包含液體媒介中的湍流效應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)的處理的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及處理連續(xù)的數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的方法，該數(shù)字圖像數(shù)據(jù)由浸入包含湍流現(xiàn)象的液體(如浸入核反應(yīng)堆堆芯中的水)里的攝像機所采集，該湍流現(xiàn)象引起圖像像素明顯位移的效果。該處理方法有利于包括：-對湍流影響圖像像素的效應(yīng)建模，以及-通過時間平均圖像的建模解卷積。
【專利說明】包含液體媒介中的湍流效應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)的處理[0001 ] 本發(fā)明涉及數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的處理。
[0002]尤其是，主要針對連續(xù)圖像(典型的是按拍攝順序排序)的處理。這些圖像數(shù)據(jù)由攝像機采集，且尤其是由浸入存在湍流的液體中的攝像機所采集。比如，這些湍流效應(yīng)可能是由于液體媒介中存在的不均勻而引起，比如在溫度上存在局部差異。這樣的湍流現(xiàn)象引起圖像像素明顯位移的效果。比如，對應(yīng)于圖像邊緣區(qū)域中的溫度局部差異就會引起湍流現(xiàn)象，已經(jīng)證實所攝圖像的效果會受到圖像邊緣中的像素的明顯位移(相對于原始位置)的干擾，這種位移隨著時間(以隨機方式)而變化。
[0003]這些變化的隨機特性使得難以(或甚至不可能)在處理圖像中從圖像中去除湍流的效應(yīng)。
[0004]本發(fā)明旨在改善這種情況。為此目的，提供了適用于處理上述類型圖像數(shù)據(jù)的方法，尤其是，所述方法包括:
[0005]-對湍流影響圖像像素的效應(yīng)建模，及，
[0006]-通過所述時間平均圖像的建模進(jìn)行解卷積。
[0007]有利的是，確實已經(jīng)觀察到有可能對湍流效應(yīng)進(jìn)行完美建模，但需要相對較長的時間。于是，圖像像素隨著時間的平均使得湍流效應(yīng)“受到擠壓”。獲得均勻、柔和的圖像。為了使得圖像清晰，通過呈現(xiàn)湍流效應(yīng)的模型對圖像進(jìn)行解卷積處理。
[0008]當(dāng)然，雖然假設(shè)攝像機拍攝的場景是固定的，但是在本說明書中稍后說明的一個實施方式涉及攝像機相對于靜態(tài)場景平移的情況。
[0009]在一有利的實施方式中，上述湍流效應(yīng)的建模包括針對與湍流效應(yīng)有關(guān)的平移矢量u進(jìn)行概率密度模型h (U)的估算。尤其是，已經(jīng)觀察到，采取特別有利的方式，對湍流影響圖像像素的效應(yīng)的概率建模使得迄今隨機湍流建模的問題得到完美的解決。
[0010]有利建模的一個示例為指數(shù)衰減類型，且可由類型方程表示為矢量U的函數(shù):
【權(quán)利要求】
1.用于處理連續(xù)數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的方法，該數(shù)字圖像數(shù)據(jù)由浸入包含湍流現(xiàn)象的液體里的攝像機采集，該湍流現(xiàn)象引起圖像像素的明顯位移，其特征在于，所述方法包括: -對湍流影響圖像像素的效應(yīng)建模，以及， -通過時間平均圖像的所述建模進(jìn)行解卷積。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述建模包括對與湍流效應(yīng)相關(guān)的平移矢量u的概率密度的模型進(jìn)行估算。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述模型是指數(shù)衰減類型。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述模型Ku)由下列類型方程式表示為矢量u的函數(shù): ^(u)=Aexp|_M| 其中； -O表不矢量U模的標(biāo)準(zhǔn)偏差， -A和B都是正的實常數(shù)。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述A= 3/π且B= W。
6.如上述權(quán)利要求中任一項所述的方法，其特征在于，所述時間平均圖像通過對遺忘因子功率的平均加權(quán)進(jìn)行估算，且隨著時間函數(shù)而遞減。`
