本发明涉及图像处理，尤其涉及一种基于初始光流估计的水流位移场计算方法及装置。
背景技术：
1、目前，传统的水流测速方法多依赖于物理传感器，如超声波、激光等，这些方法虽然准确，但成本较高且易受环境因素影响。近年来，基于图像处理的光流法因其非接触、成本低廉、适用范围广等优点，逐渐成为水流测速领域的研究热点。然而，传统光流法在复杂水流环境中，特别是在水流速度变化大、图像噪声多的情况下，容易出现追踪失败或误差较大的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供一种基于初始光流估计的水流位移场计算方法及装置，用于解决目前的水流测速方法或是依赖物理传感器而存在成本高且易受环境因素影响，或是无法适应复杂水流环境、容易出现追踪失败或误差较大的问题。
2、为解决上述技术问题，第一方面，本发明提供一种基于初始光流估计的水流位移场计算方法，该方法包括：
3、在水流视频中任意两帧连续的图像中的相同位置各设置一断面线段；
4、在前一帧图像中的所述断面线段所在位置构建询问窗口，在后一帧图像中的相同位置构建相同尺寸的搜索窗口；
5、在所述前一帧图像中截取所述询问窗口所在区域得到询问窗口图像，在所述后一帧图像中将所述搜索窗口沿水流方向依次移动预设步长直至所述搜索窗口移动到所述后一帧图像的边缘，截取每一所述搜索窗口所在区域得到多个搜索窗口图像；
6、从所述多个搜索窗口图像中确定与所述询问窗口图像相似度最高的目标搜索窗口图像；
7、计算所述目标搜索窗口图像相对于位于所述断面线段处的搜索窗口图像的位移值，将所述位移值作为初始光流位移估计值；
8、对所述前一帧图像进行全图的特征点检测，得到目标特征点集；
9、根据所述初始光流位移估计值和所述目标特征点集，构造基于lucas-kanade方法的光流计算函数中的参数；
10、使用所述光流计算函数进行光流追踪，得到水流位移向量。
11、可选的，所述使用所述光流计算函数进行光流追踪，得到水流位移向量的步骤之后，所述方法还包括：
12、根据所述水流位移向量，构建稳定位移场以及计算水流的流速值。
13、可选的，所述从所述多个搜索窗口图像中确定与所述询问窗口图像相似度最高的目标搜索窗口图像的步骤包括：
14、对所述询问窗口图像进行特征点提取，得到一组第一特征点集；
15、对每一所述搜索窗口图像分别进行特征点提取，得到多组第二特征点集；
16、计算所述第一特征点集的聚类中心点以及每一组所述第二特征点集的聚类中心点；
17、根据所述第一特征点集的聚类中心点以及每一组所述第二特征点集的聚类中心点，计算所述询问窗口图像和每一所述搜索窗口图像的相似度。
18、可选的，所述根据所述第一特征点集的聚类中心点以及每一组所述第二特征点集的聚类中心点，计算所述询问窗口图像和每一所述搜索窗口图像的相似度的步骤包括：
19、计算所述第一特征点集的聚类中心点和每一组所述第二特征点集的聚类中心点的欧式距离值；
20、将所述欧式距离值作为所述询问窗口图像和每一所述搜索窗口图像的相似度分数。
21、可选的，所述根据所述初始光流位移估计值和所述目标特征点集，构造基于lucas-kanade方法的光流计算函数中的参数的步骤包括：
22、将所述目标特征点集中的每一特征点的坐标加上所述初始光流位移估计值作为所述光流计算函数中的初始估计位置。
23、第二方面，本发明还提供一种基于初始光流估计的水流位移场计算装置，该装置包括：
24、断面线段设置模块，用于在水流视频中任意两帧连续的图像中的相同位置各设置一断面线段；
25、窗口构建模块，用于在前一帧图像中的所述断面线段所在位置构建询问窗口，在后一帧图像中的相同位置构建相同尺寸的搜索窗口；
26、截取模块，用于在所述前一帧图像中截取所述询问窗口所在区域得到询问窗口图像，在所述后一帧图像中将所述搜索窗口沿水流方向依次移动预设步长直至所述搜索窗口移动到所述后一帧图像的边缘，截取每一所述搜索窗口所在区域得到多个搜索窗口图像；
27、确定模块，用于从所述多个搜索窗口图像中确定与所述询问窗口图像相似度最高的目标搜索窗口图像；
28、位移计算模块，用于计算所述目标搜索窗口图像相对于位于所述断面线段处的搜索窗口图像的位移值，将所述位移值作为初始光流位移估计值；
29、检测模块，用于对所述前一帧图像进行全图的特征点检测，得到目标特征点集；
30、构造模块，用于根据所述初始光流位移估计值和所述目标特征点集，构造基于lucas-kanade方法的光流计算函数中的参数；
31、光流追踪模块，用于使用所述光流计算函数进行光流追踪，得到水流位移向量。
32、可选的，所述装置还包括：
33、处理模块，用于根据所述水流位移向量，构建稳定位移场以及计算水流的流速值。
34、可选的，所述确定模块包括：
35、第一提取单元，用于对所述询问窗口图像进行特征点提取，得到一组第一特征点集；
36、第二提取单元，用于对每一所述搜索窗口图像分别进行特征点提取，得到多组第二特征点集；
37、第一计算单元，用于计算所述第一特征点集的聚类中心点以及每一组所述第二特征点集的聚类中心点；
38、第二计算单元，用于根据所述第一特征点集的聚类中心点以及每一组所述第二特征点集的聚类中心点，计算所述询问窗口图像和每一所述搜索窗口图像的相似度。
39、可选的，所述第二计算单元包括：
40、欧式距离计算子单元，用于计算所述第一特征点集的聚类中心点和每一组所述第二特征点集的聚类中心点的欧式距离值；
41、相似度评分子单元，用于将所述欧式距离值作为所述询问窗口图像和每一所述搜索窗口图像的相似度分数。
42、可选的，所述构造模块包括：
43、构造单元，用于将所述目标特征点集中的每一特征点的坐标加上所述初始光流位移估计值作为所述光流计算函数中的初始估计位置。
44、本发明的上述技术方案的有益效果如下：
45、本发明实施例中，基于初始光流估计的水流位移场计算方法无需依赖物理传感器，成本低、可以适应复杂水流环境，通过结合图像预处理、初始光流估计和位移场计算，能够为光流追踪算法提供可靠的初始追踪信息，从而实现对水流表面位移场的精确计算。
1.一种基于初始光流估计的水流位移场计算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述光流计算函数进行光流追踪，得到水流位移向量的步骤之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多个搜索窗口图像中确定与所述询问窗口图像相似度最高的目标搜索窗口图像的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一特征点集的聚类中心点以及每一组所述第二特征点集的聚类中心点，计算所述询问窗口图像和每一所述搜索窗口图像的相似度的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始光流位移估计值和所述目标特征点集，构造基于lucas-kanade方法的光流计算函数中的参数的步骤包括：
6.一种基于初始光流估计的水流位移场计算装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二计算单元包括：
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述构造模块包括：
