摘 要: | 气液两相流中对气泡的测量研究是非常重要的,气泡测量技术中,如何实现气泡与背景分离是研究的重点问题。现有的测量技术大多采用图像二值化、边缘检测、图像滤波等方法来实现气泡信息的提取,而这些测量方法往往是存在不足的,仅仅针对单一图片或者需要人为手动选取。本文通过SVD(单值分解)和RPCA(鲁棒主成分分析法)对气液两相流中的气泡图像进行背景分离,其方法主要有两个特点:连续相关性和自动获取性。并提出逐行累加和逐列累加的方法,测量气泡的运动过程形态。研究表明,相比于原始的图像分离技术,利用RPCA运算,对气泡的定位、大小和速度表示都更准确。
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