專利名稱：：基于規則聲陣列和雙目視覺的獲取運動聲場視頻的方法
技術領域：
：本發明涉及一種基于規則聲陣列和雙目視覺的獲取運動聲場視頻的方法，屬于噪聲分析和控制
技術領域：
。
背景技術：
：汽車、火車等復雜運動機械的噪聲對環境影響很大。由于運動的原因，對這類(多聲源)運動型噪聲，要比較精確地獲取其聲場，將各個聲源分辨出來，并準確定位是比較困難的。而聲場的可視化可以使噪聲源的定位分析更加實用，從而為進一步的噪聲治理工作提供依據，對噪聲測量以及治理工作都具有重要意義。在目前的研究中，聲場可視化一般都是通過聲場等高線圖或三維聲貌圖與被測物體圖片匹配顯示后來實現。這一方法也延續到了運動聲源聲場的顯示上，在很多學者的研究中，都是通過激光定位運動物體的位置，假定物體在測量過程中勻速運動，實現運動物體與測量信號的空間位置關系建立，然后人工手動將測量結果與運動物體的圖片進行疊加，實現聲源的定位和分析。在這種方法.下，運動聲源的準確定位是比較困難和復雜的，需要很專業的技術人員才能完成，這將影響測量方法的推廣應用。目前，世界上針對交通工具類的運動聲源，對其聲場進行測量分析研究的主要有聲全息方法和陣列方法。全息法測量運動聲場受多普勒效應影響很大，其工程實際應用受到了局限。與全息技術相比，陣列技術在運動聲源識別研究中的應用更為廣泛。雙目立體視覺技術是一種比較成熟的技術，已經被廣泛應用于機器人導航、智能車輛自動駕駛、三維測量和虛擬現實等領域
發明內容本發明的目的是提出一種基于規則聲陣列和雙目視覺的獲取運動聲場視頻的方法，使得運動聲源的定位分析更加準確，以實現對噪聲的控制。本發明提出的基于規則聲陣列和雙目視覺的獲取運動聲場視頻的方法，包括以下步驟(1)在被測運動物體側面粘貼標志點，在與被測運動物體相距D處布置傳聲器陣列；(2)在與被測運動物體相距L處設置兩臺攝像機，兩臺攝像機之間的距離為d，對兩臺攝像機分別進行標定，獲取第一臺攝像機的內部參數攝像機主點坐標(W。,，V。,)、鏡頭焦距y;及像素的物理尺寸血,x辦,，第一臺攝像機的外部參數攝像機旋轉矩陣《及平移向量^獲取第二臺攝像機的內部參數攝像機主點坐標(2，^2)、鏡頭焦距/2及像素的物理尺寸血2><辦2，第二臺攝像機的外部參數攝像機旋轉矩陣及2及平移向量/2;由第一臺攝像機和第二臺攝像機的內外部參數，分別得到其投影矩陣為:<table>tableseeoriginaldocumentpage5</column></row><table>《(3)被測運動物體以速度y行駛，傳聲器陣列獲取被測運動物體中聲源的聲壓信號，第一臺攝像機和第二臺攝像機分別獲取被測運動物體的動態視頻，采用外觸發的方式保證兩路視頻信號和聲壓信號三者同步；(4)分別將上述兩臺攝像機獲取的動態視頻拆解成圖像；(5)在上述拆解后的視頻圖像中識別出被測運動物體上的標志點，對分別識別出的第一臺攝像機和第二臺攝像機圖像上的標志點進行匹配，使被測運動物體上的同一標志點在兩臺接像機圖像上的位置相對應，對匹配后的標志點進行三維重構，獲取被測運動物體的空間位置；(6)對上述傳聲器陣列獲取的聲壓信號進行波束成型處理，得到被測運動物體上s(s，77)處在r,至z2時間內的聲場特征函數P,W為Z時刻第/個傳聲器接收到的信號聲壓，"/，s,7)為^時亥lJ面上任意點s(s,77)與第/個傳聲器之間的物理距離，c為聲速，W為傳聲器數目，攝像機每幀圖像間的時間間隔為Ar，設已經根據7;時刻的圖像獲得了被測運動物體的空間位置，取/,=7;-i厶r,/2=7;+iAr,遍歷被測運動物體表面，得到被測運動物體的聲場特征函數分布(7)將上述被測運動物體的聲場特征函數分布圖與上述任意一臺攝像機的視頻圖像進行逐幀空間坐標疊加，并還原成動態視頻圖像。上述方法中，所述的傳聲器陣列的布置形式為一字、十字、X形或圓形規則傳聲器陣列中的任何一種。上述方法中，對所述的匹配后的標志點進行三維重構的方法為設被測運動物體上的標志點在第一臺攝像機和第二臺攝像機所獲取圖像上所成的像的齊次坐標分別為("p、，if，(A，v2,if，設K點在世界坐標系下的齊次坐標為(x,;r,z,if，則<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>其中，Zd、Zc2分別為K點在第一臺攝像機和第二臺攝像機的攝像機坐標系中沿攝像機光軸的坐標，將式中的Zd、Z"消去，得到關于X、Y、Z的四個線性方程<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula><formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>用最小二乘法求解上述方程組，獲得被測運動物體上的標志點K在世界坐標系下的坐標。本發明提出的基于規則聲陣列和雙目視覺的獲取運動聲場視頻的方法，引了入雙目立體視覺技術，并其與規則聲陣列結合，實現了聲場可視化。利用雙目立體視覺技術進行聲場空間的三維測量和運動物體的自動追蹤，建立聲場空間與信號之間的時空關系，并自動將聲場測量結果與攝像機的三維視頻圖像匹配在一起，將物體的運動過程與聲場的動態變化過程以動態視頻的效果直觀顯示出來，實現運動聲源聲場的視頻可視化。從而使測量者在測量過程中就可以從視頻中直接獲取運動物體在運動過程中的噪聲輻射狀況，直觀獲得各個噪聲源的位置。本發明方法使已有的聲場可視化的方法更準確實用，使運動噪聲的測量和識別變得容易，為進一步的聲源識別和降噪工作提供更準確的依據。圖1是使用本發明方法的場地布置示意圖。圖2是本發明中外觸發方式示意圖。圖3是標志點匹配示意圖。圖4是三維重構原理圖。圖5是本發明中視頻和聲場數據的處理流程。圖1中，l是被測運動物體，2是攝像機，3是傳聲器陣列，4是前置放大接口箱，5是信號采集儀，6是電腦，7是信號發生器。