Summary

تحديد الحقول تدفق 3D عبر موضوع ضوء الكاميرا التصوير الميدانية

Published: March 06, 2013
doi:

Summary

ويرد تقنية الكمي لأداء ثلاثي الأبعاد (3D) التصوير لمجموعة من التدفقات السوائل. باستخدام مفاهيم من منطقة حقل التصوير الخفيفة، ونحن إعادة بناء كميات من صفائف 3D من الصور. نتائجنا 3D تمتد مجموعة واسعة بما في ذلك الحقول السرعة ومتعددة المراحل توزيعات حجم الفقاعة.

Abstract

في مجال ميكانيكا الموائع، وحل مخططات الحسابية فاق الطرق التجريبية واتسعت الفجوة بين الظواهر التي لوحظت في توقع التدفقات والسوائل. وهكذا، فإن هنالك حاجة لطريقة الوصول إليها قادرة على حل ثلاثي الأبعاد مجموعات البيانات (3D) لطائفة من المشاكل. نقدم تقنية جديدة لأداء 3D التصوير الكمي لأنواع عديدة من مجالات التدفق. تقنية 3D تمكن التحقيق من المجالات المعقدة وسرعة التدفقات شمبانيا. قياسات من هذه الأنواع تقديم مجموعة متنوعة من التحديات في الصك. على سبيل المثال، لا يمكن كثيفة بصريا متعدد المراحل التدفقات شمبانيا يمكن تصوير بسهولة من قبل التقليدية، غير الغازية تقنيات قياس التدفق بسبب فقاعات تسد الوصول إلى المناطق البصرية الداخلية من حجم الفوائد. باستخدام التصوير الخفيفة الميدانية ونحن قادرون على reparameterize الصور التي تلتقطها مجموعة من الكاميرات لإعادة بناء الخريطة 3D الحجمي لكل حالة من الحالات الوقت، على الرغم منانسداد جزئي في وحدة التخزين. هذه التقنية يجعل من استخدام خوارزمية الاصطناعية المعروفة باسم إعادة تركيز (SA) فتحة، حيث يتم إنشاء كومة 3D التنسيق من خلال الجمع بين الصور من الكاميرات التقاط عدة بعد 1. ضوء التصوير الميداني يسمح للقبض على الزاوي وكذلك المعلومات المكانية عن أشعة الضوء، وتمكن بالتالي إعادة الإعمار 3D المشهد. ويمكن بعد ذلك أن المعلومات الكمية المستخرجة من اعادة البناء 3D باستخدام مجموعة متنوعة من خوارزميات المعالجة. على وجه الخصوص، وقد وضعنا طرق القياس يعتمد على التصوير الميدانية الخفيفة لأداء 3D velocimetry الصورة الجسيمات (PIV)، واستخراج فقاعات في حقل 3D وتتبع حدود لهب الخفقان. نقدم أساسيات المنهجية الميدانية التصوير الخفيفة في سياق الإعداد لدينا لأداء 3DPIV من تدفق الهواء يمر عبر مجموعة من الطيات الصوتية الاصطناعية، وتظهر نتائج ممثلة من تطبيق هذه التقنية لطائرة فقاعة الجر تغرق.

