一种基于空泡图像定位与声纹理分析的水翼空化特征提取方法技术

一种基于空泡图像定位与声纹理分析的水翼空化特征提取方法，包括：(1)采集水翼空化的视频数据和声信号数据；(2)将视频数据的图像逐帧进行二值化并针对空化气泡脱离水翼后的部分进行框选分析；(3)将框选部分的气泡进行分离聚类并计数，计算气泡面积；(4)通过灰度值计算气泡的厚度，估算气泡的质心并做逐帧标记，最后得到气泡的运动轨迹；(5)根据气泡位置与运动轨迹用于初步判断空泡的形态特征；(6)对声信号数据进行时域与频域分析；(7)建立气泡面积、气泡位置与声强度在时域上的联系，同时建立气泡主频与声信号主频在频域上的联系。本发明专利技术通过声信号特征与图像信号特征相互印证，实现利用声信号提取水翼空泡的目的。

A cavitation feature extraction method of hydrofoil based on cavitation image location and acoustic texture analysis

A cavitation feature extraction method for hydrofoil based on cavitation image location and acoustic texture analysis includes: (1) collecting video data and acoustic signal data of hydrofoil cavitation; (2) binarizing video data frame by frame and frame selection analysis for the part of cavitation bubble separated from hydrofoil; (3) separating, clustering and counting the bubbles in the frame selection part to calculate the bubble area; (4) through Calculate the thickness of the bubble through the gray value, estimate the center of mass of the bubble and mark it frame by frame, and finally get the moving track of the bubble; (5) use the position and moving track of the bubble to preliminarily judge the shape characteristics of the bubble; (6) analyze the acoustic signal data in time domain and frequency domain; (7) establish the connection of the bubble area, bubble position and sound intensity in time domain, and establish the main frequency and sound signal of the bubble The frequency domain connection of the signal dominant frequency. The invention can achieve the purpose of extracting hydrofoil cavitation by using the acoustic signal feature and the image signal feature to confirm each other.