圖2中，Sl是信號發生器產生的方波信號，S2和S3分別是兩臺攝像機的曝光信號示意波形，S4是傳聲器陣列開關信號示意波形。圖3中，M1是第一臺攝像機獲取的被測運動物體的圖像，M2是第二臺攝像機獲取的被測運動物體的圖像，P1'、P2'、P3'、P4'分別為標志點P1，.P2，P3，P4在M1上所成的像，P1"、P2"、P3"、P4"分別為標志點P1，P2，P3，P4在M2上所成的像。圖4中，；rl是第一臺攝像機的成像平面，；r2是第二臺攝像機的成像平面，0-XwYwZw是世界坐標系，ul01vl是第一臺攝像機的圖像坐標系，u202v2是第二臺攝像機的圖像坐標系，Ocl-XclYclZcl是第一臺攝像機的攝像機坐標系，0c2-Xc2Yc2Zc2是第二臺攝像機的攝像機坐標系，K點是被測運動物體上的一個標志點，kl、k2分別為K點在;rl和r2上所成的像。具體實施例方式以下結合附圖詳細介紹本發明提出的基于規則聲陣列和雙目視覺的獲取運動聲場視頻的方法(1)如附圖1所示，在被測運動物體1側面粘貼330個標志點，在與被測運動物體相距D處布置傳聲器陣列，D的取值范圍為46m。(2)如附圖1所示，在與被測運動物體1相距L處布置兩臺攝像機2，L的取值范圍為46m，兩臺攝像機之間的距離為d，d的取值范圍為12m。兩臺攝像機的位置在不與傳聲器陣列3相互遮擋的情況下盡可能的靠近。對兩臺攝像機分別進行標定，獲取第一臺攝像機的內部參數攝像機主點(即攝像機光軸與成像平面的交點)坐標("。,，v。J、鏡頭焦距,及像素的物理尺寸血^辦,，第一臺攝像機的外部參數攝像機旋轉矩陣^及平移向量6;獲取第二臺攝像機的內部參數攝像機主點(即攝像機光軸與成像平面的交點)坐標(W。"V。0、鏡頭焦距/2及像素的物理尺寸血2><辦2，第二臺攝像機的外部參數攝像機旋轉矩陣^及平移向量^;由第一臺攝像機、第二臺攝像機的內外部參數，可以分別得到第一臺攝像機和第二臺攝像機的投影矩陣為<formula>formulaseeoriginaldocumentpage7</formula>(3)如附圖1所示，由信號發生器7產生方波信號，觸發攝像機2和傳聲器陣列3同時開始工作，并保證兩路攝像機信號和聲壓信號同步。被測運動物體1以速度y行駛，傳聲器陣列3獲取被測運動物體中聲源的聲壓信號，兩臺攝像機2分別獲取被測運動物體的動態視頻。信號前置接口箱4對被測聲源的聲壓信號進行放大，提高信噪比。信號采集儀5將經過前置接口箱4后的聲壓信號進行濾波放大，轉化為數字信號。電腦6對聲壓信號和視頻信號進行采集和處理。兩路攝像機信號和聲壓信號同步方式如附圖2所示，用方波信號Sl的每個上升沿觸發兩臺攝像機進行拍攝，用方波信號Sl的第一個上升沿觸發傳聲器陣列，使其開始工作。(4)分別將上述兩臺攝像機獲取的動態視頻拆解成圖像。(5)在上述拆解后的視頻圖像中識別出被測運動物體上的標志點，對分別識別出的第一臺攝像機和第二臺攝像機圖像上的標志點進行匹配，使被測運動物體上的同一標志點在兩臺攝像機所獲圖像上的位置相對應，如附圖3所示。以標志點P1為例，即獲取P1在M1上的像P1'的中心點的位置與P1在M2上的像P1"的中心點的位置，將它們配成一對。(5)對匹配后的標志點進行三維重構，獲取被測運動物體的空間位置。如附圖4所示，設被測運動物體上的標志點的中心點在兩臺攝像機所獲取圖像上所成的像的齊次坐標分別為(",，v,，iy，("2，v2，i)r，設K點在世界坐標系下的齊次坐標為(x，:r，z,if。則可以得到<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>其中，Zd、Z^分別為K點在第一臺攝像機和第二臺攝像機的攝像機坐標系中沿攝像機光軸的坐標。將式中的Zd、Z^消去，可以得到關于X、Y、Z的四個線性方程<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula>用最小二乘法求解上述方程組，即可獲得被測運動物體上的標志點K在世界坐標系下的坐標。(6)對上述傳聲器陣列獲取的聲壓信號進行波束成型處理，得到被測運動物體上s(e,;7)處在^至^時間內的聲場特征函數<K(e,;;X:2尸2其中，P("7)=+1>,[,+^^^、/=1Vc乂A(O為Z時刻第z'個傳聲器接收到的信號聲壓，r々,e,7)為f時刻面上任意點s(s,77)與第/個傳聲器之間的物理距離，c為聲速，iV為傳聲器數目。攝像機每幀圖像間的時間間隔為Ar，設已經根據2;時刻的圖像獲得了被測運動物體的空間位置，為了獲取該時刻被測運動物體表面的聲場特征函數分布圖，取^=7;-|厶7\~=7;+|厶7\遍歷被測運動物體表面，得到被測運動物體的聲場特征函數分布圖；根據被測運動物體表面聲場特征函數分布圖上各處聲場特征函數的相對強弱就可以識別出運動物體側面上各主要噪聲源的位置。(7)將上述被測運動物體的聲場特征函數分布圖與上述任意一臺攝像機的視頻圖像進行逐幀空間坐標疊加，并還原成動態視頻圖像。視頻和聲場數據的處理流程如附圖5所示。