Protocol

1. 3D التصوير الميدانية الخفيفة الإعداد تبدأ من خلال تحديد حجم وحدة التخزين القياس وكذلك القرار الزمنية والمكانية اللازمة للتحقيق في هذه التجربة تدفق السوائل التي تجري دراستها. تقدير الكثافة الضوئية التي من شأنها أن تكون موجودة في التجربة من أجل تحديد عدد الكاميرات المطلوبة لتوليد الصور مع تركيز نسبة الإشارة إلى الضوضاء جيدة (SNR) 1، 2 (على سبيل المثال لحساب PIV ينبغي لأحد أن الجسيمات لكل بكسل). للتجربة 3D مع SAPIV طيات الصوتية والاصطناعية الواردة في هذه الوثيقة، ونحن نستخدم 8 كاميرات ونتوقع تحقيق كثافة البذر من 0،05-0،1 الجسيمات لكل بكسل (PPP). هذا الرقم يزيد مع عدد متزايد من الكاميرا مع تناقص الغلة بلغت حوالي 13 كاميرات، وSNR يتناقص بسرعة أقل من 5 كاميرات. تحميل الكاميرات في تكوين مجموعة على إطار بحيث يمكن عرض كل كاميرا قياس حجم من وجهات نظر مختلفة. إرفاق الكاميرات إلى جهاز كمبيوتر مركزي لجمع البيانات وعرضها. حدد العدسات مع الاتصال أطوال مناسبة لالتكبير المطلوب والبصرية مسافات العمل. عادة، يتم تحميل نفس النوع من ثابت الطول البؤري للعدسة الكاميرا إلى كل لتوليد التكبير مماثلة في كل صورة. ضع هدفا البصرية (مثل شبكة المعايرة) في وسط حجم القياس. باستخدام صورة من الكاميرا وسط مجموعة كمرجع، حرك الكاميرا مجموعة بأكملها الإطار أقرب إلى أبعد من أو حجم قياس لتحقيق التكبير المطلوب. المقبل، فصل الكاميرات المتبقية في الصفيف. تباعد الكاميرات أبعد بعيدا عن بعضها البعض يحسن القرار المكانية في عمق البعد على حساب عمق لحل إجمالي 1. ملاحظة: نحن نستخدم عمق للإشارة إلى Z-البعد، وهو أمر ايجابي تجاه الكاميرات (انظر الشكل 1). نسبة إلى عمق فيوتعطى الطائرة حوالي القرار من قبل حيث Z هو عمق في حجم، ق س هي المسافة من الكاميرات إلى واجهة وحدة التخزين، وD هي نسبة تباعد الكاميرا لس ق. إمالة جميع الكاميرات بحيث يتركز حوالي الهدف البصرية في مركز القياس في حجم كل صورة الكاميرا. مع فتحات مفتوحة تماما على كل عدسة الكاميرا، والتركيز كل كاميرا على الهدف المرئي. ضع هدفا المعايرة في الجزء الخلفي من حجم القياس. تأكد من أن الهدف هو من وجهة نظر كل كاميرا، وإذا لم يكن، ثم المسافة بين الكاميرات وحجم قياس و / أو تعديل الكاميرا الاحتياجات تباعد (1،7-1،8 الخطوات). إغلاق فتحة كل كاميرا حتى الهدف هو في التركيز في كل كاميرا. كرر الخطوات من 1،11-1،12 مع هدف في رانه أمام حجم القياس. يجب أن هدف المعايرة تظهر مشابهة إلى الشكل 2 بعد يتم ضبط كل كاميرا. 2. حجم الإضاءة الإعداد تحديد الأسلوب المناسب لإلقاء الضوء على حجم القياس على أساس طريقة قياس محددة يتم تطبيقها على مجال التدفق. لvelocimetry الصورة الجسيمات (PIV) يستخدم وحدة تخزين الليزر. حدد ليزر مع معدل النبض التي يمكن أن تحقق الدقة المطلوبة الزمني للقياس. قد يكون ليزر نابض واحدة لحلها في الوقت نابض أو مزدوجة لتمتد الإطار 3. استخدام العدسات البصرية لتشكيل شعاع الليزر إلى حجم الضوء الذي يغطي حجم القياس. حجم البذور مع جزيئات التتبع مناسبة للقياسات PIV 3. وينبغي تركيز الجزيئات في السائل تكون كبيرة بما يكفي لتحقيق المطلوب المكاني القرار، ولكن ليست كبيرة وذلك للحد من SNR فيتركيز SA الصور أدناه مستوى مقبول. المرجع 1 يحتوي على دراسة شاملة للكثافة البذر للتحقيق، ولكن كقاعدة عامة من الإبهام في كثافة الجسيمات صورة 0،05-0،15 لكل بكسل (PPP) هو مناسبة لمعظم التجارب مع 8 أو أكثر الكاميرات. لعدد محدد من الكاميرات، والجزيئات في خلية لعرض أكبر انخفاض حجم الأبعاد العمق. 