멀티 카메라 라이트 필드 영상을 통해 3D 흐름 필드를 결정하는

다음 비디오의 전반적인 목적은 3D 속도 필드를 생성할 수 있는 3차원 이미징 기술에 대한 개요를 제공하는 것입니다. 이는 보정된 카메라를 사용하여 라이트 필드를 샘플링하는 데 필요한 이미지를 수집함으로써 달성됩니다. 두 번째 단계로, 라이트 필드는 다시 매개변수화되어 플로우 필드의 3D 표현을 형성하는 이미지의 초점 스택을 생성합니다.

다음으로, 초점 스택은 3D 속도장 벡터를 얻기 위해 교차 상관 관계 알고리즘을 사용하여 사후 처리됩니다. 결과는 테스트 베드로 사용된 진동 합성 성대 모델의 여파로 시간이 분해된 3D 흐름 필드를 보여줍니다. 거품 필드에 적용된 기술에 대한 결과도 표시됩니다.

계속 하세요. 기존 방법에 비해 이 기술의 주요 장점은 더 많은 입자, 기포 또는 물방울을 포함하는 부피로 측정할 수 있다는 것입니다. 이 방법은 유체 흐름에 대한 통찰력을 제공할 수 있으며 화염의 모양 및 연소에서 속도가 수행하는 역할 측정, 심지어 새 무리와 같은 동물 그룹의 집단 행동 측정과 같은 다른 응용 분야로 확장될 수 있습니다.

일반적으로 이 기술을 처음 접하는 개인은 데이터의 양이 압도적일 수 있기 때문에 어려움을 겪을 수 있지만, 우리는 이 방법을 사용하기 위한 요리책을 개발했다고 생각합니다. 그래. 이 방법의 시각적 시연은 카메라 및 보정 설정이 단일 카메라 접근 방식을 사용할 때와 상당히 다르기 때문에 매우 중요합니다. 우리는 스콧 톰슨(Scott Thompson) 박사의 브리검 영 대학교 바이오유체 연구실에서 그의 대학원생인 제시 데일리(Jesse Daley)의 도움을 받아 이 실험을 수행할 것입니다.

첫 번째 단계는 측정 볼륨의 크기와 유체 흐름 실험을 조사하는 데 필요한 시간 및 공간 해상도를 결정하는 것입니다. 여기서, 이 방법은 합성 성대에 의해 유도된 기류에 대한 손실 대칭을 위한 3D 합성 개구 입자 이미지를 수행하는 데 사용됩니다. 측정 볼륨은 50 x 50 x 25mm 세제곱이며 캡처할 수 있는 가장 짧은 시간 척도는 10마이크로초입니다.

다음으로, 양호한 신호 대 잡음비로 재초점 이미지를 생성하는 데 필요한 카메라의 수를 결정하기 위해 실험에 존재할 광학 밀도를 추정합니다. 파종 밀도가 높을수록 입자 이미지의 이 시점에서 더 많은 카메라가 필요합니다. O 대칭 실험의 경우, 픽셀당 입자도 계산해야 합니다: 각 카메라가 서로 다른 시점에서 측정 볼륨을 볼 수 있도록 프레임에 어레이 구성으로 카메라를 장착합니다.

그런 다음 어레이의 나머지 카메라 사이의 간격을 설정합니다. 카메라를 서로 더 멀리 떨어뜨리면 깊이 차원의 공간 해상도가 향상되지만 총 해결 가능한 깊이가 희생됩니다. 데이터 캡처용.

에서 viewi, 카메라를 중앙 컴퓨터에 연결합니다. 교정 그리드와 같은 시각적 대상을 측정 볼륨의 중앙에 배치합니다. 어레이의 중앙 카메라의 이미지를 참조로 사용하고 전체 어레이 프레임을 측정 볼륨에서 더 가깝거나 더 멀리 이동하여 원하는 배율 각도 또는 카메라를 얻어 측정 볼륨의 중앙에 있는 시각적 대상이 각 카메라 이미지의 대략 중앙에 오도록 합니다.

각 카메라 렌즈의 조리개를 완전히 연 상태에서 각 카메라의 초점을 시각적 대상에 맞춥니다. 측정 볼륨의 뒤쪽에 교정 대상을 놓습니다. 대상이 각 카메라의 시야에 있는지 확인합니다.

그렇지 않은 경우 카메라와 측정 볼륨 및/또는 카메라 간격 사이의 거리를 재조정하십시오. 볼륨의 앞쪽에 있는 보정 대상에 대해 동일한 작업을 수행하고 앞쪽과 뒤쪽이 보일 때까지 반복합니다. 모든 카메라에서.

대상에 초점이 맞춰질 때까지 각 카메라의 조리개를 닫습니다. 각 카메라의 측정 볼륨 내의 어느 위치에나 위치하는 경우 조리개를 닫은 상태에서 추가 조명이 필요할 수 있습니다. 시작하려면 유동장에 적용되는 특정 측정 방법을 기반으로 측정 볼륨을 조명하기 위한 적절한 방법을 결정합니다.

