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JPH083492B2 - Flow image analyzer - Google Patents
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JPH083492B2 - Flow image analyzer - Google Patents

Flow image analyzer

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JPH083492B2
JPH083492B2 JP30325087A JP30325087A JPH083492B2 JP H083492 B2 JPH083492 B2 JP H083492B2 JP 30325087 A JP30325087 A JP 30325087A JP 30325087 A JP30325087 A JP 30325087A JP H083492 B2 JPH083492 B2 JP H083492B2
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JP
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image
particle
flow
particles
velocity vector
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千典 農宗
浩 斎藤
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Nissan Motor Co Ltd
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Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は流体の流れを解析するための流れ画像解析装
置に関する。
TECHNICAL FIELD The present invention relates to a flow image analysis device for analyzing a flow of a fluid.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

かかる画像解析装置は、例えば第7図に示すように、
粒子(トレーサ)が混入された流体1の流れを撮像する
撮像装置2と、該撮像装置2から入力した画像信号に基
づき流体1中の粒子の動きを速度ベクトルとして算出す
る信号処理部3と、該算出された速度ベクトルを所定の
表示パターンでデータ出力するデータ出力部4とからな
っている。信号処理部3は、第8図に示すようにある時
点tにて入力された画像x(t)に含まれる粒子と、1
フレーム前の時点(t−1)に入力された画像x(t−
1)の粒子を1点づつ対応づける。この対応付けは、通
常2枚の画像間で最も近い位置にある粒子同士を対応づ
ける。そして、各粒子の中心座標の関係から速度ベクト
ル(粒子間の距離を速度とし、粒子を結ぶ直線の向きを
方向とする)を求める。
Such an image analysis device is, for example, as shown in FIG.
An image pickup device 2 for picking up an image of the flow of the fluid 1 in which particles (tracers) are mixed, and a signal processing section 3 for calculating the movement of particles in the fluid 1 as a velocity vector based on an image signal input from the image pickup device 2. The data output unit 4 outputs the calculated velocity vector in a predetermined display pattern. As shown in FIG. 8, the signal processing unit 3 detects the particles included in the image x (t) input at a certain time point t and 1
The image x (t- input at the time (t-1) before the frame.
Correlate the particles in 1) one by one. This association generally associates the particles at the closest position between the two images. Then, the velocity vector (the distance between the particles is the velocity, and the direction of the straight line connecting the particles is the direction) is determined from the relationship of the center coordinates of the particles.

こうして求まる速度ベクトルを1枚の画像に蓄積して
いくことにより画面内の様々な点における速度ベクトル
を得、流体の動きを解析することができる(例えば特開
昭61−153774号参照)。
By accumulating the velocity vector thus obtained in one image, velocity vectors at various points on the screen can be obtained and the motion of the fluid can be analyzed (see, for example, JP-A-61-153774).

〔発明が解決しようとする問題点〕[Problems to be solved by the invention]

ところで、このような従来の流れ画像解析装置にあっ
ては、異なる時間で入力された画像x(t)、x(t−
1)間で粒子を対応づけ、各画像における粒子の中心座
標を基に速度ベクトルを求めるようになっていたため、
1枚の画像に粒子が多く存在する場合や画像に背景があ
る場合には、第9図b,cに示すように粒子の対応づけが
うまくいかない場合があり、流れの速度ベクトルの算出
を誤まることがあるという問題があった。
By the way, in such a conventional flow image analysis apparatus, images x (t) and x (t-
Since the particles are associated between 1) and the velocity vector is obtained based on the center coordinates of the particles in each image,
If there are many particles in one image or if there is a background in the image, there is a case that the correspondence of particles does not work well as shown in Fig. 9 b and c, and the calculation of the velocity vector of the flow is erroneous. There was a problem.

そこで本発明の目的は、1枚の画像に多数の粒子が存
在する場合や画像に背景がある場合にも、粒子の速度ベ
クトル算出を精度良く行うことができるようにすること
にある。
Therefore, an object of the present invention is to enable the velocity vector of particles to be accurately calculated even when a large number of particles are present in one image or when the image has a background.

