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Engineering

La determinación de los campos de flujo a través de imágenes en 3D multi-cámara de campo de luz

doi: 10.3791/4325 Published: March 6, 2013

Summary

Una técnica para realizar cuantitativa de tres dimensiones (3D) para una serie de flujos de fluidos. Utilizando los conceptos del área de Imagenología campo de luz, podemos reconstruir volúmenes 3D a partir de series de imágenes. Nuestros resultados en 3D abarcan una amplia gama incluyendo campos de velocidad y de fases múltiples distribuciones de tamaño de burbujas.

Abstract

En el campo de la mecánica de fluidos, la resolución de los sistemas de cómputo ha dejado atrás los métodos experimentales y ampliado la brecha entre los fenómenos predichos y observados en los flujos de fluidos. Por lo tanto, existe una necesidad de un método accesible capaz de resolver en tres dimensiones (3D) de los conjuntos de datos para una serie de problemas. Se presenta una nueva técnica para realizar cuantitativo de imágenes 3D de muchos tipos de campos de flujo. La técnica 3D permite la investigación de campos de velocidad complicadas y flujos burbujeantes. Las mediciones de este tipo presentan una variedad de desafíos para el instrumento. Por ejemplo, los flujos de bubbly ópticamente denso multifásicos no puede ser fácilmente captado por tradicionales, las técnicas no invasivas de medición de flujo debido a las burbujas de oclusión óptica de acceso a las regiones interiores del volumen de interés. Mediante el uso de imágenes de campo de luz que son capaces de reparametrizar imágenes capturadas por una serie de cámaras para reconstruir un mapa 3D volumétrico para cada instancia de tiempo, a pesaroclusiones parciales en el volumen. La técnica hace uso de un algoritmo conocido como apertura sintética (SA) reorientación, en el que una pila focal 3D se genera mediante la combinación de imágenes desde varias cámaras posterior a la captura 1. Imágenes de campo de luz permite la captura de angular, así como la información espacial sobre los rayos de luz, y por lo tanto permite la reconstrucción de la escena 3D. La información cuantitativa se puede extraer de las reconstrucciones en 3D mediante una variedad de algoritmos de procesamiento. En concreto, se han desarrollado métodos de medición basados ​​en imágenes de campo de luz para la realización de velocimetría de imagen de partículas 3D (PIV), la extracción de burbujas en un campo 3D y el seguimiento de los límites de una llama vacilante. Se presentan los fundamentos de la metodología de campo de la imagen Luz en el contexto de nuestra configuración para realizar 3DPIV del flujo de aire que pasa a través de un conjunto de cuerdas vocales sintéticas, y muestran resultados representativos de la aplicación de la técnica a un chorro de burbujas de arrastre de profundización.

Protocol

1. 3D Campo de Luz de configuración de imagen

  1. Comience por determinar el tamaño del volumen de medición, así como la resolución temporal y espacial requerida para investigar el experimento de flujo de fluido que está siendo estudiado.
  2. Estimar la densidad óptica que estará presente en el experimento con el fin de determinar el número de cámaras requeridas para generar imágenes reorientado con buena relación señal-ruido (SNR) 1, 2 (por ejemplo, para PIV de calcular las partículas por píxel). Para el experimento SAPIV 3D con los pliegues vocales sintéticos presentados en la presente memoria, se utiliza 8 cámaras y esperar para lograr una densidad de siembra de 0.05-0.1 partículas por píxel (ppp). Este número aumenta al aumentar el número de cámara con rendimientos decrecientes alcanzado alrededor de 13 cámaras, el SNR disminuye rápidamente por debajo de 5 cámaras.
  3. Montar las cámaras en una configuración de la matriz en una estructura de tal manera que cada cámara se puede ver el volumen de medición de puntos de vista diferentes.
  4. Conecte las cámaras a un ordenador central para la captura de datos y visualización.
  5. Seleccione objetivos con distancias focales apropiados para la ampliación deseada y ópticos distancias de trabajo. Típicamente, el mismo tipo de lente de longitud focal fija está montado en cada cámara, para generar un aumento similar en cada imagen.
  6. Coloque un objeto visual (tal como una rejilla de calibración) en el centro del volumen de medición.
  7. Uso de la imagen desde la cámara central de la matriz como una referencia, mover el marco de la cámara matriz completa más cerca o más lejos de la medición de volumen para alcanzar el aumento deseado.
  8. A continuación, separar las cámaras restantes en la matriz. Espaciado de las cámaras más separados el uno del otro mejora la resolución espacial en la dimensión de profundidad en el costo de la profundidad total resoluble 1. Nota: se utiliza para referirse a la profundidad de la dimensión Z, que es positiva hacia las cámaras (véase la Figura 1). La relación de profundidad en el-Avión resolución viene dada aproximadamente por Ecuación 1 , Donde Z es la profundidad en el volumen, o s es la distancia de las cámaras a la parte delantera del volumen, y D es la relación de espaciamiento cámara a s o.
  9. Ángulo de todas las cámaras de tal manera que el objetivo visual en el centro del volumen de medición está aproximadamente centrado en cada imagen de la cámara.
  10. Con las aberturas completamente abiertas sobre cada lente de la cámara, se centran cada cámara en el objetivo visual.
  11. Colocar un objeto de calibración en la parte posterior del volumen de medición. Asegúrese de que el objetivo está en la vista de cada cámara, y si no es así, entonces la distancia entre las cámaras y el volumen de medición y / o separación de cámara necesidades de ajuste (pasos 1.7 a 1.8).
  12. Cierre la abertura de cada cámara hasta que el objetivo esté enfocado en cada cámara.
  13. Repita los pasos 1.11-1.12 con el objetivo en tél delante del volumen de medición. El objetivo de calibración debe ser similar a la figura 2 después de cada cámara se ajusta.

