為圖片的長(zhǎng)(單位為像素)，N為圖片的寬(單位為像素)；

F(u,v)為圖像矩陣f(m,n)的頻譜，為復(fù)數(shù)寫成下式：

F(u,v)＝|F(u,v)|e^jΦ(u,v)＝R(u,v)+jI(u,v)

F(u,v)為頻譜的幅值，Φ(u,v)為頻譜的相位，R(u,v)為F(u,v)的實(shí)部，I(u,v)為F(u,v)的虛部；

$\left|F(u,v)\right|=\sqrt{R{(u,v)}^2+I{(u,v)}^2}$

其它步驟及參數(shù)與具體實(shí)施方式一至三之一相同。

具體實(shí)施方式五：本實(shí)施方式與具體實(shí)施方式一至四之一不同的是：步驟四五中截止頻率的設(shè)置是根據(jù)處理的圖像的特征來定的，一般取50～100。其它步驟及參數(shù)與具體實(shí)施方式一至四之一相同。

具體實(shí)施方式六：本實(shí)施方式與具體實(shí)施方式一至五之一不同的是：步驟四六所述的濾波傳遞函數(shù)公式d為：

$d=\sqrt{{(i-a)}^2+{(k-b)}^2}$

其中，a＝M/2取整，b＝N/2取整；i＝1～M，k＝1～N；數(shù)字圖像像素為MxN。其它步驟及參數(shù)與具體實(shí)施方式一至五之一相同。

具體實(shí)施方式七：本實(shí)施方式與具體實(shí)施方式一至六之一不同的是：步驟四七中二維離散傅里葉逆變換的定義：

其它步驟及參數(shù)與具體實(shí)施方式一至六之一相同。

具體實(shí)施方式八：本實(shí)施方式與具體實(shí)施方式一至七之一不同的是：步驟六中通過相鄰兩張幀圖的相關(guān)性計(jì)算獲得表面亮度溫度的位移l，根據(jù)表面亮度溫度的位移計(jì)算得到速度矢量V具體為：

步驟六一、如說明書附圖1所示，通過相鄰兩張幀圖的相關(guān)性，根據(jù)matlab中的normxcorr2函數(shù)計(jì)算讀取的相鄰兩張幀圖得到表面亮度溫度的位移l；

表面亮度溫度的位移l具體為：相鄰兩張幀圖中第一張幀圖的亮度溫度在第二張幀圖中的出現(xiàn)的相對(duì)位移；

步驟六二、設(shè)置相鄰兩張幀圖的時(shí)間增量Δt；

步驟六三、根據(jù)表面亮度溫度的位移計(jì)算得到速度矢量V具體為如圖1：

$V=\frac{l}{\mathrm{\&Delta;}t}$

其中，l為表面亮度溫度的位移，V為速度矢量。其它步驟及參數(shù)與具體實(shí)施方式一至七之一相同。