멀티 카메라 라이트 필드 영상을 통해 3D 흐름 필드를 결정하는

다음 영상의 전반적인 목적은 3D 속도장을 도출할 수 있는 3차원 이미징 기술의 개요를 제시하는 것입니다. 이는 캘리브레이션된 카메라를 사용하여 광장(light field) 샘플링에 필요한 이미지들을 수집함으로써 이루어집니다. 두 번째 단계로, 광장을 재매개변수화하여 유동장의 3D 표현을 형성하는 이미지의 초점 스택(focal stack)을 생성합니다.

다음으로, 교차 상관 알고리즘을 사용하여 포컬 스택을 후처리함으로써 3D 속도장 벡터를 얻습니다. 결과는 테스트 베드로 사용된 진동 합성 성대 모델의 후류에서 시간 분해능을 갖는 3D 유동장을 보여줍니다. 또한 기포장에 이 기술을 적용한 결과도 함께 제시됩니다.

계속 진행하십시오. 기존 방법과 비교하여 이 기술의 주요 장점은 더 많은 입자, 기포 또는 액적이 포함된 부피에서 측정이 가능하다는 점입니다. 이 방법은 유체 흐름에 대한 통찰력을 제공할 수 있으며, 화염의 형태 측정, 연소에서 속도가 하는 역할,さら는 조류 무리와 같은 동물 집단의 집단 행동 측정과 같은 다른 응용 분야로 확장될 수 있습니다.

일반적으로 이 기술을 처음 접하는 사람들은 데이터 양이 방대해져 어려움을 겪을 수 있지만, 저희는 이 방법을 사용하기 위한 가이드라인을 개발했다고 생각합니다. 카메라 및 캘리브레이션 설정이 단일 카메라 방식과 상당히 다르기 때문에 이 방법에 대한 시각적 시연이 매우 중요합니다. 본 실험은 Jesse Daley 대학원생의 도움을 받아 BYU Biofluids lab의 Scott Thompson 박사 연구실에서 진행하겠습니다.

첫 번째 단계는 유체 흐름 실험 조사에 필요한 측정 부피의 크기와 시간 및 공간 분해능을 결정하는 것입니다. 본 과정에서는 인공 성대에 의해 유도된 기류의 손실 대칭성을 확인하기 위해 3D 합성 개구 입자 영상법(synthetic aperture particle image)을 사용합니다. 측정 부피는 50 by 50 by 25 millimeter cubed이며, 캡처할 최소 시간 규모는 10 microseconds입니다.

다음으로, 양호한 신호 대 잡음비를 갖는 리포커스(refocus) 이미지를 생성하는 데 필요한 카메라 수를 결정하기 위해 실험 시 나타날 광학 밀도를 추정합니다. 입자 이미지의 경우, 이 단계에서 시딩 밀도가 높을수록 더 많은 카메라가 필요합니다. O 대칭 실험의 경우, 픽셀당 입자 수도 계산해야 합니다. 각 카메라가 서로 다른 관점에서 측정 영역을 관찰할 수 있도록 프레임 위에 카메라를 어레이 형태로 장착합니다.

다음으로, 어레이에 남은 카메라들 사이의 간격을 설정합니다. 카메라 간의 간격을 넓게 배치하면 총 분해 가능한 깊이는 줄어들지만, 깊이 차원에서의 공간 해상도는 향상됩니다. 데이터 캡처를 위해.

관찰 시, 카메라들을 중앙 컴퓨터에 연결합니다. 보정 그리드와 같은 시각적 타겟을 측정 부피의 중심에 배치합니다. 어레이의 중앙 카메라 영상을 기준으로 사용하여, 측정 부피 중심의 시각적 타겟이 각 카메라 영상의 중앙에 대략적으로 위치하도록 어레이 프레임 전체를 측정 부피에서 가깝게 또는 멀게 이동시켜 원하는 배율각이나 카메라 위치를 맞춥니다.

각 카메라 렌즈의 조리개를 완전히 개방한 상태에서, 각 카메라의 초점을 시각적 타겟에 맞춥니다. 측정 영역의 후면에 보정 타겟을 배치합니다. 타겟이 각 카메라의 시야 내에 들어오는지 확인하십시오.

그렇지 않은 경우, 카메라와 측정 영역 사이의 거리 또는 카메라 간격을 재조정하십시오. 측정 영역 전면에 캘리브레이션 타겟을 두고 동일하게 수행하며, 모든 카메라의 시야에 전면과 후면이 모두 들어올 때까지 이 과정을 반복하십시오.