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述在時間η對具有矢量坐標(biāo)χ的像素估算的平均圖像Ia (χ，η)可表示為: 1? (X，") = -^―k) a項是對應(yīng)于遺忘因子的實數(shù)。
8.如上述權(quán)利要求中任一項所述的方法，其特征在于，所述時間平均圖像是由遞歸時域濾波來估算的。
9.如權(quán)利要求8結(jié)合權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述時域濾波的第η次輸出，對時間η來說，表示為If (χ，η)，且平均圖像Ia (χ, η)可由下列公式相聯(lián)系:
If (X，n) = a If (χ，η_1) + (1_α ) I (χ，η)
l~a
10.如權(quán)利要求6、7和9中任一項所述的方法，其特征在于，所述遺忘因子a選擇為等于 0.99。
11.如上述權(quán)利要求中任一項所述的方法，其特征在于，所述解卷積包括線性空間濾波器的應(yīng)用，其具有對應(yīng)于所述建模的表達(dá)式。
12.如權(quán)利要求11所述的方法，其特征在于，所述濾波是Wiener類型的。
13.如權(quán)利要求12結(jié)合權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述空間濾波器在頻譜域中可表不為；
14.如權(quán)利要求13所述的方法，其特征在于，所述空間濾波器可表示為: wtT(f)_ ul(f)+ms 其中，RBS項表示為某些參數(shù)的函數(shù)，該參數(shù)選擇為使得RBS項位于10_2和10_4之間的范圍中。
15.如權(quán)利要求13和14結(jié)合權(quán)利要求4中任一項所述的方法，其特征在于，所述湍流h。(u)效應(yīng)的概率密度的二維傅里葉變換H。(f)可表示為:
16.如權(quán)利要求15所述的方法，其特征在于，所述二維傅里葉變換H。(f)可表示為:

17.如上述權(quán)利要求中任一項所述的方法，其中所述攝像機平移運動，其特征在于，所述先前圖像的重新定位應(yīng)用于當(dāng)前圖像，用于估算平均圖像。
18.如權(quán)利要求17結(jié)合權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，還包括利用重新定位和歸一化進(jìn)行的時域濾波。
19.如權(quán)利要求18結(jié)合權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，還包括如下步驟: -重新設(shè)定:
If (χ, I) = O N(x, I) = O, -遞歸時域濾波:
If (χ, η) = (l-α ) I (χ，η) + α If (χ+[ δ n,n_J，η-1), 其中
[δη’η-?] = ([ δ Xn’n-J，[ 5 Yn.n-J) 對應(yīng)于行位移X和/或列位移I矢量，可四舍五入為在當(dāng)前圖像η和先前圖像η-1之間最接近的整數(shù)，該矢量由攝像機的平移引起， -更新歸一化矩陣N:
20.計算機程序，包含當(dāng)處理器(PROC)執(zhí)行該程序時實施上述權(quán)利要求中任一項所述方法的指令。
21.用于處理圖像數(shù)據(jù)的裝置，包括用于處理連續(xù)數(shù)字圖像數(shù)據(jù)的輸入，該數(shù)字圖像數(shù)據(jù)由浸入包括湍流現(xiàn)象的液體里的攝像機采集，該湍流現(xiàn)象引起圖像像素明顯平移的效果， 其特征在于，還包括實施上述權(quán)利要求1-19中任一項所述方法的計算部件。
22.應(yīng)用如權(quán)利要求1-19中任一項所述方法來處理由浸入核反應(yīng)裝置水中的攝像機所采集的圖像數(shù)據(jù)，攝像機用于拍攝燃料元件組件，其特征在于，所述應(yīng)用至少包括: -根據(jù)所采集和所處理的圖像來確定燃料元件組件的狀態(tài)。
23.如權(quán)利要求22所述的應(yīng)用，其特征在于，還至少包括: -確定在所述所采集和所處理的圖像中的燃料元件組件的至少一個標(biāo)識符。
24.如權(quán)利要求22和23中任一項所述的應(yīng)用，其特征在于，還包括: -測量在所述圖像中的燃料元件組件之間的間隔。
25.用于實施權(quán)利要求22 至24中任一項所述應(yīng)用的設(shè)施，其特征在于，包括至少一個攝像機和如權(quán)利要求21所述的一個裝置。
【文檔編號】G06T5/00GK103493094SQ201280006936
【公開日】2014年1月1日 申請日期:2012年1月9日 優(yōu)先權(quán)日:2011年1月28日
【發(fā)明者】尼庫拉斯·保爾, 安托伊內(nèi)·德奇拉茲 申請人:法國電力公司