【技术实现步骤摘要】
一种基于空泡图像定位与声纹理分析的水翼空化特征提取方法
本专利技术属于水翼信号处理领域，尤其是涉及一种基于空泡图像定位与声纹理分析的水翼空化特征提取方法。
技术介绍
在流体机械中，水翼研究是一项基础研究，能够为运行和工作环境更为复杂的包括螺旋桨在内的诸多水力机械的深入研究提供实验检验与理论研究基础。在水翼机械中，对于空化现象的研究一直是一个很热门的研究方向。空化的产生会产生巨大的噪音，同时严重影响流体机械运行的性能，产生大量的能量损耗。也会对机械本身造成腐蚀、冲击破坏。水翼空化具有周期性强、运动方向单一稳定的特点。且对于实验阶段来说，展开水翼空化实验所需的实验成本相较螺旋桨、轴流泵等流体机械来说要低很多，也更容易实现。在图像处理方面，针对水翼空化的背景比较简单的特点，处理视频图像时甚至可以省去视频降噪部分。在空化研究过程中，探究空化所处的发展状态至关重要。区分空化所处的状态能够为空化监测与故障预警技术的实现提供好的实践与理论基础。这就需要学者深入研究空化机理，总结空化特性。但是，目前区分空化发展状态的手段有限，比如实验室阶段可以利用高速摄像机拍摄记录空化发生的时刻以及判断空化所处的状态，但是存在价格昂贵、难以得到实际应用的问题。同时在视频图像处理方面，处理复杂的空泡团的难度会增加许多，与声数据的结合也更加困难。目前在对于单个气泡的产生、发展、溃灭的过程以及其动力学机理的研究比较深入，但对于更复杂的水翼空泡的研究则没有好的研究方法。传统的单一的声信号分析手段虽然取得了一定的成果，但是还是没有建立起得到广泛认可的理论体系。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于空泡图像定位与声纹理分析的水翼空化特征提取方法，通过声信号特征与图像信号特征相互印证，实现利用声信号提取水翼空泡的目的。本专利技术的技术方案如下：一种基于空泡图像定位与声纹理分析的水翼空化特征提取方法，包括：(1)采集不同工况下水翼空化的视频数据以及声信号数据，在采集每个工况的数据时，视频数据和声信号数据同时开始记录，但可以视实验设备等具体情况不同时结束采集；(2)将视频数据的视频图像逐帧进行二值化并针对空化气泡脱离水翼后的部分进行框选分析；(3)利用图像处理方法将框选部分的气泡进行分离聚类并计数，根据像素值计算气泡面积；(4)通过灰度值计算气泡的厚度，根据气泡的面积估算气泡的质心并做逐帧标记，最后连贯起来形成视频，得到气泡的运动轨迹；(5)根据气泡位置与运动轨迹用于初步判断空泡的形态特征；(6)对声信号数据进行时域与频域分析，提取噪声纹理特征；(7)建立气泡面积、气泡位置与声强度在时域上的联系，同时建立气泡主频与声信号主频在频域上的联系，完成水翼空化特征的提取。本专利技术实现了对水翼视频图像中空泡的定位与轨迹计算以及能够计算得到空泡移动的位置、速度、加速度信息，提出了通过建立空泡面积变化主频与声信号主频之间的联系来判断空泡发展形态的方法，能够根据位置信息反应空泡的声强度关系。步骤(2)中，针对空化气泡脱离水翼后至气泡完全溃散阶段的视频图像进行框选分析。因为这个阶段能够体现空泡发展的全过程，与声数据的印证性更强。步骤(3)中，进行分离聚类并计数的具体步骤为：由于气泡中心光斑的干扰，得到的气泡二维二值化图像并不是一个个均匀的斑点，部分气泡因为光斑而在图像上发生了割裂和重叠等现象，因此利用聚类算法将图像中发生割裂和重叠的气泡归类，通过孔洞填充为一个气泡单元，计数为1；同时，通过边缘提取寻找气泡图像的边缘，结合聚类算法以及通道筛选手段进行数据统计，完成独立气泡单元的计数。另外，步骤(3)中，单个独立气泡面积的计算方法为：将通过上述的聚类、孔洞填充、边缘提取与通道筛选手段后得到的独立区分的气泡单元，根据其自身代表的像素点的数量进行面积计算与统计。步骤(4)的具体步骤为：(4-1)对于某一帧图像，利用图像本身的灰度值来计算气泡的厚度，并与气泡面积利用模型近似估计体积与质量分布，进一步计算质心的位置，并做标记；(4-2)将多帧图片经上述处理后按序播放，得到气泡随时间变化位置改变的数组，利用该数组通过查分法进一步计算得到移动速度、移动加速度等参数信息。步骤(7)中，建立气泡面积、气泡位置与声强度在时域上的联系的具体过程为：将声信号时域特征与气泡的图像面积的时域变化特征进行比对，根据时域上的匹配性，建立起气泡面积与声信号强度以及周期性之间的关系，同时分析水翼空化气泡中，气泡随时间移动的位置、速度、加速度变化关系与声信号时域特征进行比对，建立气泡位置移动与声信号强度以及周期性之间的关系。建立气泡主频与声信号主频在频域上的联系的具体过程为：将气泡面积随时间变化的时域数据利用快速短时傅里叶变换转化到时域上，找到并分析其主频，同时对比声信号的主频，建立两者之间的联系。本专利技术通过利用高速摄像机采集到的水翼空化视频图像与实时记录的声压信号强度，针对水翼运行平稳，空泡分布移动趋于平面化的特点，利用聚类、孔洞填充、边缘提取、通道筛选等图像处理算法，将片状的空化归纳为独立单元体，进行计数，同时统计其面积。根据其图像灰度值估计空泡的厚度，与二维面积、质量分布一起建立数学模型，实现空泡质心位置的估计判断，以此为标记实现空泡运行轨迹的计算与分析。同时，在声信号比对方面，利用图像进行空泡的聚类之后，我们将每个空泡独立单元类比为一个空泡，利用单气泡学R-P方程做理论支撑，印证了水翼空泡直径与声强度成反比的关系。同时建立了空泡面积变化主频与声信号主频吻合的关系。为利用单气泡学理论知识在空泡领域的应用与进一步发展提供了技术支持与方向指导。附图说明图1为本专利技术实施例的整体流程框架图；图2为本专利技术实施例中图像数据的灰度图；图3为本专利技术实施例中经过二值化处理后的图片；图4为本专利技术实施例中经过通道筛选处理后的图片；图5为本专利技术实施例中图像面积计算后的图片；图6为本专利技术实施例中图像数据进行坐标定位后的图片；图7为本专利技术实施例中气泡面积频域图；图8为本专利技术实施例中声压信号频域图；图9为本专利技术实施例中声数据时频图；图10为本专利技术实施例中气泡面积与声压信号时域图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术做进一步详细描述，需要指出的是，以下所述实施例旨在便于对本专利技术的理解，而对其不起任何限定作用。如图1所示，一种基于空泡图像定位与声纹理分析的水翼空化特征提取方法，包括以下步骤：S01，首先将利用高速摄影机获得的有空化气泡的水翼视频在ImageJ软件中打开，将对应工况下图像帧数进行对应。实施例中采用的水翼空化视频，FPS为5000，在分析处理时，将视频拆分成30帧/秒，换算成实际时间即视频较实际时间放慢了倍。以此转化为声数据的时间尺度。水翼空泡实验中，由于水翼是静止的，因此空泡运动轨迹与来流方向保持一致，且多在二维上分布，几乎可以不考虑法向尺度。所以从法向采集的视频数据能够较好地反映空泡的实际特征。我们能够得到比较完整的空泡图像特征。S02，将一组视频数据的视频图像帧转化为灰度图，参见图2。提取出图像的边缘后进行降噪处理，并根据灰度值计算空泡的厚度。对处理后的图像进行二值化，将视频图像完全转化为黑白图像，如图3所示。这是为了方便后面区分空泡与背景。针对割裂的气泡进行聚类和孔洞填充，归类为一个单元体。S03，统计、计算图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于空泡图像定位与声纹理分析的水翼空化特征提取方法，其特征在于，包括：(1)采集不同工况下水翼空化的视频数据以及声信号数据；在采集每个工况的数据时，视频数据和声信号数据同时开始记录；(2)将视频数据的视频图像逐帧进行二值化并针对空化气泡脱离水翼后的部分进行框选分析；(3)利用图像处理方法将框选部分的气泡进行分离聚类并计数，根据像素值计算气泡面积；(4)通过灰度值计算气泡的厚度，根据气泡的面积估算气泡的质心并做逐帧标记，最后连贯起来形成视频，得到气泡的运动轨迹；(5)根据气泡位置与运动轨迹用于初步判断空泡的形态特征；(6)对声信号数据进行时域与频域分析，提取噪声纹理特征；(7)建立气泡面积、气泡位置与声强度在时域上的联系，同时建立气泡主频与声信号主频在频域上的联系，完成水翼空化特征的提取。