이 데모에서는 1000헤르츠 이중 펄스 레이저가 사용됩니다. 광학 렌즈를 사용하여 레이저를 측정 부피를 덮는 광량으로 형성합니다. 마지막으로, 데이터 수집 준비가 되면 입자 image.Loc에 적합한 트레이서 입자로 볼륨을 시드할 준비를 합니다.

참고 문헌에 설명된 대로 대칭 측정. 일반적으로 픽셀당 0.05 - 0.15 입자의 이미지 밀도는 8개 이상의 카메라를 사용하는 대부분의 실험에 적합합니다. 카메라 수가 고정된 경우 픽셀당 입자가 감소합니다.

더 큰 부피 깊이 치수용. 중요한 단계는 보정입니다. 이것은 추적 입자를 사용하거나 사용하지 않고 수행할 수 있습니다.

이 데모에서와 같이 다중 카메라 자체 보정 알고리즘을 사용하는 경우 측정 볼륨에 참조 좌표계를 설정합니다. 여기서, 캘리브레이션 그리드는 성대(vocal fold)의 중심에 배치되며, 참조 좌표계에 대한 고정된 방향으로, 알려진 형상을 가진 물체를 캘리브레이션 타겟으로 사용합니다. 이 경우, 멀티 카메라 자체 캘리브레이션 알고리즘 또는 캘리브레이션 타겟 위치의 캘리브레이션 그리드는 정밀하게 제어되는 위치를 제외하고는 무작위일 수 있습니다.

이는 참조 좌표계를 설정합니다 각 카메라에서 각 위치에서 대상의 이미지를 캡처합니다. 각 카메라에서 대상의 점을 식별합니다. 자체 보정을 위한 각 이미지의 경우 대상에서 식별된 각 지점은 각 카메라에서 만든 이미지에 위치해야 합니다.

그러나 참조 좌표계에서 점의 명시적 위치는 정확하게 배치된 대상과 연관된 점에 대해서만 필요합니다. 정량적 시간 분해 광장 이미징을 위한 데이터를 수집하려면 모든 카메라와 조명 소스를 정확하게 동기화해야 합니다. 이 실험에서는 프로그래밍된 외부 펄스 발생기를 사용하여 카메라 노출 및 조명 시퀀스를 트리거합니다.

데이터 파일 이름 지정에 대한 몇 가지 고려를 포함하여 많은 양의 데이터 수집을 준비합니다. 트레이서 입자가 흐르고 있는지 확인하고 선택한 트리거링 방법을 통해 카메라 캡처 및 조명 시퀀스를 시작하여 실험 데이터 캡처를 시작합니다. 데이터 수집을 위해 합성적으로 재초점이 맞춰진 볼륨을 생성하려면 3D 초점 스택을 생성합니다.

이렇게 하려면 초점 평면 사이의 간격과 다시 초점이 맞춰진 볼륨의 전체 재초점 깊이를 정의합니다. 참고 문헌에서 설명한 것처럼 일반적으로 초점면은 깊이 해상도의 절반으로 설정되고 전체 재초점 깊이는 모든 카메라 시야가 겹치는 영역에 의해 제어됩니다. 초점 평면은 참조 좌표계의 Z축에 수직이 됩니다.

여기서 우리는 약 0.16mm의 초점면 간격과 20mm의 총 재초점 깊이를 가지고 있으며, 처리 후 약 128개의 해상도를 가진 수상 비행기를 가지고 있으며, 배경 소음을 개선하고 이미지 간의 강도 차이를 수용하기 위해 이미지 전처리를 수행합니다. 각 카메라, 이미지 평면 및 각 합성 초점면 간에 변환을 설정합니다. 합성 초점면에 이미지를 다시 투사합니다.

스케일을 적용하고 이미지를 다시 샘플링합니다. 이 작업은 matlab 내에서 수행할 수 있습니다. 평면에서 평면으로의 변환이 주어지면 각 합성 초점면에 덧셈 또는 곱셈 합성 조리개 재초점 알고리즘을 적용합니다.

확인 사항으로, 보정 이미지의 한 평면에 재초점을 적용하여 재구성이 예상대로 나타나는지 확인합니다. z가 13.3mm인 보정 평면 중 하나에 덧셈 방법을 적용하면 초점 스택이 뒤에서 앞으로 이동함에 따라 이미지가 초점에 들어오고 초점이 맞춰집니다. 마지막으로, 왼쪽의 초점이 재조정된 이미지와 오른쪽 중앙 카메라의 보정 그리드의 이미지를 사용하여 각 보정 평면의 초점을 보여줍니다.