3. الكاميرا صفيف المعايرة يتطلب معايرة التقاط سلسلة من الصور مع الكاميرا في كل هدف المعايرة (مثل شبكة الشطرنج، انظر الشكل 2) في مواقع متعددة في جميع أنحاء حجم القياس. أولا، الاختيار بين نوعين من المعايرة: إما كاميرا متعددة الذاتي معايرة أو طريقة التصوير هدفا المعايرة المعروفة التي يتم نقل على وجه التحديد من خلال مجال الاهتمام. إنشاء نظام الإحداثيات المرجعية في حجم القياس. غالبا ما يتم اختيار هذا النظام الإحداثي بطريقة غير ذات الصلة وأو التجربة (على سبيل المثال مع محاذاة محور اسطوانة، والتي تنشأ في طليعة من لوحة مسطحة، الخ). هنا اخترنا لوضع شبكات لدينا في الطائرة XY الانحياز في النقاط على طول محور Z-(الشكل 1). إذا باستخدام كاميرا متعددة الذاتي معايرة خوارزمية 4 و 5 مواقع المستهدفة المعايرة يمكن أن تكون عشوائية، ما عدا موقع واحد أن يقع بالضبط في نظام الإحداثيات المرجعية. يجب أن يكون معروفا موقع نقطة المعايرة على هذا الهدف يقع على وجه التحديد بدقة عالية. في كل كاميرا، التقاط صورة من المستهدف في كل موقع على غرار الشكل 2. إذا لم تكن تستخدم كاميرا متعددة الذاتي معايرة الخوارزمية، ثم يجب أن يكون الهدف وضعت بدقة المعايرة في عدة مواقع في حجم القياس مثل ما هو معروف في اتجاه الهدف في إشارة نظام الإحداثيات بدقة عالية. في كل كاميرا، التقاط صورة من المستهدف في كل موقع. تحديد نقاط على الهدف في كل كاميرا لكل صورة. لمعايرة الذاتي، يطلب من المراسلات عبر نقطة صورة جميع الكاميرات 5، ولكن سيتطلب الأمر فقط صريحة المراسلات نقطة مرجعية إلى صورة لنقاط التي تم إنشاؤها بواسطة الهدف تقع على وجه التحديد. للأسلوب المعايرة اجتاز على وجه التحديد، هناك حاجة واضحة المراسلات نقطة مرجعية إلى صورة لجميع النقاط في جميع الكاميرات. تطبيق الخوارزمية المعايرة اختيار لمعايرة جميع الكاميرات. هنا اخترنا لاستخدام كاميرا متعددة الذاتي معايرة خوارزمية 4، 5 (مفتوحة المصدر http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ سفوبودا / SelfCal / ) ومواقع الكاميرا الناتجة نسبة إلى طائرات من الفائدة هو موضح في الشكل 3. 4. توقيت، مما اثار وجمع البيانات الكمية، الوقت حل التصوير ضوء مجال يتطلب من جميع جأن ameras ومصادر الإضاءة متزامنة بدقة، وغالبا لحدث تجريبي ذات الصلة. يتم استخدام مولد نبض الخارجية لتحريك الكاميرا والتعرض تسلسل الإضاءة. برنامج نبض التوقيت المناسب متواليات على مولد النبض. لتجربة حظيرة صخبا، ونحن نستخدم تسلسل الإطار المتداخلة المناطق، حيث يتم نابض ليزر على مقربة من نهاية التعرض كاميرا واحدة وقرب بداية من ال 3 القادمة. إذا حدث مما اثار من التجارب، وضمان أن يتم إنشاء إشارة المناسبة ومساهمة في مولد النبض. إذا تسبب يدويا، وجعل الأحكام عن بدء مولد النبض. بدء التقاط البيانات التجريبية عن طريق الشروع في التقاط الكاميرا والإضاءة عن طريق تسلسل الطريقة المختارة اثار. على الرغم من أنه يبدو تافها، عندما الحصول على كمية كبيرة من البيانات المرتبطة تجربة كاميرا متعددة مجال التصوير ضوء اصطلاح تسمية الجيد هو CRUاالجتماعية. فإنه من المفيد النظر في الكيفية التي سيتم بها استخدام البيانات من القبض على التحليل النهائي عند وضع اصطلاح التسمية. 