權利要求1、一種基于規則聲陣列和雙目視覺的獲取運動聲場視頻的方法，其特征在于該方法包括以下步驟(1)在被測運動物體側面粘貼標志點，在與被測運動物體相距D處布置傳聲器陣列；(2)在與被測運動物體相距L處設置兩臺攝像機，兩臺攝像機之間的距離為d，對兩臺攝像機分別進行標定，獲取第一臺攝像機的內部參數攝像機主點坐標(u01，v01)、鏡頭焦距f1及像素的物理尺寸dx1×dy1，第一臺攝像機的外部參數攝像機旋轉矩陣R1及平移向量t1；獲取第二臺攝像機的內部參數攝像機主點坐標(u02，v02)、鏡頭焦距f2及像素的物理尺寸dx2×dy2，第二臺攝像機的外部參數攝像機旋轉矩陣R2及平移向量t2，由第一臺攝像機和第二臺攝像機的內、外部參數，分別得到第一臺攝像機和第二臺攝像機的投影矩陣為<mathsid="math0001"num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>M</mi><mn>1</mn></msub><mo>=</mo><mtable><mtr><mtd><mrow><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>f</mi><mn>1</mn></msub><mo>/</mo><msub><mi>dx</mi><mn>1</mn></msub></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><msub><mi>u</mi><mn>01</mn></msub></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><msub><mi>f</mi><mn>1</mn></msub><mo>/</mo><msub><mi>dy</mi><mn>1</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>v</mi><mn>01</mn></msub></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>R</mi><mn>1</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>t</mi><mn>1</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msup><mn>0</mn><mi>T</mi></msup></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow></mtd></mtr></mtable><mo>=</mo><mtable><mtr><mtd><mrow><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>11</mn><mn>1</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>12</mn><mn>1</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>13</mn><mn>1</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>14</mn><mn>1</mn></msubsup></mtd></mtr><mtr><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>21</mn><mn>1</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>22</mn><mn>1</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>23</mn><mn>1</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>24</mn><mn>1</mn></msubsup></mtd></mtr><mtr><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>31</mn><mn>1</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>32</mn><mn>1</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>33</mn><mn>1</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>34</mn><mn>1</mn></msubsup></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>,</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mrow>]]></math></maths><mathsid="math0002"num="0002"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>m</mi><mn>2</mn></msub><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>f</mi><mn>2</mn></msub><mo>/</mo><msub><mi>dx</mi><mn>2</mn></msub></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><msub><mi>u</mi><mn>02</mn></msub></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><msub><mi>f</mi><mn>2</mn></msub><mo>/</mo><msub><mi>dy</mi><mn>2</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>v</mi><mn>02</mn></msub></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd><mtd><mn>0</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msub><mi>R</mi><mn>2</mn></msub></mtd><mtd><msub><mi>t</mi><mn>2</mn></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msup><mn>0</mn><mi>T</mi></msup></mtd><mtd><mn>1</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>=</mo><mfencedopen='['close=']'><mtable><mtr><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>11</mn><mn>2</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>12</mn><mn>2</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>13</mn><mn>2</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>14</mn><mn>2</mn></msubsup></mtd></mtr><mtr><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>21</mn><mn>2</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>22</mn><mn>2</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>23</mn><mn>2</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>24</mn><mn>2</mn></msubsup></mtd></mtr><mtr><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>31</mn><mn>2</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>32</mn><mn>2</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>33</mn><mn>2</mn></msubsup></mtd><mtd><msubsup><mi>m</mi><mn>34</mn><mn>2</mn></msubsup></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>;</mo></mrow>]]></math></maths>(3)被測運動物體以速度v行駛，傳聲器陣列獲取被測運動物體中聲源的聲壓信號，第一臺攝像機和第二臺攝像機分別獲取被測運動物體的動態視頻，采用外觸發的方式保證兩路視頻信號和聲壓信號三者同步；(4)分別將上述第一臺攝像機和第二臺攝像機獲取的動態視頻拆解成圖像；(5)在上述拆解后的視頻圖像中識別出被測運動物體上的標志點，對分別識別出的第一臺攝像機和第二臺攝像機圖像上的標志點進行匹配，使被測運動物體上的同一標志點在兩臺攝像機圖像上的位置相對應，對匹配后的標志點進行三維重構，獲取被測運動物體的空間位置；(6)對上述傳聲器陣列獲取的聲壓信號進行波束成型處理，得到被測運動物體上s(ε，η)處在t1至t2時間內的聲場特征函數<mathsid="math0003"num="0003"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>W</mi><mi>p</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>ϵ</mi><mo>,</mo><mi>η</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msubsup><mo>∫</mo><msub><mi>t</mi><mn>1</mn></msub><msub><mi>t</mi><mn>2</mn></msub></msubsup><msup><mi>P</mi><mn>2</mn></msup><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>ϵ</mi><mo>,</mo><mi>η</mi><mo>)</mo></mrow><mi>dt</mi><mo>,</mo></mrow>]]></math>id="icf0003"file="A2008101148850002C3.tif"wi="50"he="11"top="239"left="32"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/></maths>其中，<mathsid="math0004"num="0004"><math><![CDATA[<mrow><mi>P</mi><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>ϵ</mi><mo>,</mo><mi>η</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mi>N</mi></mfrac><