【技术特征摘要】
1.一种基于空泡图像定位与声纹理分析的水翼空化特征提取方法，其特征在于，包括：(1)采集不同工况下水翼空化的视频数据以及声信号数据；在采集每个工况的数据时，视频数据和声信号数据同时开始记录；(2)将视频数据的视频图像逐帧进行二值化并针对空化气泡脱离水翼后的部分进行框选分析；(3)利用图像处理方法将框选部分的气泡进行分离聚类并计数，根据像素值计算气泡面积；(4)通过灰度值计算气泡的厚度，根据气泡的面积估算气泡的质心并做逐帧标记，最后连贯起来形成视频，得到气泡的运动轨迹；(5)根据气泡位置与运动轨迹用于初步判断空泡的形态特征；(6)对声信号数据进行时域与频域分析，提取噪声纹理特征；(7)建立气泡面积、气泡位置与声强度在时域上的联系，同时建立气泡主频与声信号主频在频域上的联系，完成水翼空化特征的提取。2.根据权利要求1所述的基于空泡图像定位与声纹理分析的水翼空化特征提取方法，其特征在于，步骤(2)中，针对空化气泡脱离水翼后至气泡完全溃散阶段的视频图像进行框选分析。3.根据权利要求1所述的基于空泡图像定位与声纹理分析的水翼空化特征提取方法，其特征在于，步骤(3)中，进行分离聚类并计数的具体步骤为：利用聚类算法将图像中发生割裂和重叠的气泡归类，通过孔洞填充为一个气泡单元，计数为1；同时，通过边缘提取寻找气泡图像的边缘，结合聚类算法以及通道筛选手...

【专利技术属性】
技术研发人员：初宁，徐晨期，陈凌昊，车邦祥，吴大转，曹琳琳，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江,33