5. إعادة توجيه فتحة الاصطناعية سنقوم الآن كومة توليد 3D التنسيق من الصور لإنتاج وحدة تخزين تركيز صناعيا. أولا، تحديد التباعد بين الطائرات والتنسيق الشامل عمق إعادة تركيز لاستخدامها في حجم تركيز 1 و 7. عادة، يتم تعيين تباعد المستوى البؤري للقرار النصف عمق ويخضع عمق إعادة تركيز الإجمالي في المنطقة حيث جميع المجالات الكاميرا من التداخل الرأي. وسوف تكون الطائرات تنسيق عمودي على محور Z-المرجع نظام الإحداثيات. تحديد نطاق تطبيقها على الصور إلى إعادة الإسقاط في حجم القياس. يجب أن تكون متسقة مع نطاق التكبير من الصور الخام من أجل تجنبكبير الإفراط في أخذ العينات أو وكيل أخذ العينات من الصور المعاد إسقاطها. إنشاء التحولات بين كل كاميرا الطائرة الصورة وكل طائرة الاصطناعية التنسيق. أداء تجهيزها الصورة لإزالة الضوضاء الخلفية واستيعاب الاختلافات في كثافة بين الصور 1 و 7. إعادة إسقاط الصور على متن الطائرات التنسيق الاصطناعية، وتطبيق مقياس وإعادة عينة الصور. وهناك مجموعة من المدمج في وظائف ماتلاب (أدوات معالجة الصور أ) يمكن التعامل مع هذه المهام نظرا لتحولات الطائرة إلى الطائرة. على كل طائرة التنسيق الاصطناعية، وإما تطبيق أو المضاعف المضافة خوارزمية إعادة تركيز SA 1 و 7. لتطبيقات SAPIV 3D، وقد حققنا نجاحا جيدا مع SA المضافة (على النحو المطبق في الطيات الصوتية هنا). للصور فقاعة الخلفية، وقد تسفر عن نتائج متفوقة SA المضاعف. كما شيك لتطبيق إعادة تركيز طائرة واحدة من الصور المعايرة لمعرفة ما إذا كان إعادة الإعمار يظهر كما هو متوقع. </li> 6. حجم مشاركة تجهيز لتقدير الكائنات الأصلية في وحدة التخزين التي تولد الضوء مجال يتطلب خطوة تجهيز المعروفة باسم إعادة الإعمار. توجد عدة خوارزميات كثافة تتراوح بين بسيطة العتبة 1 إلى مقاييس التدرج القائم على التركيز 7 إلى deconvolution 3D أكثر تعقيدا 8. اختيار خوارزمية إعادة الإعمار المناسبة للتطبيق. لPIV، لقد حققنا نجاحا مع كل من شدة العتبة وdeconvolution 3D. نستخدم هنا شدة العتبة لتشكيل كومة التنسيق. اثنين مداخن الاتصال من وقت 1 (ر 1) والوقت 2 (ر 2) هي مترابطة عبر لتشكيل مجال ناقلات. حقل الخفيفة 3D طريقة التصوير بطبيعتها النتائج في الكائنات التي يتم ممدود في البعد العمق، التي يمكن أن تؤثر PIV الدقة؛ خوارزمية إعادة الإعمار جيدة يحاول تخفيف هذه الاستطالة. بعد الخطوة إعادة الإعمار، قد الميزات في حجم تحتاج إلى أن تكون أو السابقينtracted للسماح لقياس الحجم والشكل، وما إلى ذلك وتتنوع الخوارزميات المستخدمة لاستخراج سمة وتعتمد على التطبيق 7. لاستخراج فقاعات، على سبيل المثال، يتطلب وسيلة لإضفاء الطابع المحلي على الميزات فقاعة وتحديد حجمها. لتطبيقات PIV، نحن لا صراحة استخراج الجزيئات ويمكن تخطي هذه الخطوة. لتطبيقات SAPIV 3D، تحليل حجم إعادة الإعمار في أحجام أصغر الاستجواب وتطبيق مناسبة عبر ارتباط خوارزمية PIV مقرها لقياس مجال مكافحة ناقلات 1 و 3. وmaketform: يبني طائرة إلى طائرة والتحول imtransform: الخرائط وresamples صورة استنادا إلى التحولات من maketform.