2. Volumen de configuración Iluminación

  1. Determinar el método apropiado para la iluminación del volumen de medición basado en el método de medición específico que está siendo aplicado al campo de flujo. Para velocimetría de imagen de partículas (PIV) un volumen de láser se utiliza.
  2. Seleccionar un láser con una frecuencia de pulso que se puede conseguir la resolución deseada temporal de la medición. El láser puede ser de una sola pulsaron durante resuelta en el tiempo o doble pulsaron durante marco horcajadas 3.
  3. Utilizar lentes ópticas para formar el haz láser en un volumen de luz que cubre el volumen de medición.
  4. Semilla del volumen con partículas trazadoras adecuados para las mediciones de PIV 3. La concentración de partículas en el fluido debe ser lo suficientemente grande como para conseguir la resolución espacial deseada, pero no tan grande como para reducir la SNR enSA reorientado las imágenes por debajo de un nivel aceptable. Referencia 1 contiene un estudio detallado de la densidad de siembra alcanzable, pero como regla general, una densidad de imagen de 0.05-0.15 partículas por pixel (ppp) es adecuada para la mayoría de los experimentos con 8 o más cámaras. Para un número fijo de cámaras, las partículas por pixeles disminuye para las grandes dimensiones de volumen de profundidad.

3. Calibración de la cámara de matriz

  1. La calibración requiere la captura de una serie de imágenes en cada cámara con un objetivo de calibración (por ejemplo, una cuadrícula de tablero de ajedrez, véase la figura 2) en varias ubicaciones en todo el volumen de medición. En primer lugar, elegir entre dos tipos de calibración: o bien una cámara multi-método de auto-calibración o imágenes de un destino de calibración que se conoce con precisión mueve a través del campo de interés.
  2. Establecer un sistema de coordenadas de referencia en el volumen de medición. Este sistema de coordenadas se elige a menudo de una manera que es f relevanteo el experimento (por ejemplo, alineada con el eje de un cilindro, con origen en el borde de ataque de una placa plana, etc). Aquí hemos elegido para colocar nuestras redes en el plano XY alineados en puntos a lo largo del eje Z (Figura 1).
  3. Si se utiliza una cámara multi-auto-calibración algoritmo 4, 5 los lugares de destino de calibración puede ser aleatorio, a excepción de una ubicación que se encuentra precisamente en el sistema de coordenadas de referencia. La ubicación de los puntos de calibración en este objetivo localizado con precisión debe ser conocida con alta precisión. En cada cámara, capturar una imagen de la diana en cada ubicación similar a la Figura 2.
  4. Si no se utiliza una cámara multi-auto-calibración algoritmo, entonces el patrón de calibración debe ser precisamente colocados en varias ubicaciones en el volumen de medición de tal manera que la orientación del objetivo en el sistema de coordenadas de referencia se conoce con gran precisión. En cada cámara, capturar una imagen de la diana en cada ubicación.
  5. Identificar los puntos sobre el objetivo en cada cámara para cada imagen. Para la auto-calibración, las correspondencias imagen punto a través de todas las cámaras se requieren 5, pero explícita referencia a la imagen de punto correspondencias sólo son necesarios para los puntos generados por el objetivo localizado con precisión. Para el método de calibración precisamente atravesado, explícitas referencia a la imagen correspondencias de puntos son necesarios para todos los puntos en todas las cámaras.
  6. Aplicar el algoritmo de calibración elegida para calibrar todas las cámaras. Aquí se ha optado por utilizar una cámara multi-auto-calibración algoritmo 4, 5 (de código abierto http://cmp.felk.cvut.cz/ ~ svoboda / SelfCal / ) y las ubicaciones de las cámaras resultantes relativas a los planos de interés son se muestra en la Figura 3.