〔問題点を解決するための手段〕[Means for solving problems]

前記目的を達成して従来技術の問題点を解決するた
め、本発明に係る流れ画像解析装置は、粒子を混入した
流体の動きを撮像して流れの速度ベクトルを算出する流
れ画像解析装置において、撮像装置から入力される画像
情報に基づき時間的に連続して撮像された2画像のフレ
ーム差分を求めて粒子画像を得る減算処理手段と、該粒
子画像中の各粒子に対応した画像の長さから流れの速度
成分を算出する速度成分算出手段と、前記粒子画像に基
づき各粒子に対応した画像の傾き角度から流れの方向成
分を算出する方向成分算出手段とを備える。
In order to achieve the above object and solve the problems of the prior art, the flow image analysis device according to the present invention is a flow image analysis device that images the motion of a fluid mixed with particles to calculate a flow velocity vector, Subtraction processing means for obtaining a particle image by obtaining a frame difference between two images captured in time series based on image information input from an image pickup device, and an image length corresponding to each particle in the particle image. And a directional component calculating means for calculating a directional component of the flow from an inclination angle of an image corresponding to each particle based on the particle image.

〔作用〕[Action]

本発明によれば、順次入力される画像信号に基づき時
間的に連続して撮像された2画像のフレーム差分を求め
ることによって動くことのない背景画像を除去して粒子
画像だけを得、この粒子画像中の各粒子に対応した画像
の長さを求めることによって速度ベクトルの速度成分を
算出し、また粒子画像に基づき粒子に対応した画像の傾
きを求めて速度ベクトルの方向成分を算出することがで
きる。
According to the present invention, a background image that does not move is removed by obtaining a frame difference between two images that are sequentially captured in time based on sequentially input image signals, and only a particle image is obtained. The velocity component of the velocity vector can be calculated by obtaining the length of the image corresponding to each particle in the image, and the direction component of the velocity vector can be calculated by obtaining the tilt of the image corresponding to the particle based on the particle image. it can.

〔実施例〕〔Example〕

以下、添付図面に基づいて本発明の実施例を説明す
る、第1図は本発明に係る流れ解析装置の一例を示すも
のである。
An embodiment of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 shows an example of a flow analysis apparatus according to the present invention.

同図において、11は粒子(トレーサ)が混入された流
体の動きを撮像する撮像装置、12はこの撮像装置11から
画情報を入力し、所定時間に撮像された画像の画情報
と、該画像と時間的に連続して撮像された1フレーム前
の画像の画情報との減算処理を行ない絶対値をとって2
値化することにより背景画像(動かない物体)を除去す
う減算処理部、13はこの減算処理部12の出力に基づき細
線化処理を行ない、粒子の中心線を得て粒子に対応した
画素を“1"、他の画素を“0"として粒子画像A(i,j)
を生成する細線化処理部、14はこの粒子画像A(i,j)
に基づき粒子の速度ベクトルを求める速度ベクトル算出
部で、粒子の長さを算出して速度成分を求める速度成分
算出部15と、粒子の傾き角度から方向成分を求める方向
成分算出部16とからなっている。17はデータ出力部であ
る。
In the figure, 11 is an image pickup device for picking up the movement of a fluid in which particles (tracers) are mixed, 12 is input image information from the image pickup device 11, and image information of the image picked up at a predetermined time and the image information Is subtracted from the image information of the images one frame before, which are consecutively captured in time, and the absolute value is calculated to obtain 2
A subtraction processing unit for removing the background image (an object that does not move) by binarization, 13 performs thinning processing based on the output of the subtraction processing unit 12, obtains the center line of the particle, and determines the pixel corresponding to the particle. Particle image A (i, j) with 1 "and other pixels as" 0 "
A thinning processing unit for generating a particle image A (i, j)
A velocity vector calculation unit that obtains a velocity vector of a particle based on a velocity component calculation unit 15 that obtains a velocity component by calculating the length of the particle, and a direction component calculation unit 16 that obtains a direction component from the tilt angle of the particle. ing. Reference numeral 17 is a data output unit.

次に、第2図に基づき本装置の作動を説明する。 Next, the operation of this device will be described with reference to FIG.