Representative Results

الخام عالية الجودة تحتوي على جزيئات PIV الصور بشكل موحد وزعت الظهور مع التباين العالي على خلفية سوداء (الشكل 4A). للتعويض عن الإضاءة غير موحدة عبر الصورة، يمكن إجراء صورة ما قبل المعالجة لإزالة المناطق مشرق، وضبط التباين وتطبيع المدرج الاحصائي كثافة في جميع الصور وجميع الكاميرات من (الشكل 4B). تركيز على SA عند المصنف التجربة إلى الكثافة المناسبة ويتم تنفيذ المعايرة الدقيقة والصور سوف تكشف في الجزيئات التركيز على كل طائرة عمق (الشكل 5). وإذا كان حجم قياس انتهى المصنف، فإن SNR في الصور تركيز تكون منخفضة مما يجعل من الصعب إعادة بناء الجزيئات. تركيز SA يمكن thresholded الصور مع الاحتفاظ SNR جيدة في التركيز على جزيئات كل طائرة العمق. ويبين الشكل 6 صورتين من الخطوات thresholded زمنيتين في Z = -10،6 مم عمق الطائرة. وفو thresholdedثم يتم تحليل لوم في أحجام الاستجواب التي تحتوي على عدد كاف من جسيمات لأداء PIV 3. تطبيق خوارزمية 3DPIV إلى وحدة التخزين تحليل ينتج حقل سرعة السائل هو موضح في الشكل (7)؛ في هذه الحالة، هو أن مجال تدفق الناجم عن نموذج أضعاف الصوتية. سرعة تدفق خارج الميدان الطائرة صغيرة جدا، وبالتالي يمكن رؤية عدد قليل جدا من ناقلات خارج هذه المنطقة. في 0 مللي ثانية = ر مغلق حظيرة صخبا وسرعة القليل جدا في مجال موجودا. أكبر طائرة في السرعة في التحركات ر = 1 ميللي ثانية في اتجاه y الإيجابية ويقلل من كثافة في تي 2 ميللي ثانية إلى 4 =. يتم تكرار إغلاق أضعاف في 5 مللي ثانية = ر الحد من سرعة الطائرة ودورة. هذه الصور ليست لديهم نفس الكتاب نعومة كثيرة سابقة 9 الذين تقديم ما يصل إلى 100 ​​الصور ومتوسط ​​سرعة عرض كل حقل يمثل لقطة واحدة في الوقت المناسب. كنقطة مرجعية، وقد أظهرت عمليات المحاكاة السابقة أخطاء محدد على حسابد السرعات لتكون في حدود 5-10٪ على كل عنصر السرعة، والذي يتضمن الخطأ من الخوارزمية نفسها PIV 1؛ لأننا نستخدم خوارزمية (11 MatPIV تكييفها ل3D)، ومن المعروف أن هذا الخطأ كبير نسبة إلى رموز أخرى. التدفقات شمبانيا مجال آخر من الاهتمام العلمي التي يمكن أن تستفيد من قدرات 3D للتصوير الميداني الخفيفة. ويمكن تطبيق هذه التقنية على غرار SA حقول تدفق شمبانيا، حيث يتم استبدال الإضاءة الخلفية مع ضوء الليزر الأبيض المنتشر، والذي ينتج صورا مثل تلك التي تظهر في الشكل 8A حيث تظهر فقاعات حواف داكنة على خلفية بيضاء. بعد معايرة الذاتي، يمكن تطبيق البديل المضاعف من الخوارزمية SA لانتاج كومة التنسيق مع فقاعات وتركيز حاد على متن الطائرة عمق الموافق عمق فقاعة واضحة من طريقة العرض على الطائرات الأخرى، كما هو مبين في الشكل 8B-D 7. العتبة ليست بسيطةوتستخدم وسيلة كافية لاستخراج فقاعات، بدلا من ذلك سلسلة من خوارزميات متقدمة ميزة استخراج النحو المفصل في 7. الشكل 1. صورة من الكاميرات والطيات الصوتية مع تسميات وتنسيق النظام. الشكل 2. شبكة المعايرة في مم Z 0 = كما يرى من جميع الكاميرات 8. الشكل 3. Topview من الإعداد الكاميرا من كاميرا متعددة النفس خرج المعايرة. وتقع الكاميرات 1-8 مع الأرقام والدوائر، مع عرض على directio العاموأشارت ن بواسطة خط. وسائل الأحمر بالقرب من نقطة الأصل هو في الواقع + 400 من الشبكة المعايرة في كل عمق Z المرسومة في 3D النسبية للكاميرات. الشكل 4. الصور الخام من حقل الجسيمات ينظر اليها من الكاميرا رقم 6 ر 1 في ور 2 (أ و ب). نفس الصور بعد المعالجة المسبقة (C & D). الشكل 5 من اليسار إلى اليمين: تركيز الخام في أعماق الصور SAPIV (أ) Z = -5.9 مم، مم -10.6 (ب) و (ج) ملم -15.3. الشكل 6. Thresholded الصور في وقت الخطوات (أ) ر 1 و (ب) ر 2 في مم = -10،6 Z. الشكل 7. ثلاثي الأبعاد مجال ناقلات للطائرة التي أنشأتها الطيات الصوتية الاصطناعية للحصول على خطوات الوقت 6. الجانب الأيسر يوضح وجهة نظر متساوي القياس من مجال السرعة 3D كامل. يتم إجراء تخفيضات من س ص والطائرات YZ من خلال مركز حظيرة صخبا كما هو مشار إليه أعلاه كل عمود. الشكل 8 من اليسار إلى اليمين: الصورة الخام من حقل تدفق شمبانيا من مجموعة الكاميرا والصور في أعماق تركيز (ب) Z = -10 مم، (ج) 0 مم و (د) مم 10.دائرة الضوء على الفقاعة التي تقع على Z = -10 مم عمق الطائرة، ويختفي عن الأنظار على الطائرات الأخرى. ويمكن الاطلاع على تفاصيل تجارب فقاعة في 4.

