|Generate QR code
Open Access
Subscription Access
Алгоритм компенсации влияния деформаций при использовании теневого фонового метода
Abstract
The algorithm for compensation of image distortion due the affect of surface deformation of background pattern with usage of background orientied schlieren (BOS) was developed. The algorithm performance is validated are described in details. The optimal marker for search in image was discovered experimentally. The possibilities of the algorithm for background pattern surface shifting and rotating compensation with the standard deviation not more than 0.43 pixel obtained by cross-correlation processing were considered.
About the Authors
А. Поройков
Национальный исследовательский университет «МЭИ»
Russian Federation
Russian Federation
О. Евтихиева
Национальный исследовательский университет «МЭИ»
Russian Federation
Russian Federation
И. Павлов
Национальный исследовательский университет «МЭИ»
Russian Federation
Russian Federation
References
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.
Review
For citations:
, , . Izmeritel`naya Tekhnika. 2017;(10):37-41. (In Russ.)
Views:
84
Email this article 