まずデータ出力部17は、後述する画情報H(i,j)、
(i,j)、(i,j)をクリアする(S−1)。次に減
算処理部12において2画像のフレーム差分を求めて、絶
対値を2値化してから(S−2)、細線化処理部13にお
いて細線化処理を行ない粒子画像A(i,j)を得る(S
−3,S−3a)。そして、速度成分算出部15にてラベリン
グを行ない、粒子を分離してから(S−4,S−4a)、各
粒子毎に長さを求めて、粒子の存在する画素に長さの値
を置き画像L(i,j)を生成する(S−5)。このと
き、同一ラベルの粒子は、すべて同一長さの値が濃度と
して画像化される(S−5a)。他方、方向成分算出部16
は、第3図に示すように粒子画像A(i,j)の各画素毎
に8近傍(3×3)の画素の連結関係によって中心画素
の傾き角度を求める(S−6)。このとき、傾き角度θ
(i,j)は例えば第3図に示すような8種類の角度にコ
ード化して求めることができるが(S−6a)、傾き角度
f(i,j)をそのまま画像メモリに入れても良いし、あ
るいは(3×3)の連結関係の代わりに(5×5)のマ
スク内の連結関係により傾きを求めて精度を上げること
も可能である。
First, the data output unit 17 uses the image information H (i, j), which will be described later,
(I, j) and (i, j) are cleared (S-1). Next, the subtraction processing unit 12 obtains the frame difference between the two images, binarizes the absolute value (S-2), and then the thinning processing unit 13 performs thinning processing to obtain the particle image A (i, j). Get (S
-3, S-3a). Then, the velocity component calculation unit 15 performs labeling, separates the particles (S-4, S-4a), obtains the length of each particle, and the value of the length is given to the pixel where the particle exists. The placed image L (i, j) is generated (S-5). At this time, all the particles having the same label are imaged as a density with a value of the same length (S-5a). On the other hand, the direction component calculation unit 16
For each pixel of the particle image A (i, j), as shown in FIG. 3, the tilt angle of the central pixel is obtained from the connection relation of the pixels in 8 neighborhoods (3 × 3) (S-6). At this time, the tilt angle θ
(I, j) can be obtained by coding into 8 kinds of angles as shown in FIG. 3 (S-6a), but the tilt angle f (i, j) may be stored in the image memory as it is. Alternatively, instead of the (3 × 3) connection relationship, it is possible to obtain the inclination by using the connection relationship in the (5 × 5) mask to improve the accuracy.

以上の処理により、画像L(i,j)によって流れの速
度ベクトルのうち速度成分が求まり、画像θ(i,j)に
より粒子の速度ベクトルのうち方向成分が求まるので、
以下、データ出力部17において速度ベクトルデータを所
定の出力データ形式に編集する。まず、速度ベクトルを
時間平均するために、一度x方向とy方向の成分に分解
し、それぞれx(i,j)、y(i,j)を求め(S−7、S
−8)、各データの累積を行なう。このとき、各画素で
何データ加算されているかを示す画情報H(i,j)も同
時に作成する(S−9)。以上の処理は、予め定められ
た回数(N回)だけ繰り返す。その後、累積画像X(i,
j)、Y(i,j)を累積回数H(i,j)で除算し、平均化
された成分画像(i,j)と(i,j)を求める(S−1
0)。
By the above processing, since the velocity component of the velocity vector of the flow is obtained by the image L (i, j) and the direction component of the velocity vector of the particle is obtained by the image θ (i, j),
Hereinafter, the data output unit 17 edits the velocity vector data into a predetermined output data format. First, in order to time-average the velocity vector, it is once decomposed into x-direction and y-direction components, and x (i, j) and y (i, j) are obtained (S-7, S
-8), Accumulate each data. At this time, image information H (i, j) indicating how much data is added at each pixel is also created (S-9). The above process is repeated a predetermined number of times (N times). Then, the cumulative image X (i,
j) and Y (i, j) are divided by the cumulative number of times H (i, j) to obtain averaged component images (i, j) and (i, j) (S-1
0).

この2枚の画像から各画素における平均化速度ベクト
ルが得られる。
From these two images, the averaged velocity vector at each pixel can be obtained.