Discussion

عدة خطوات حاسمة لحسن تنفيذ تجربة حقلية التصوير الخفيفة. وينبغي اختيار عدسة الكاميرا والتنسيب التي يتم اختيارها بعناية لتحقيق أقصى قدر من القرار داخل حجم القياس. المعايرة وربما كان أهم خطوة، وخوارزميات إعادة تركيز SA ستفشل لإنتاج صور وتركيز حاد دون معايرة دقيقة. لحسن الحظ، كاميرا متعددة الذاتي معايرة يسهل المعايرة دقيقة مع مستوى منخفض نسبيا من الجهد. إضاءة موحدة في جميع الصور التي تحقق التباين بين الكائنات جيدة من الاهتمام والخلفية الضروري أيضا، على الرغم من أن نطبع معالجة الصور الصور إلى حد ما.

توقيت مهم أيضا عند تنفيذ SA على وحدات التخزين التي الأجسام المتحركة. إذا لم يتم تشغيل الكاميرا لالتقاط كل صورة في نفس الوقت، فإن الصورة ستكون إعادة الإعمار الواضح غير دقيقة. لتجارب في هذه الورقة تستخدم أننا توقيت تسلسل قhown في الشكل 7.

عرض التطبيقات الميدانية الخفيفة التصوير 3D إشراك هنا المكاني قرار المفاضلة. على سبيل المثال، يمكن إعادة بناء 3D SAPIV حجم الجسيمات من الصور الجسيمات الكثيفة بصريا، ولكن يتم توزيع الجسيمات في جميع أنحاء حجم (كبير يحتمل). لPIV 2D، وتوزع الجزيئات على ورقة رقيقة، وبالتالي الصور مع كثافة الجسيمات نفس تتوافق مع كثافة أكبر من ذلك بكثير في حجم القياس. ومع ذلك، فإن طريقة SAPIV 3D يسمح لكثافة البذر أكبر من ذلك بكثير أن الأساليب الأخرى 3D PIV 1. وهناك اعتبار آخر هو الحد من شدة يحتمل كبيرة نسبيا الحسابية المرتبطة بالضوء أساليب التصوير الميداني؛ التعقيد الحسابي هو الحال بالنسبة للصورة القائمة على أساليب إعادة الإعمار 3D مثل تصوير الشعاعي الطبقي-PIV 10.

