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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

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