Определение 3D Поля потока через Multi-камеры светового поля изображения

1. 3D Light настройки изображения поля Начните с определения размера измерения объема, а также временное и пространственное разрешение требуется для исследования жидкости эксперимента поток изучается. Оцените оптической плотности, которая будет присутствовать в эксперименте для того, чтобы определить количество камер, необходимые для создания изображений переориентирована с хорошим сигнал-шум (SNR) 1, 2 (например, для PIV следует рассчитать частиц на пиксель). Для 3D эксперимент SAPIV с синтетическим голосовых складок, представленные здесь, мы используем 8 камер и ожидать достижения посева плотность частиц 0.05-0.1 на пиксель (ППС). Это число растет с увеличением числа камер с убывающей отдачей составил около 13 камер; SNR быстро падает ниже 5 камер. Установите камеры в конфигурации массива на раме так, что каждая камера может просматривать измерения объема с разных точек зрения. Прикрепить камер на центральный компьютер для сбора данных и просмотра. Выберите линзы с фокусным расстоянием подходят для желаемого увеличения и оптической рабочие расстояния. Как правило, тот же тип фиксированным фокусным расстоянием устанавливается на каждую камеру для создания похожих увеличение в каждом изображении. Поместите визуального цели (такие как калибровка сетки) в центре измерения объема. Использование изображения от центра камеры массива в качестве эталона, переместить весь кадр массива камеру ближе или дальше от измерения объема для достижения желаемого увеличения. Далее, отделить остальных камер в массиве. Расстояние камер дальше друг от друга, улучшает пространственное разрешение по глубине за счет общего разрешимы глубины 1. Примечание: мы используем глубины обратиться к Z-измерение, которое является положительным в сторону камеры (см. Рисунок 1). Отношение глубины вПлоскость разрешение дается примерно на , Где Z является глубина в объеме, S O является расстояние от камеры к передней части объема, а D представляет собой отношение камере расстояние до с о. Угол все камеры таким образом, что визуальная цель в центре измерения объема примерно в центре каждого изображения с камеры. При полностью открытых отверстиях на каждый объектив камеры, каждая камера сосредоточиться на визуальных цели. Поместите калибровочную мишень на спине измерения объема. Убедитесь, что цель с точки зрения каждой камеры, а если это не так, то расстояние между камерами и измерения объема и / или камерой расстояния потребности регулировки (шаг 1,7-1,8). Закройте отверстие каждой камеры, пока цель находится в фокусе каждой камеры. Повторите шаги 1.11-1.12 с целью на тОн перед измерением объема. Калибровки целевой должно появиться как на рисунке 2 после каждой камере регулируется. 2. Установка том освещенность Определить подходящий метод для освещения измерения объема на основе конкретных методов измерения, применяемых в поле течения. Для частиц велосиметрии изображение (PIV) лазерный объем используется. Выберите лазер с частотой пульса, которая может достичь желаемого временного разрешения измерений. Лазер может быть одно-импульсная для временным разрешением или двойного импульсного на кадрах, трансграничные 3. Использование оптических линз для формирования лазерного луча в небольшом объеме, который покрывает измерения объема. Семенной объема с трассирующих частиц, пригодных для измерения PIV 3. Концентрация частиц в жидкости должны быть достаточно большими, чтобы достичь желаемого пространственное разрешение, но не настолько большой, чтобы уменьшить SNR вSA переориентирована изображения ниже приемлемого уровня. Ссылка 1 содержит тщательное изучение достижимая плотность посева, но, как правило плотности изображения 0.05-0.15 частиц на пиксель (ППС) подходит для большинства экспериментов с 8 или более камер. Для фиксированного количества камер, частицы в пикселях уменьшается на большие размеры, объем глубины. 3. Калибровка камеры массива Калибровка требуется захватить серию изображений в каждой камере с калибровочной мишени (например, шахматная сетка, см. Рисунок 2) в нескольких местах по всему измерения объема. Во-первых, выбирать между двумя типами калибровки: либо несколькими камерами самостоятельного метода калибровки или изображений известно калибровки целевой Именно переехал через поле интересов. Создание системы отсчета координат при измерении объема. Эта система координат часто выбираются таким образом, что имеет отношение Fили эксперимента (например, вдоль оси цилиндра, происходящих на передней кромке плоской пластины и т.д.). Здесь мы решили разместить наши сети в плоскости XY выровнены по пунктам вдоль Z-оси (рис. 1). При использовании нескольких камер самокалибровки алгоритм 4, 5 мест калибровки цель может быть случайным, за исключением одного места, что точно находится в системе координат ссылки. Расположение точек калибровки на этом точно расположены цель должна быть известна с высокой точностью. В каждой камере, захватить изображение цели в каждом месте похожа на рисунке 2. Если вы не используете несколько камер самокалибровки алгоритма, то калибровка цель должна быть точно размещен в нескольких местах в измерении объема, что ориентация цели в системе координат ссылкой известно с высокой точностью. В каждой камере, захватить изображение цели в каждом месте. Определить точки на цели в каждой камере для каждого изображения. Для самостоятельной калибровки, изображение точки соответствия во всех камер требуется 5, но явной ссылки к изображению точки соответствия требуется только для точек, порожденных именно находится цель. Для точнее пройденный метод калибровки, прямые ссылки к изображению соответствие точку требуются для всех точек во всех камерах. Примените выбранный алгоритм калибровки для калибровки всех камер. Здесь мы решили использовать несколько камер самокалибровки алгоритм 4, 5 (с открытым исходным кодом http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ Свобода / SelfCal / ) и полученный камерой мест по отношению к плоскости интерес представляют показано на рисунке 3. 