本发明涉及数字图像处理领域中的大尺度粒子图像测速方法，具体涉及一种估计粒子清晰度与稳定性来提升大尺度粒子图像测速精度的方法。
背景技术：
1、大尺度图像测速是一种通过数字图像处理来测量或监测河流、明渠等水体的实时流速的手段，其对于洪峰灾害监测、智慧农业灌溉以及河流流量统计等水利工程有着重要作用。同时，大尺度图像测速与传统的超声波或表面速度雷达等测速方式相比，有着安全、高效等优势，因此大尺度图像测速具有广阔的应用前景。大尺度粒子图像测速是大尺度图像测速中一种原理简单，实施方便的图像测速方法，其主要原理为通过图像匹配追踪区域内的示踪粒子。然而由于天然水体的视觉环境复杂，设备图像拍摄质量不能保证等因素，大尺度粒子图像测速产生的速度结果矢量并不能直接使用，而是需要经过算法过滤。因此，过滤算法在大尺度粒子图像测速中有着非常重要的作用。
2、目前大多数过滤算法都是通过统计一幅图像中相邻子区域速度结果矢量间的关系或者通过图像匹配信噪比等间接参数来过滤的。例如，中值滤波对相邻子区域速度结果矢量求中值，信噪比滤波过滤掉图像匹配过程中信噪比过低的结果矢量。然而这些算法忽略了对图像匹配过程中示踪粒子本身特性的直接关注。例如，较强的背景噪声会导致图像信噪比较高，而实际上示踪粒子匮乏，因此会导致速度矢量估计产生错误的结果。中值滤波仅考虑结果矢量间的大小关系，并不考虑示踪粒子是否存在。因此这些算法在稳定性和精度上仍有一定改进空间。
技术实现思路
1、本发明要解决的技术问题是提供一种估计粒子的清晰度与稳定性的速度结果矢量过滤方法来提高大尺度粒子图像测速的精度与稳定性。
2、解决上述技术问题采用如下技术措施：一种估计示踪粒子的清晰度与稳定性的速度矢量过滤方法，主要包括以下步骤：
3、(1)将图像划分为多个交叠的固定尺寸子区域，然后在相邻帧之间对每个子区域用零均值归一化互相关图像匹配算法进行匹配，得到一系列未经过过滤的速度结果矢量。
4、(2)基于图像匹配过程中产生的响应曲面，计算反映子区域内示踪粒子的清晰度与稳定性的指标，即峰值旁瓣比与自适应峰值响应。
5、(3)基于(2)中得到的示踪粒子的清晰度与稳定性指标，对速度结果矢量进行过滤，保留基于清晰示踪粒子且示踪粒子稳定的速度结果矢量，得到水流流速矢量场。
1.一种估计粒子清晰度与稳定性的大尺度粒子图像测速方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种估计粒子清晰度与稳定性的大尺度粒子图像测速方法，其特征在于步骤(2)中所述的估计示踪粒子清晰度与稳定性的方法，该方法基于图像匹配过程中响应曲面的峰值旁瓣比与自适应峰值响应来分别估计示踪粒子清晰度与稳定性，二者公式分别如下：
3.根据权利要求1所述的一种估计粒子清晰度与稳定性的大尺度粒子图像测速方法，其特征在于步骤(3)中所述的利用示踪粒子清晰度与稳定性来过滤速度结果矢量的策略，该策略考虑到示踪粒子清晰度与稳定性对保证速度结果矢量正确性的重要性，因此采用通过估计得到的示踪粒子的清晰度与稳定性来过滤速度结果矢量；当指标大于阈值时，则认为该速度结果矢量可靠，否则将该结果矢量从水流流速矢量场中移除，最终得到水流流速矢量场。