そして、速度を画像化する場合は、例えば、(i,
j)と(i,j)の2乗和の平方根をとって表示すればよ
い(S−11,S−11a)。
Then, when the speed is imaged, for example, (i,
The square root of the sum of squares of (j) and (i, j) may be taken and displayed (S-11, S-11a).

以上の処理によって流れの解析結果を得ることができ
る。
Through the above processing, the flow analysis result can be obtained.

第5図は本発明の他の実施例を示すものである。同図
において、21は撮像装置、22は減算処理部、23は細線化
処理部、24はこの細線化処理部23の出力データを蓄積し
てヒストグラムを作成するヒストグラム作成部である。
FIG. 5 shows another embodiment of the present invention. In the figure, 21 is an imaging device, 22 is a subtraction processing unit, 23 is a thinning processing unit, and 24 is a histogram creation unit that accumulates the output data of this thinning processing unit 23 and creates a histogram.

次に第5図及び第6図に基づいて本装置の作動を説明
する。まずヒストグラム作成部24は蓄積画像V(t)を
クリアする(5−1)。
Next, the operation of this device will be described with reference to FIGS. 5 and 6. First, the histogram creation unit 24 clears the accumulated image V (t) (5-1).

次に、減算処理部22は撮像装置21から画像を入力して
(5−2,6−2b1,6−2b2)現在入力している画像x
(t)と前回入力した画像(1フレーム前の画像)x
(t−1)との差を取り2値化する(5−3,6−3b)。
こうすることにより背景(動かない部分)はすべて除去
され、粒子の動きを示す画像y(x)が得られる。すな
わち画像y(t)には粒子の動きのみが含まれる。次に
細線化処理部23がこの画像y(x)を細線化処理し、中
心線Z(t)を幅1で求める(5−4,6−4b)。この処
理はできるだけ流線を細く表わすことにより細部に対し
て正確な画像を得るための処理である。
Next, the subtraction processing unit 22 inputs an image from the imaging device 21 (5-2, 6-2b 1 , 6-2b 2 ) and the currently input image x
(T) and the previously input image (image one frame before) x
The difference from (t-1) is taken and binarized (5-3, 6-3b).
By doing so, the background (non-moving portion) is all removed, and an image y (x) showing the movement of particles is obtained. That is, the image y (t) contains only the movement of particles. Next, the thinning processing unit 23 thins the image y (x) and obtains the center line Z (t) with a width of 1 (5-4, 6-4b). This process is a process for obtaining an accurate image for details by expressing the streamline as thin as possible.

次に、ヒストグラム作成部24は細線化画像Z(t)
と、蓄積画像V(t)の和を求め、蓄積画像V(t)に
置き換える(5−5,6−5b)。
Next, the histogram creation unit 24 uses the thinned image Z (t)
Then, the sum of the accumulated image V (t) is obtained and replaced with the accumulated image V (t) (5-5, 6-5b).

以上の処理を定められた回数Nだけ繰り返す。 The above process is repeated N times.

N回画像を蓄積するとV(t)にはトレーサ(粒子)
の軌跡の頻度を表わす画像となる。
When N times of images are accumulated, V (t) has a tracer (particle)
The image represents the frequency of the locus of.

すなわち、V(t)は、トレーサの軌跡の多い所は濃
度が高く、トレーサの軌跡の少ない所すなわち、流れ変
化のあまりない所は濃度が低いという画像となる。した
がってV(t)の濃度は流れの密度を表わすということ
ができる。
That is, V (t) is an image in which the density is high where there are many traces of the tracer, and the density is low where there are few traces of the tracer, that is, where there is not much flow change. Therefore, it can be said that the concentration of V (t) represents the density of the flow.

また、V(t)を2値化して、またNの回数を少くす
ることにより、トレーサの軌跡そのものを追従表示させ
ることも可能である。
It is also possible to display the tracer trajectory itself in a follow-up manner by binarizing V (t) and reducing the number of times N.