4. Сроки, запуск и сбор данных Количественные, с временным разрешением света поле изображения требует, чтобы все сameras и источников освещения, чтобы быть точно синхронизированы, часто соответствующие экспериментальные события. Внешнего генератора импульсов используется для запуска камеры и освещения экспозиций последовательности. Запрограммируйте соответствующие сроки импульсных последовательностей на генератор импульсов. Для голосовых связок эксперимента, мы используем кадр трансграничных последовательности, в которой лазер импульсно ближе к концу одной экспозиции камеры и рядом с начала следующего 3. Если синхронизация с экспериментальными событий, убедитесь, что соответствующий сигнал генерируется и вход генератора импульсов. Если вручную запуск, положения для запуска генератора импульсов. Начало экспериментальной сбора данных, инициируя захват камеры и освещения последовательности через выбранный метод запуска. Хотя это звучит тривиально, при приобретении большого количества данных, связанных с нескольких камер световое поле визуализации эксперимента хорошо именования является крюсоциальные. Это полезно рассмотреть, как данные будут использованы от съемки до окончательного анализа при разработке именования. 5. Синтетические переориентация диафрагмы Мы сейчас генерировать 3D-координационного стопку фотографий для производства синтетических переориентирована объеме. Во-первых, определить расстояние между координационными плоскостями и общая глубина переориентации, которые будут использоваться в переориентирована объеме 1, 7. Как правило, фокусное расстояние самолете установлен на половину глубины резкости и общая глубина переориентация определяется регионом, где все камеры поля зрения перекрытия. Фокальных плоскостей будет перпендикулярна к Z-оси системы координат ссылки. Определить масштабы применять к изображениям на перепроектирование в измерении объема. Шкала должна быть согласована с увеличением необработанных изображений, чтобы избежатьзначительное избыточной дискретизации или под-выборки reprojected изображений. Создание преобразований между каждой плоскости изображения камеры и каждого синтетического фокальной плоскости. Выполните предварительную обработку изображения, чтобы удалить фоновые шумы и учитывать различия в интенсивности между изображениями 1, 7. Reproject изображений на синтетические фокальных плоскостей, применять шкалу и повторной выборки изображений. Набор встроенных функций Matlab (Image Processing Toolbox) может работать с этими задачами данной плоскости к плоскости преобразований. На каждом синтетических фокальной плоскости, применяются либо аддитивной или мультипликативной переориентации SA алгоритма 1, 7. Для 3D-приложений SAPIV, мы имели хороший успех с добавкой SA (применительно к голосовых складок здесь). Для подсветки изображения пузырь, мультипликативный SA дало превосходные результаты. Для проверки применяют переориентации одной плоскости калибровки изображения, чтобы увидеть, если реконструкции появится, как ожидается. </li> 6. Объем пост-обработки Для оценки исходных объектов в объеме, который сгенерировал светового поля требует обработки шагом известный как реконструкция. Некоторые алгоритмы существуют, начиная от простых пороговой интенсивности от 1 до градиента на основе метрик фокус 7 до более сложных 3D деконволюции 8. Выберите алгоритм реконструкции соответствующего приложения. Для PIV, мы добились успеха и с порога интенсивности и 3D деконволюции. Мы используем интенсивности порогового здесь, чтобы сформировать координационный стека. Два координационных стеки время от 1 (Т 1) и время 2 (T 2) являются кросс-коррелированных для формирования векторного поля. 3D световое поле изображений методом по своей природе результаты в объекты, которые вытянуты в глубину измерения, которые могут повлиять на точность PIV; хороший алгоритм реконструкции пытается смягчить это удлинение. После реконструкции шаг, особенностями в объеме, возможно, потребуется или бывшихсократилась, чтобы обеспечить измерение размеров, формы, и т.д. алгоритмы, используемые для извлечения признаков разнообразны и зависят от приложения 7. Чтобы извлечь пузыри, например, требует средств локализации пузырей функций и определение их размера. Для применения PIV, мы явно не извлечь частицы и этот шаг можно пропустить. Для 3D-приложений SAPIV, разобрать реконструкцию объема в меньших объемах допроса и применения подходящих кросс-корреляции на основе алгоритма PIV для измерения векторное поле, 1, 3. maketform: строит самолет преобразования плоскости и функции imtransform: карты и ресамплинг изображения на основе преобразования из maketform.