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1 绪论1

1.1 课题背景与意义1

1.2 国内外两相流测量方法研究现状3

1.3 图像测速技术综述9

1.3.1 PIV技术的基本原理9

1.3.2 PIV技术的分类9

1.3.3 速度提取算法11

1.3.4 PIV技术的新进展18

2 DPIV技术原理与测速系统的建立24

2.1 PIV技术的系统构成24

2.2 光源26

2.3 图像采集系统27

2.4 示踪粒子及其发生与布撒技术30

2.4.1 示踪粒子的跟随性30

2.4.2 粒子成像的可见性32

2.4.3 粒子布撒均匀度和浓度要求34

2.5 实验参数的选择35

2.6 本文系统的建立37

2.6.1 光源及光路设计37

2.6.2 摄像子系统40

2.6.3 图像处理系统46

2.6.4 数据后处理系统48

2.7 本章小结51

3 速度场重建方法及其改进52

3.1 光学杨氏条纹法52

3.2 自相关分析法54

3.3 速度方向二义性问题及其解决方法56

3.3.1 粒子图像预偏置法57

3.3.2 颜色（亮度）差别鉴别法57

3.3.3 连续性方程鉴别法57

3.4 互相关分析法58

3.4.1 空域互相关分析法（全场搜索法）58

3.4.2 基于快速傅里叶变换的图像诊断方法64

3.4.3 改进的DPIV互相关算法——预估搜索法70

3.5 人工模拟图像生成技术75

3.5.1 人工模拟图像的目的75

3.5.2 粒子图像的生成方法76

3.6 亚像素拟合技术分析78

3.6.1 多项式拟和79

3.6.2 高斯曲线拟合81

3.6.3 亚像素拟合技术的性能比较82

3.7 本章小结85

4 小波分析在图像测速中的应用86

4.1 引言86

4.2 小波变换与多尺度分析88

4.2.1 小波变换的定义及其特点88

4.2.2 离散小波变换90

4.2.3 小波变换的多尺度分析90

4.2.4 小波变换的快速算法93

4.2.5 二维信号的Mallat算法97

4.3 小波分析在图像去噪中的应用99

4.3.1 小波去噪原理99

4.3.2 去噪算法的设计101

4.3.3 实例分析103

4.4 小波分析在速度场测量中的应用105

4.4.1 基于小波变换的多分辨率图像匹配的基本思想105

4.4.2 基于小波变换的多分辨率图像匹配算法的总体框架106

4.4.3 计算量分析与实验结果109

4.5 本章小结111

5 水气两相流场的图像测量方法研究112

5.1 引言112

5.2 实验模型设计113

5.2.1 实验模型的制作原则113

5.2.2 模型装置简介114

5.2.3 图像采集系统116

5.3 实验研究方案116

5.3.1 光源的选择与布置117

5.3.2 实验步骤及注意事项119

5.4 实验结果定性分析120

5.5 图像的预处理121

5.5.1 图像去噪121

5.5.2 灰度变换122

5.5.3 直方图变换124

5.5.4 非均匀背景的修正126

5.6 气泡粒径与浓度的测量128

5.6.1 气泡图像的识别128

5.6.2 气泡参数的统计方法134

5.7 稀疏气泡速度的测量——粒子跟踪测速技术（PTV）139

5.7.1 粒子跟踪测速技术的基本原理和步骤140

5.7.2 传统的4帧粒子跟踪测速算法（4-PTV）141

5.7.3 一种新的基于相关的粒子跟踪测速方法——2-HPTV142

5.8 水气两相流两相速度同时测量的图像方法研究146

5.8.1 两相流PIV测试技术中的相分离方法147

5.8.2 水气两相速度同时测量的实施步骤151

5.9 本章小结152

6 图像测量方法在水垫塘模型流场中的应用154

6.1 引言154

6.2 实验模型设计155

6.2.1 实验模型的设计原则155

6.2.2 模型装置简介155

6.3 实验研究方案156

6.3.1 光源的选择及照明摄像系统的布置156

6.3.2 实验研究方案158

6.3.3 实验步骤159

6.4 实验数据的获取方法160

6.4.1 速度场的获取160

6.4.2 流线图的获取160

6.4.3 涡量图的获取160

6.4.4 湍流特征的提取161

6.5 实验结果分析162

6.5.1 水垫塘淹没射流流场分析162

6.5.2 水垫塘水气两相流浓度场与速度场的测量172

6.6 本章小结177

7 总结178

7.1 主要结论与成果178

7.2 进一步设想180

附图181

参考文献186