4. Temporización, disparo y Recolección de Datos

  1. Cuantitativo, con resolución temporal de imágenes campo de luz requiere que todos los cameras y fuentes de iluminación que se sincronizan con precisión, a menudo a un evento experimental relevante.
  2. Un generador de impulsos externo se utiliza para desencadenar las exposiciones de cámara y secuencias de iluminación. Programar las secuencias de temporización apropiadas de impulsos en el generador de impulsos. Para el experimento de las cuerdas vocales, se utiliza una secuencia fotograma a horcajadas, en el que el láser es pulsado cerca del final de la exposición de la cámara cerca de uno y el comienzo de la siguiente 3.
  3. Si la activación de un evento experimental, garantizar que una señal apropiada se genera y la entrada al generador de impulsos.
  4. Si activación manual, tomar las medidas para activar el generador de impulsos.
  5. Comenzar la captura de datos experimentales mediante el inicio de la captura de la cámara y la secuencia de iluminación a través del método elegido disparo.
  6. Aunque suene trivial, al adquirir la gran cantidad de datos asociado a un multi-cámara de campo de luz de imágenes experimento una buena convención de nombres es crucial. Es útil considerar cómo los datos serán utilizados desde la captura hasta la última instancia en el desarrollo de la convención de nombres.

5. Reorientación de apertura sintética

  1. Ahora vamos a generar una pila 3D focal de imágenes para producir un volumen sintéticamente reorientado. En primer lugar, definir el espaciamiento entre planos focales y la profundidad reorientación global que se utilizan en el volumen reorientado Ecuación 1 1, 7. Típicamente, el espaciado de plano focal se establece en la mitad de la resolución de profundidad y la profundidad total de reorientación se rige por la región en la que todos los campos de la cámara de visión se superponen. Los planos focales será perpendicular al eje Z del sistema de coordenadas de referencia.
  2. Definir la escala a aplicar a las imágenes sobre la reproyección en el volumen de medición. La escala debe ser coherente con la magnificación de las imágenes en bruto con el fin de evitarsignificativo sobre-muestreo o sub-muestreo de las imágenes proyectada de nuevo.
  3. Establecer las transformaciones entre cada plano de imagen de la cámara y cada plano focal sintético.
  4. Realizar procesamiento previo en la imagen para eliminar el ruido de fondo y dar cabida a las diferencias en la intensidad entre las imágenes 1, 7.
  5. Imágenes reproyectar en los planos focales sintéticos, aplique la escala y la re-muestra las imágenes. Un conjunto de funciones integradas de Matlab (Image Processing Toolbox a) puede manejar estas tareas dadas las transformaciones plano a plano.
  6. En cada plano focal sintético, aplique el aditivo o multiplicativo algoritmo reorientación SA 1, 7. Para aplicaciones 3D SAPIV, hemos tenido buen éxito con aditivo SA (tal como se aplica a los pliegues vocales aquí). Para las imágenes de burbujas contraluz, el multiplicativo SA ha dado resultados superiores. Como comprobación aplicar la reorientación a un plano de las imágenes de calibración para ver si la reconstrucción aparece como se esperaba.

    6. Volumen de post-procesamiento

    1. Para estimar los objetos originales en el volumen que ha generado el campo de luz requiere una etapa de procesamiento conocida como reconstrucción. Varios algoritmos que varían desde simples intensidad umbralización una de las métricas basadas en gradiente de enfoque 7 para deconvolución 3D más complejas 8. Elegir un algoritmo de reconstrucción apropiada para la aplicación. Para PIV, hemos tenido éxito con intensidad umbral ambos y deconvolución 3D. Nuestro método de umbralización intensidad para formar una pila focal. Dos pilas focales de tiempo 1 (t 1) y el momento 2 (t 2) son correlación cruzada para formar un campo vectorial. El Campo 3D Light método de imagen inherentemente resulta en objetos que son alargadas en la dimensión de profundidad, lo que puede afectar la precisión de PIV; un algoritmo de reconstrucción buena intenta mitigar este alargamiento.
    2. Después de la etapa de reconstrucción, características en el volumen puede ser necesario o excontratada para permitir la medición del tamaño, forma, etc Los algoritmos utilizados para la extracción de características son variadas y dependen de la aplicación 7. Para extraer las burbujas, por ejemplo, requiere un medio de localización de características de burbujas y la definición de su tamaño. Para aplicaciones PIV, no explícitamente extraer partículas y este paso puede omitirse.
    3. Para aplicaciones 3D SAPIV, analizar el volumen de reconstrucción en volúmenes más pequeños de interrogatorio y aplicar una adecuada correlación cruzada algoritmo basado en PIV para medir el campo vectorial 1, 3.

    un maketform: construye un avión con destino a transformación avión y imtransform: mapas y remuestrea una imagen basada en las transformaciones de maketform.