لهذه التجربة المستخدمة لدينا 8 Photron SA3 كاميرات مزودة ب 105 عدسات سيغما ماكرو ملم وعلى Quantronتاسعا المزدوج داروين الثانية: YLF الليزر (532 نانومتر، 200 ميغا جول). وsynched الكاميرات والليزر معا عن طريق الفيزياء النووية بيركلي مولد BNC 575 تأخير / نبض الرقمية. كان المصنف تدفق السوائل مع الهيليوم Expancel شغل الزجاج المجهرية. كان المجهرية قطرها ميكرون متوسط ​​من 70 مع كثافة من 0.15 جم / سم مكعب. نحن نقدم الإصدارات مفتوحة المصدر من الرموز المستخدمة هنا عن المجتمع الأكاديمي من خلال موقعنا على الانترنت http://www.3dsaimaging.com/ ونحن نشجع المستخدمين أن يقدم لنا ردود الفعل والمشاركة في تحسين وتوفير رموز مفيدة للمجتمع ضوء مجال الكمية.

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

نود أن نشكر NSF منحة CMMI # 1126862 لتمويل المعدات وتطوير خوارزميات ذي الفتحة الاصطناعية في BYU، في منزل مختبر مستقل للبحوث (ايلير) صناديق (مراقبتها من قبل الدكتور توني Ruffa) لتمويل المعدات والتنمية في NUWC نيوبورت، والمعاهد الوطنية للصحة / NIDCD منحة R01DC009616 لSLT التمويل، وDJD JRN والبيانات المتعلقة التجارب حظيرة صخبا وجامعة كلية الدراسات العليا في الاحتفالات التكنولوجيات المتقدمة البصرية (SAOT) للحصول على دعم جزئي من SLT. وأخيرا، فإن روكي ماونتن ناسا الفضائية لاتحاد المنح JRN التمويل.

Riferimenti

  1. Belden, J., Truscott, T. T., Axiak, M., Techet, A. H. Three-dimensional synthetic aperture particle imaging velocimetry. Measurement Science and Technology. 21 (12), 125403 (2010).
  2. Wilburn, B., Joshi, N., Vaish, V., Talvala, E. -. V., Antunez, E., Barth, A., Adams, A., Horowitz, M., Levoy, M. High performance imaging using large camera arrays. ACM Trans. Graph. 24, 765-776 (2005).
  3. Raffel, M., Willert, C., Wereley, S., Kompenhaus, J. . Particle image velocimetry – A Practical Guide. , (2007).
  4. Belden, J. Auto-Calibration of Multi-Camera Systems with Refractive Interfaces. Experiments in Fluids. , (2013).
  5. Svoboda, T., Martinec, M., Pajdla, T. A convenient multi-camera self-calibration for virtual environments. PRESENCE: Teleoperators and Virtual Environments. 14 (4), 407-422 (2005).
  6. Vaish, V., Garg, G., Talvala, E., Antunez, E., Wilburn, B., Horowitz, M., Levoy, M. Synthetic aperture focusing using a shear-warp factorization of the viewing transfor. 3, 129 (2005).
  7. Belden, J., Ravela, S., Truscott, T. T., Techet, A. H. Three-Dimensional Bubble Field Resolution Using Synthetic Aperture Imaging: Application to a Plunging Jet. Experiments in Fluids. , (2012).
  8. Levoy, M., Ng, R., Adams, A., Footer, M., Horowitz, M. Light field microscopy. ACM Transactions on Graphics. 25 (3), (2006).
  9. Triep, M., Brücker, C. Three-dimensional nature of the glottal jet. Journal of the Acoustical Society of America. 127, 1537-1547 (2008).
  10. Elsinga, G., Scarano, F., Wieneke, B., van Oudheusden, B. Tomographic particle image velocimetry. Experiments in Fluids. 41, 933-947 (2006).

Play Video

Citazione di questo articolo
Truscott, T. T., Belden, J., Nielson, J. R., Daily, D. J., Thomson, S. L. Determining 3D Flow Fields via Multi-camera Light Field Imaging. J. Vis. Exp. (73), e4325, doi:10.3791/4325 (2013).

View Video