PDF 8.939kB - Hochschule Ulm
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Kapitel 3. Particle Image Velocimetry<br />
3. Die entstandene Ähnlichkeitsebene wird nach Ausreißern durchsucht, welche dann entfernt<br />
und interpoliert werden. Das Maximum (bzw. Minimum) der Ähnlichkeitsebene<br />
wird ermittelt und die zugehörige Verschiebung an die nächste Hierarchieebene übergeben.<br />
4. Schritt 1) bis 4) werden wiederholt, wobei der Suchbereich verkleinert (meist halbiert)<br />
wird. Des Weiteren wird die Überlappung erhöht. Dies wird solange wiederholt bis die<br />
Größe des Suchbereichs der des Referenzbildes entspricht.<br />
5. Abschließend werden die Ähnlichkeit und der daraus resultierende Verschiebungsvektor<br />
für die finale Position berechnet.<br />
3.3.5 Position des Extremwertes<br />
Einer der wichtigsten Aufgaben des PIV-Verfahren ist die Detektion der größten Ähnlichkeit<br />
sowie deren Positionsbestimmung. Aufgrund der Diskretisierung kann die Position des Extremwertes<br />
der Ähnlichkeits-Ebene nur mit einer systembedingten Ungenauigkeit von ±0,5<br />
Pixel angegeben werden. Um die Position trotzdem mit Subpixel Genauigkeit bestimmen<br />
zu können, wird ein Fit zwischen den Ähnlichkeitswerten und einer geeigneten Funktion<br />
durchgeführt. Meist wird hierfür ein Drei-Punkte-Schätzer eingesetzt, der die Koeffizienten<br />
einer Gauß’schen Glockenkurve aus drei Punkten ermittelt.<br />
Dabei wird folgendermaßen vorgegangen:<br />
1. Der Extrempunkt der Ähnlichkeitsebene wird bestimmt und dessen Position (i, j) gespeichert.<br />
2. Die Ähnlichkeit der vier benachbarten Datenpunkte R (i−1,j) , R (i+1,j) , R (i,j−1) und<br />
R (i,j+1) wird berechnet.<br />
3. Für beide Richtungen werden die Koeffizienten der zugehörigen Gauß’schen Glockenkurve<br />
berechnet. Der Schnittpunkt beider Kurven bestimmt die verwendete Position<br />
des Extremwertes.<br />
Nach [30, Tabelle 5.1] ergibt sich für eine Gauß’sche Glockenkurve der Form<br />
folgende Korrektur der Position des Extremwertes (x 0 , y 0 ):<br />
x 0 = i +<br />
f(x) = C · e − (x 0 −x)2<br />
k (3.9)<br />
lnR (i−1,j) − lnR (i+1,j)<br />
2 lnR (i−1,j) − 4 lnR (i,j) + 2 lnR (i+1,j)<br />
(3.10)<br />
und<br />
y 0 = j +<br />
lnR (i,j−1) − lnR (i,j+1)<br />
2 lnR (i,j−1) − 4 lnR (i,j) + 2 lnR (i,j+1)<br />
. (3.11)<br />
Masterarbeit Julian Paar 30