|сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Алгоритм компенсации влияния деформаций при использовании теневого фонового метода
Аннотация
Разработан алгоритм компенсации искажений изображений под действием деформации поверхности фонового экрана при использовании теневого фонового метода. Подтверждена работоспособность алгоритма. Экспериментально определён оптимальный маркер для поиска на изображении. Рассмотрены возможности алгоритма по компенсации сдвига и поворота поверхности фонового экрана со средним квадратическим отклонением не более 0,43 пиксела, определяемым кросскорреляционной обработкой.
Об авторах
А. Ю. Поройков
Национальный исследовательский университет «МЭИ»
Россия
Россия
О. А. Евтихиева
Национальный исследовательский университет «МЭИ»
Россия
Россия
И. Н. Павлов
Национальный исследовательский университет «МЭИ»
Россия
Россия
Список литературы
1. Meier G. E. A. Computerized background-oriented schlieren // Experiments in Fluids. 2002. V. 33. P. 181-187.
2. Raffel M., Willert C., Kompenhans J. Particle image Velocimetry. A practical guide. Berlin: Springer, 2007.
3. Boden F., Kirmse T., Jentink H. Image pattern correlation technique (IPCT) // Advanced Flight Testing Workshop AIM-2: Handbook of Advanced in Flight Meas. Techniq. Norderstedt: BoD-Books on Demand, 2013. P. 63-85.
4. Скорнякова Н. М. Теневой фоновый метод // Современные оптические методы исследования потоков / Под ред. Б. С. Ринкевичюса. М.: Оверлей, 2011. С. 93-107.
5. Boden F., Jentink H., Petit C. Wing Deformation Measurements on a Large Transport Aircraft (IPCT) // Advanced In-Flight Measurement Techniques. Berlin, Heidelberg: Springer, 2013. P. 93-115.
6. Поройков А.Ю., Скорнякова Н.М. Анализ метода корреляции фоновых изображений для измерения изгиба металлической поверхности // Измерительная техника. 2010. № 10. С. 43-46
7. Поройков А.Ю. Восстановление 3D профиля деформированной металлической пластины методом корреляции фоновых изображений // Измерительная техника. 2014. № 14. С. 15-19.
8. Boden F., Kirmse T., Poroikov A. Yu., Rinkevichyus B. S. Skornyakova N. M., Shashkova I. A. Accuracy of Measurement of Dynamic Surface Deformations by the Image Pattern Correlation Technique // Optoelectronics, Instrum. and Data Proc. 2014. V. 50. No. 5. P. 474-481.
9. Kirmse T., Gardner A., Krombholz C. Investigation of Aero-Optical Effects in Model Deformation Measurements in a Transonic Flow // Investigation of Aero-Opt. Effects in Model Deformation Meas. in a Transonic Flow. 2013. V. 121. P. 665-672.
10. Keane R. D., Adrian R. J. Theory of cross-correlation analysis of PIV images // Flow Visualization and Image Analysis. 1993. P. 1-25.
11. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: ТЕХНОСФЕРА, 2005.
12. Frigo M., Johnson S. G. The Design and Implementation of FFTW3 // Proc. IEEE. 2005. V. 93(2). P. 216-231.
13. Lewis J. P. Fast normalized cross-correlation // Proc. Vision Interface. 1995. P. 120-123.
14. Haralick M. R., Shapiro G. L. Computer and Robot Vision. V. II. N.Y.: Addison-Wesley, 1992. P. 316-317.
15. Шапиро 3. Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. М.: Бином Лаборатория знаний, 2009.
16. Кулеш В. П. Видеограмметрическая система для измерений деформаций крупномасштабной модели в потоке аэродинамической трубы // Датчики и системы. 2013. № 8(171). С. 7-12.
17. Визильтер Ю. В., Желтов С. Ю., Бондаренко А. В., Ососков М. В., Моржин А. В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения. М.: Физматкнига, 2010.
Рецензия
Для цитирования:
Поройков А.Ю., Евтихиева О.А., Павлов И.Н. Алгоритм компенсации влияния деформаций при использовании теневого фонового метода. Izmeritelʹnaya Tekhnika. 2017;(10):37-41.
Просмотров:
74
Послать статью по эл. почте 