1樓：道道
實驗影象包含：（1）真正的粒子散射光（2）以一次為主的反射光雜散光（3）硬體系統雜訊；我理解您講的光暈就是第（2）項；問題是如何判定？其實挺難；要不指光衍射二級環？
這個通常在千分之幾量級，考慮太多，CPU算力不夠，統計粒子數目應該是算出來的吧，不算原始資訊。問題挺有意思.我花費10多年終於弄出PIV超高跟隨性粒子，Neprieia.
majin @163.com
2樓：張飛繡花
不知道你問題中光暈究竟是怎麼樣的影象，所以我就提供我所知道的PIV影象預處理的一些方法。
Wereley, S., et al. (2002).
"Advanced algorithms for microscale particle image velocimetry." Aiaa Journal 40(6): 1047-1055.
Mejia-Alvarez, R. and K. Christensen (2013).
"Robust suppression of background reflections in PIV images." Measurement Science and Technology 24(2): 027003.
Bitsch, L., et al. (2005).
"Micro particle-image velocimetry of bead suspensions and blood flows." Experiments in Fluids 39(3): 507-513.
3.power filter方法，是一種類似伽馬變換的操作，具體的效果我是很懷疑的。
Bourdon, C., et al. (2004).
"Power-filter technique for modifying depth of correlation in microPIV experiments." Experiments in Fluids 37(2): 263-271.
方法層面還有很多可以使用的，但是有結論指出影象處理不能處理micro-PIV中Depth of correlation的問題。建議你結合採用background substraction方法和一些高通濾波的方法，或許能滿足你的要求。
3樓：鋼Man
去除光暈可以subtract background, 然後normalize particle intensity. 不知為什麼要統計粒子數目但是可以在數一定單位大小的區域內數目再乘以面積。
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