munderover><mi>Σ</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><msub><mi>p</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>+</mo><mfrac><mrow><msub><mi>r</mi><mi>i</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>,</mo><mi>ϵ</mi><mo>,</mo><mi>η</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mi>c</mi></mfrac><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math>id="icf0004"file="A2008101148850002C4.tif"wi="57"he="11"top="241"left="98"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/></maths>pi(t)為t時刻第i個傳聲器接收到的信號聲壓，ri(t，ε，η)為t時刻面上任意點s(ε，η)與第i個傳聲器之間的物理距離，c為聲速，N為傳聲器數目，攝像機每幀圖像間的時間間隔為ΔT，設根據T1時刻的圖像獲得了被測運動物體的空間位置，取<mathsid="math0005"num="0005"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>t</mi><mn>1</mn></msub><mo>=</mo><msub><mi>T</mi><mn>1</mn></msub><mo>-</mo><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><mi>ΔT</mi><mo>,</mo></mrow>]]></math>id="icf0005"file="A2008101148850003C1.tif"wi="23"he="9"top="35"left="148"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/></maths><mathsid="math0006"num="0006"><math><![CDATA[<mrow><msub><mi>t</mi><mn>2</mn></msub><mo>=</mo><msub><mi>T</mi><mn>1</mn></msub><mo>+</mo><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><mi>ΔT</mi><mo>,</mo></mrow>]]></math>id="icf0006"file="A2008101148850003C2.tif"wi="25"he="9"top="47"left="23"img-content="drawing"img-format="tif"orientation="portrait"inline="yes"/></maths>遍歷被測運動物體表面，得到被測運動物體的聲場特征函數分布圖；(7)將上述被測運動物體的聲場特征函數分布圖與上述任意一臺攝像機的視頻圖像進行逐幀空間坐標疊加，并還原成動態視頻圖像。2、如權利要求1所述的顯示方法，其特征在于其中所述的傳聲器陣列的布置形式為一字、十字、x形或圓形規則傳聲器陣列中的任何一種。3、如權利要求l所述的方法，其特征在于其中對所述的匹配后的標志點進行三維重構的方法為設被測運動物體上的標志點在第一臺攝像機和第二臺攝像機所獲取的圖像上所成的像的齊次坐標分別為(",，v,，l)"，("2,v2,l)F，設P點在世界坐標系下的齊次坐標為(U,Z,lf，則<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>、Z二i1m12w13《《44w;3，<zc2V21=Af，Z1《《m'23《m222m223《《《m323i其中，Z^、Z^分別為P點在第一臺攝像機和第二臺攝像機的攝像機坐標系中沿攝像機光軸的坐標，將式中的Zd、Z。消去，得到關于X、Y、Z的四個線性方程(w丄w^-<)X+(，;2一m|2)y+(A/^—mj3)Z=m|4—z^m;4(《乂)Z+(，〗2-<)r+(v,m;3-《4)Z=<-vX4(V277^1一附!I)義+(V2W322—加l)r+(b77^—"^3)Z=一I^W^用最小二乘法求解上述方程組，獲得被測運動物體上的標志點P在世界坐標系下的坐標。全文摘要本發明提出的基于規則聲陣列和雙目視覺的獲取運動聲場視頻的方法，屬于噪聲分析和控制
技術領域：
。首先在被測運動物體粘貼標志點，布置傳聲器陣列和兩臺攝像機，對攝像機進行標定，得到投影矩陣；傳聲器陣列獲取被測運動物體中聲源的聲壓信號，攝像機獲取被測運動物體的動態視頻，將動態視頻拆解成圖像；在視頻圖像中識別出被測運動物體上的標志點，對匹配后的標志點進行三維重構，獲取被測運動物體的空間位置；對聲壓信號進行波束成型處理，得到被測運動物體的聲場特征函數分布圖，將其視頻圖像進行逐幀空間坐標疊加，并還原成動態視頻圖像。本發明方法使運動噪聲的測量和識別變得容易，為進一步的聲源識別和降噪工作提供更準確的依據。文檔編號G01S5/00GK101295017SQ20081011488公開日2008年10月29日申請日期2008年6月13日優先權日2008年6月13日發明者兵李,李克強,楊殿閣,羅禹貢,藝袁,連小珉,林邵,鄭四發申請人:清華大學