Representative Results

De alta calidad primas imágenes PIV contienen partículas distribuidas uniformemente que aparecen con alto contraste contra el fondo negro (figura 4a). Para compensar la falta de iluminación uniforme en toda la imagen, la imagen pre-procesamiento se puede realizar para eliminar regiones brillantes, ajustar el contraste y normalizar los histogramas de intensidad en todas las imágenes de todas las cámaras (Figura 4b). Cuando el experimento se sembraron a una densidad apropiada y una calibración exacta se realiza, el SA reorientado imágenes se revelan en las partículas de enfoque en cada plano de la profundidad (Figura 5). Si el volumen de medición es de más semillas, la SNR en las imágenes reorientado será baja por lo que es difícil de reconstruir las partículas. SA reorientado imágenes con buena SNR se puede thresholded para retener partículas en centrarse en cada plano de profundidad. Figura 6 muestra dos imágenes con umbral de dos pasos de tiempo en el plano Z = -10,6 mm de profundidad. El thresholded volume continuación, se analiza en volúmenes de interrogación que contienen un número suficiente de partículas para realizar PIV 3. Aplicando un algoritmo 3DPIV al volumen analizado se obtiene un campo de velocidad de fluido mostrado en la Figura 7, en este caso, el campo de flujo es la inducida por un pliegue vocal modelo. La velocidad del campo de flujo fuera del chorro es muy pequeña, por lo que muy pocos vectores puede ser visto fuera de esta región. En t = 0 ms la cuerda vocal está cerrado y la velocidad muy poco en el campo está presente. La mayor velocidad en el chorro en el momento t = 1 mseg se mueve en la dirección y positiva y reduce en intensidad a partir de t = 2 a 4 mseg. Se cierra el pliegue en t = 5 ms reduce la velocidad del chorro y el ciclo se repite. Estas imágenes no tienen la misma suavidad como muchos autores anteriores 9 que presentan hasta 100 imágenes promediadas ya que cada campo de velocidad presentado representa una instantánea en el tiempo. Como punto de referencia, las simulaciones anteriores han demostrado los errores típicos en calculard velocidades a ser del orden de 5-10% en cada componente de la velocidad, que incluye el error del algoritmo de PIV en sí 1; para el algoritmo que está utilizando (MatPIV 11 adaptado para 3D), este error se sabe que es grande en relación con otros códigos.

Flujos burbujeantes son otra área de interés científico que se pueden beneficiar de las capacidades 3D de imágenes de campo de luz. La técnica de SA puede ser aplicado de manera similar a los campos de flujo burbujeante, donde se sustituye la luz láser con luz de fondo difusa blanca, lo que resulta en imágenes tales como la que se muestra en la Figura 8a, donde los bordes de las burbujas aparecen oscuras contra el fondo blanco. Después de la auto-calibración, la variante multiplicativo del algoritmo SA se puede aplicar para producir una pila focal con burbujas muy concretos en el plano de profundidad correspondiente a la profundidad de la burbuja y de la vista borrosa en otros planos, tal como se muestra en la Figura 8b-d 7. Umbralización simple no esun método adecuado para la extracción de las burbujas, en lugar una serie de algoritmos avanzados de extracción de características se utilizan como se detalla en 7.

Figura 1
Figura 1. Imagen de las cámaras y los pliegues vocales con las etiquetas y el sistema de coordenadas.

Figura 2
Figura 2. Rejilla de calibración en Z = 0 mm como se ve desde todas las cámaras 8.

Figura 3
Figura 3. Topview de configuración de la cámara de salida multi-cámara auto calibración. Cámaras 1-8 se encuentran con números y círculos, con su general directio visualizaciónn indica por una línea. La mancha roja cerca del origen es en realidad 400 + puntos de la cuadrícula de calibración en cada profundidad Z representa en 3D relativa a las cámaras.

Figura 4
Figura 4. Imágenes en bruto de campo de partículas visto desde la cámara # 6 en t 1 y t 2 (a + b). Mismas imágenes después de pre-procesamiento (c + d).