원하는 모든 평면에 다시 초점을 맞춘 후 프로세스를 다시 맞춘 후 다시 초점을 맞추어 발생하는 노이즈를 제거하는 이미지는 초점이 다시 맞춰진 이미지의 강도 히스토그램을 기반으로 임계값을 적용하여 초점이 맞는 입자를 유지합니다. 다음으로, 임계값 이미지를 함께 쌓아 재구성이라는 프로세스에서 볼륨을 생성합니다. 재구성 후 볼륨에서 정량적 데이터를 수집할 수 있습니다.

손실에 대한 고품질 원시 입자 이미지의 예, 단일 카메라의 대칭 이미지가 여기에 나와 있습니다. 이러한 이미지에는 검은색 배경과 높은 대비로 나타나는 균일하게 분포된 입자가 포함되어 있습니다. 다음은 적절하게 시드되고 정확하게 보정된 실험의 결과입니다.

합성 조리개 초점이 다시 맞춰진 이미지는 왼쪽에서 오른쪽으로 각 깊이 평면의 초점이 맞는 입자가 영하 7mm, 0밀리미터 및 7mm 깊이의 이미지임을 보여줍니다. 데이터를 활용하려면 재구성(reconstruction)이라고 하는 처리 단계가 필요합니다. 이 경우 각 깊이 평면에서 초점이 맞는 입자를 유지하기 위해 강도, 임계값이 적용됩니다.

그런 다음 초점면이 쌓여 여기에 볼륨을 만듭니다. 동일한 깊이의 이미지는 서로 다른 두 시간에 표시됩니다. 그런 다음 임계값 볼륨은 입자 이미지 속도 대칭을 수행하기 위한 적절한 수의 입자를 포함하는 질의 볼륨으로 전달될 수 있습니다.

이것은 여러 번 단계에 대한 합성 성대에 의해 발생하는 제트의 3차원 벡터장에 대해 수집된 샘플 데이터의 예입니다. 왼쪽에는 매번 전체 3D 속도 필드의 I 비대칭 보기가 표시됩니다. Z가 5mm와 같은 XY 평면의 계단 절단부는 YZ 평면의 중앙 절단부에 표시됩니다.

X와 같을 때 14mm가 오른쪽에 표시되고 t는 0밀리초와 같습니다. 성대는 닫혀 있고 장에서 속도가 거의 없습니다. 1밀리초에서 제트의 가장 큰 속도는 양의 와이드 방향으로 이동하고 강도가 2밀리초에서 4밀리초로 감소합니다.

폴드는 5밀리초에서 닫히므로 제트 속도가 감소하고 주기가 반복됩니다. 이 데이터는 일반적으로 표시되는 평균과 대조적으로 단일 스냅샷의 속도 필드를 나타냅니다. 라이트 필드 이미징의 또 다른 응용 분야는 거품이 많은 흐름입니다.

여기에 보이는 것은 물 표면에 충돌하는 제트기로부터 공기가 유입되어 형성된 거품 자기장입니다. 동영상을 한 번에 일시중지합니다. 단계를 사용하면 서로 다른 깊이 평면에서 이미지를 통해 다시 초점을 맞춰 거품이 초점이 들어오고 나가는 것을 볼 수 있습니다.

이 스틸 이미지는 왼쪽에서 오른쪽으로 카메라 어레이의 거품 흐름 필드의 원시 이미지와 마이너스 10mm, 0밀리미터 및 10mm 깊이에서 초점을 다시 맞춘 이미지를 보여줍니다. 원은 마이너스 10mm 깊이 평면에 있는 거품을 강조 표시하고 다른 평면에서는 시야에서 사라집니다.마스터하면 보정 및 데이터 캡처는 일반적으로 약 4시간 내에 수행할 수 있으며 합성 캡처 재초점은 이 절차를 수행하는 동안 약 12시간 내에 수행할 수 있습니다. 수집되는 많은 데이터에는 많은 단계가 있으므로 매우 체계적인 것이 중요합니다.

이 절차에 따라 풍부한 데이터 세트를 조사하여 여러 질문에 대한 물리적 통찰력을 얻을 수 있습니다.: 다상 흐름에서 거품 크기 분포는 무엇입니까? 이 기술은 물리 생물학과 같은 분야의 연구자들에게 나비 비행의 유체 역학 또는 조류 무리의 3차원 구조를 연구할 수 있는 길을 열어줄 것입니다. 이 비디오를 시청한 후에는 라이트 필드 이미징을 위해 카메라를 설정하고, 정확하게 보정하고, 소프트웨어의 이미지에 대해 합성 조리개를 수행하고, 추가 처리를 위해 체적 데이터를 활용하는 방법을 꽤 잘 이해하게 될 것입니다.

샘플 코드, 데이터 세트 및 자습서 정보는 당사 웹 사이트를 참조하십시오. Tad Truscott과 함께 일하는 것은 매우 위험할 수 있다는 것을 잊지 말고 그의 실험실에서 일할 때 방탄복을 착용하는 것과 같은 모든 예방 조치를 항상 취하십시오.