DOI: https://doi.org/10.26089/NumMet.v17r321

Алгоритмы обработки изображений камеры светового поля и их применение для оптической диагностики потоков

Авторы

  • А.В. Серёдкин
  • М.П. Токарев

Ключевые слова:

алгоритм программной перефокусировки
вычисление карты глубины
камера светового поля
пленоптическая система
оптическая дианостика потоков
PIV (Particle Image Velocimetry)
PTV (Particle Tracking Velocimetry)

Аннотация

Применение современных оптико-электронных приборов расширяет возможности исследований в области экспериментальной механики жидкостей. Методы вычислительной фотографии за счет использования основанных на ней устройств постепенно проникают в различные области науки и техники. Камера светового поля может использоваться для регистрации трехмерных распределений скорости в потоках жидкости и газа там, где расположение нескольких панорамных оптических сенсоров затруднено за счет ограничения оптического доступа и вибраций. В работе исследованы возможности пленоптической системы, состоящей из доступной на рынке промышленной камеры светового поля применительно для диагностики течений жидкости и газа. Предложен и протестирован новый программный алгоритм для вычисления карты глубины регистрируемой измерительной области. Согласно полученным результатам, пространственное разрешение метода по глубине при использовании 11 мегапиксельного сенсора достигает 1/40 от глубины резкости оптической системы. Указанный метод был использован для измерения 3D-полей скорости турбулентной струи внутри щелевого канала по всей его глубине. В будущем количество задач, в которых целесообразно использование пленоптических устройств с высоким пространственным разрешением, будет расти.

Новые вычислительные технологии

Загрузки

Опубликован

2016-06-04

Выпуск

Том 17 (2016): Выпуск 3.

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Авторы

А.В. Серёдкин

Новосибирский государственный университет,
физический факультет
ул. Пирогова, 2, 630090, Новосибирск
• инженер

М.П. Токарев

Институт теплофизики имени С.С. Кутателадзе СО РАН
проспект Академика Лаврентьева, 1, 630090, Новосибирск
• старший научный сотрудник

Библиографические ссылки

  1. C. Perwass and L. Wietzke, “Single Lens 3D-Camera with Extended Depth-of-Field,” Proc. SPIE 8291, 8-15 (2012).
  2. N. Zeller, F. Quint, and U. Stilla, “Calibration and Accuracy Analysis of a Focused Plenoptic Camera,” in Proc. ISPRS Technical Commission III Symposium, Zürich, Switzerland, September 5-7, 2014 (ISPRS Press, Zürich, 2014), pp. 205-212.
  3. M. P. Tokarev, D. M. Markovich, and A. V. Bilsky, “Adaptive Algorithms for PIV Image Processing,” Vychisl. Tekhnol. 12 (3), 109-131 (2007).
  4. M. V. Shestakov, M. P. Tokarev, and D. M. Markovich, “3D Flow Dynamics in a Turbulent Slot Jet: Time-Resolved Tomographic PIV Measurements,” in Proc. 17th Int. Symp. on Applications of Laser Techniques to Fluid Mechanics, Lisbon, Portugal, July 7-10, 2014 (Inst. Superior Tecnico, Lisbon, 2014), pp. 1-7.
  5. M. V. Shestakov, V. M. Dulin, M. P. Tokarev, et al., “PIV Study of Large-Scale Flow Organisation in Slot Jets,” Int. J. Heat Fluid Fl. 51, 335-352 (2015).
  6. A. V. Bilsky, V. A. Lozhkin, D. M. Markovich, and M. P. Tokarev, “A Maximum Entropy Reconstruction Technique for Tomographic Particle Image Velocimetry,” Meas. Sci. Technol. 24 (4), 1-10 (2013).
    doi 10.1088/0957-0233/24/4/045301
  7. Ye. K. Akhmetbekov, A. V. Bilsky, Yu. A. Lozhkin, et al., “Software for Experiment Management and Processing of Data Obtained by Digital Flow Visualization Techniques (ActualFlow),” Vychisl. Metody Programm. 7, 79-85 (2006).