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本发明公开了一种空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法。所述空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法，首先对第n时刻和第n+1时刻的图像进行降噪处理，然后根据第n时刻的查询窗口参数更新第n+1时刻的查询窗口参数，最后根据第n+1时刻的查询窗口参数，对第n时刻和第n+1时刻图像进行PIV流场矢量估计，得到全场速度矢量，其中查询窗口参数由人工指定。本发明提供的空间分辨率自适应调整的粒子图像测量方法突破了传统的粒子图像测速方法单向计算的计算模式，能自动适应流畅局部流动的特点，自动调整查询窗口参数，无需人工干预地优化局部查询窗口尺寸和形状，计算的时间复杂度降低，能实现在线查询窗口参数调整，鲁棒性较好，测量精度高。

迄今，人工定义查询窗口的方法，当速度矢量场为非定常流动的时候将会失效。然而实事上定常流动只是一个理想化的状态，任何流动都只可能是在一定范围内的近似定常流动，没有绝对的定常流动。因为流动结构特点在被测区域上的空间位置会随着时间变化移动，所以如果采用人工设置的方法，PIV用户仍然需要具有相当丰富的知识和经验来人为选择最优化的数据记录参数和恰当的数据分析处理参数，特别是相关运算的查询窗口尺寸的设置。在设置这一参数时，须在鲁棒性，精度和有效空间分辨率等“目标”权衡。此外由于所观测流场各局部区域之间的示踪粒子密度，图像质量和流动条件具有不可避免的差异和变化，对流场采用全局统一单一的分析参数设置将永远无法实现对整个流场的各部分均有效的最优化。在高超声速测量时，查询窗口参数设置问题显得尤为重要。针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种空间分辨率自适应调整的粒子图像测速矢量估计方法，其目的在于通过在线调整查询窗口参数，由此解决现有技术查询窗口参数设置不能随流场变化而变化，造成现有粒子图像测数矢量估计方法鲁棒性不够或精度较低的技术问题。

尹周平，1972年9月出生，华中科技大学教授、博士生导师，现任华中科技大学机械科学与工程学院院长、数字制造装备与技术国家重点实验室主任，兼任湖北省人工智能学会理事长 [2] 、中国微米纳米技术学会常务理事 [3] 、中国人工智能学会理事等。2006年获国家杰出青年基金资助；2009年受聘特聘教授；2013年入选科技部中青年科技创新领军人才；2014年获何梁何利青年创新奖；2016年入选国家科技创新领军人才。