Figura 5
Figura 5 De izquierda a derecha:. Raw centrar las imágenes SAPIV en profundidades (a) Z = -5,9 mm, (b) -10,6 mm y (c) -15,3 mm.

La figura 6
Figura 6. ThreshoLDED imágenes en intervalos de tiempo (A) T 1 y (b) t 2 en Z = -10,6 mm.

Figura 7
Figura 7. Tridimensional campo vectorial del chorro creado por sintéticos pliegues vocales para 6 pasos de tiempo. El lado izquierdo muestra una vista isométrica del campo de velocidad 3D completo. Trozos de la xy y los planos YZ son hechas a través del centro de la cuerda vocal, como se indica encima de cada columna.

Figura 8
Figura 8 De izquierda a derecha:. Imagen Raw de campo de flujo burbujeante de conjunto de cámaras e imágenes reorientado en profundidad (b) Z = -10 mm, (c) 0 mm y (d) de 10 mm.El círculo resalta una burbuja que se encuentra en el plano Z = -10 mm de profundidad, y desaparece de la vista en otros planos. Los detalles de los experimentos de burbuja pueden ser encontrados en 4.

Discussion

Varios pasos son fundamentales para la correcta ejecución de un experimento de campo de la imagen Luz. Selección y colocación de lente de cámara deben ser elegidos cuidadosamente para maximizar la resolución dentro del volumen de medición. La calibración es quizás el paso más crítico, ya que los algoritmos de reorientación SA dejará de producir imágenes bien enfocadas sin calibración exacta. Afortunadamente, multi-cámara de auto-calibración facilita la calibración precisa con un nivel relativamente bajo de esfuerzo. Iluminación uniforme en todas las imágenes que proporciona un buen contraste entre los objetos de interés y el fondo es también necesario, aunque el procesamiento de imágenes puede normalizar las imágenes a un grado.

La sincronización es importante al realizar SA en volúmenes que han objetos en movimiento. Si cada cámara no se activa para tomar una imagen al mismo tiempo, la reconstrucción de la imagen, obviamente, será inexacto. Para los experimentos en este trabajo se utilizó la secuencia de temporización shown en la Figura 7.

Las aplicaciones de imágenes en 3D Light Field presenta en este documento implican una resolución espacial trade-off. Por ejemplo, 3D SAPIV puede reconstruir volúmenes de partículas de imágenes de partículas ópticamente denso, pero las partículas están distribuidas a lo largo de un volumen (potencialmente grande). Para 2D PIV, las partículas se distribuyen sobre una hoja delgada, y por lo tanto las imágenes con la misma densidad de las partículas corresponden a una densidad mucho más grande en el volumen de medición. No obstante, el método 3D SAPIV permite densidades de siembra mucho más grandes que otros métodos 3D PIV 1. Otra consideración potencialmente limitante es la intensidad computacional relativamente grande asociado con Luz métodos campo de la imagen, la complejidad computacional es típico de la imagen basada en los métodos de reconstrucción 3D como tomografía PIV-10.

Para este experimento se utilizaron 8 Photron SA3 cámaras equipadas con lentes Sigma 105 mm macro y un QUANTRONix Dual Darwin Nd: YLF láser (532 nm, 200 mJ). Las cámaras y láser fueron sincronizados entre sí a través de una Berkley Nucleonics 575 BNC digital de retardo / generador de impulsos. El flujo de fluido se sembró con Expancel lleno de helio microesferas de vidrio. Las microesferas tenían un diámetro medio de 70 micras con una densidad de 0,15 g / cc. Ofrecemos versiones de código abierto de los códigos que se utilizan en este documento para la comunidad académica a través de nuestro sitio web http://www.3dsaimaging.com/ y animamos a los usuarios a dar su opinión y participar en la mejora y el suministro de códigos útiles para la comunidad luz campo cuantitativo.

Disclosures

No tenemos nada que revelar.

Acknowledgments

Nos gustaría dar las gracias a NSF subvención CMMI # 1126862 para financiar el equipamiento y el desarrollo de los algoritmos de apertura sintética en BYU, en la casa de Laboratorio Independiente de Investigación (ILIR) fondos (controlado por el Dr. Tony Ruffa) para financiar el equipamiento y desarrollo en NUWC Newport, y NIH / NIDCD R01DC009616 subvención para la financiación SLT, DJD y JRN y datos relacionados con los experimentos de las cuerdas vocales y de la Universidad de Erlangen Escuela de Posgrado en Tecnologías Avanzadas Ópticas (SAOT) para el apoyo parcial de SLT. Por último, el Rocky Mountain Consorcio Espacial de la NASA subvención para la financiación JRN.

References

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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).More

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).

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