なお、以上の処理はすべて直線を順次走査することに
より演算可能な処理でありブロック毎にハードウェアで
実現可能であるため、リアルタイム処理を行なうことも
できる。
It should be noted that all of the above processing can be performed by sequentially scanning a straight line and can be realized by hardware for each block, so real-time processing can also be performed.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

以上説明したように、本発明に係る流れ画像解析装置
は、2画像のフレーム差分をとって粒子画像を得、各粒
子に対応した画像の長さから速度成分を、各粒子に対応
した画像の傾き角度から方向成分を求めて速度ベクトル
を算出するようにしたから、背景画像がある場合や画像
中に粒子が多数存在する場合でも粒子間の対応づけをす
る必要なく正確に粒子の速度ベクトルを求めることがで
きるので、流れが速く、渦を巻いているような画像から
でも正確な流れの解析を行なうことが可能となる。
As described above, the flow image analysis apparatus according to the present invention obtains a particle image by taking the frame difference of two images, and calculates the velocity component from the length of the image corresponding to each particle to the image corresponding to each particle. Since the directional component is calculated from the tilt angle to calculate the velocity vector, the velocity vector of the particle can be accurately calculated without the need of associating the particles even if there is a background image or a large number of particles exist in the image. Since it can be obtained, it is possible to accurately analyze the flow even from an image in which the flow is swirling and swirling.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図は本発明に係る流れ解析装置の一例を示すブロッ
ク図、第2図は本発明に係る流れ解析装置の作動例を示
すフローチャート、第3図は本発明に係る傾き角度算出
手段の作動例を示す図、第4図は本発明の他の実施例に
係る流れ画像解析装置を示すブロック図、第5図及び第
6図は第4図に示す流れ画像解析装置の作動例を示す
図、第7図は従来の流れ解析装置の一例を示すブロック
図、第8図は従来の流れ画像解析装置による処理内容を
例示する図、第9図は粒子の対応づけを誤まる場合を例
示する図である。 12…減算処理部 13…細線化処理部 14…速度ベクトル算出部 15…速度成分算出部 16…方向成分算出部 17…データ出力部
FIG. 1 is a block diagram showing an example of a flow analysis apparatus according to the present invention, FIG. 2 is a flow chart showing an operation example of the flow analysis apparatus according to the present invention, and FIG. 3 is an operation of a tilt angle calculation means according to the present invention. FIG. 4 shows an example, FIG. 4 is a block diagram showing a flow image analysis apparatus according to another embodiment of the present invention, and FIGS. 5 and 6 are diagrams showing an operation example of the flow image analysis apparatus shown in FIG. FIG. 7 is a block diagram showing an example of a conventional flow image analyzing device, FIG. 8 is a diagram showing an example of processing contents by a conventional flow image analyzing device, and FIG. 9 is a diagram showing a case where particle association is wrong. It is a figure. 12 ... Subtraction processing unit 13 ... Thinning processing unit 14 ... Velocity vector calculation unit 15 ... Velocity component calculation unit 16 ... Direction component calculation unit 17 ... Data output unit

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】粒子を混入した流体の動きを撮像して流れ
の速度ベクトルを算出する流れ画像解析装置において、 撮像装置から入力される画像情報に基づき時間的に連続
して撮像された2画像のフレーム差分を求めて粒子画像
を得る減算処理手段と、 該粒子画像中の各粒子に対応した画像の長さから流れの
速度成分を算出する速度成分算出手段と、 前記粒子画像に基づき各粒子に対応した画像の傾き角度
から流れの方向成分を算出する方向成分算出手段とを備
えることを特徴とする流れ画像解析装置。
1. A flow image analysis apparatus for imaging a motion of a fluid mixed with particles to calculate a velocity vector of a flow, wherein two images are imaged continuously in time based on image information input from the imaging apparatus. Subtraction processing means for obtaining the particle image by calculating the frame difference of the particle image, velocity component calculation means for calculating the velocity component of the flow from the image length corresponding to each particle in the particle image, and each particle based on the particle image And a direction component calculation means for calculating a direction component of the flow from the tilt angle of the image corresponding to the flow image analysis device.
JP30325087A 1987-12-02 1987-12-02 Flow image analyzer Expired - Lifetime JPH083492B2 (en)

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