대상체가 초점에 맞을 때까지 각 카메라의 조리개를 조입니다. 조리개를 조인 상태에서 각 카메라의 측정 부피 내 어느 위치에 있더라도 추가 조명이 필요할 수 있습니다. 우선, 유동장에 적용되는 특정 측정 방법에 따라 측정 부피를 조사하기 위한 적절한 방법을 결정하십시오.

본 시연에서는 1000 hertz 이중 펄스 레이저를 사용합니다. 광학 렌즈를 사용하여 레이저를 측정 체적을 덮는 광체적으로 형성하십시오. 마지막으로, 데이터 수집 준비가 되면 Particle Image Velocimetry(PIV)에 적합한 추적 입자를 해당 체적에 분사할 준비를 하십시오.

참고 문헌에 설명된 대칭 측정 방법입니다. 일반적으로 8대 이상의 카메라를 사용하는 대부분의 실험에서는 픽셀당 0.05에서 0.15개의 입자 밀도가 적당합니다. 카메라 수가 고정된 경우, 픽셀당 입자 수는 감소합니다.

더 큰 부피의 깊이 치수를 위한 경우입니다. 중요한 단계는 보정입니다. 이는 추적 입자의 유무와 관계없이 수행할 수 있습니다.

본 시연과 같이 다중 카메라 자기 교정 알고리즘을 사용하는 경우, 측정 공간 내에 기준 좌표계를 설정하십시오. 여기서는 교정 그리드를 성대 중앙에 배치합니다. 기준 좌표계에 대해 고정된 방향으로, 기하학적 구조를 알고 있는 물체를 교정 타겟으로 사용하십시오. 이 경우, 정밀하게 제어되는 하나를 제외하고 다중 카메라 자기 교정 알고리즘 내의 교정 그리드 또는 교정 타겟의 위치는 무작위로 설정할 수 있습니다.

이를 통해 기준 좌표계를 설정합니다. 각 카메라에서 각 위치에 있는 타겟의 이미지를 캡처합니다. 각 카메라에서 타겟의 지점들을 식별합니다. 자체 보정을 위한 각 이미지에서, 식별된 타겟의 모든 지점이 각 카메라로 촬영된 이미지 내에 위치해야 합니다.

하지만 기준 좌표계에서의 정확한 지점 위치 지정은 정밀하게 위치가 지정된 표적과 관련된 지점에 대해서만 필요합니다. 정량적인 시간 분해 광장 이미징 데이터를 획득하려면 모든 카메라와 조명원이 정확하게 동기화되어야 합니다. 본 실험에서는 카메라 노출 및 조명 시퀀스를 트리거하기 위해 프로그래밍된 외부 펄스 발생기를 사용합니다.

데이터 파일의 명명 방식에 대한 고려를 포함하여, 대량의 데이터를 수집할 준비를 합니다. 추적 입자가 흐르고 있는지 확인한 후, 선택한 트리거링 방법을 통해 카메라 캡처 및 조명 시퀀스를 시작하여 실험 데이터 캡처를 개시합니다. 데이터 수집을 위해 합성 재초점 볼륨을 생성하려면 3D 포컬 스택(focal stack)을 생성하십시오.

이를 위해, 재초점 볼륨 내의 초점면 간 간격과 전체 재초점 깊이를 정의하십시오. 참고 문헌에서 설명한 바와 같이, 일반적으로 초점면은 깊이 해상도의 절반으로 설정하며, 전체 재초점 깊이는 모든 카메라 시야각이 겹치는 영역에 의해 결정됩니다. 초점면은 기준 좌표계의 Z축과 수직이 됩니다.

여기서는 초점면 간격이 약 0.16 millimeters이고 전체 재초점 깊이가 20 millimeters이며, 처리 후 약 128개의 분해된 초점면이 생성됩니다. 배경 노이즈를 개선하고 이미지 간의 강도 차이를 조정하기 위해 이미지 전처리를 수행합니다. 각 카메라, 이미지 평면 및 각 합성 초점면 사이의 변환 관계를 설정합니다. 이미지들을 합성 초점면에 다시 투영합니다.

스케일을 적용하고 이미지를 리샘플링합니다. 이 작업은 matlab 내에서 수행할 수 있습니다. 평면 간 변환이 주어지면, 각 합성 초점 평면에 가산 또는 승산 합성 구경 리포커싱 알고리즘을 적용하십시오.

검증 단계로, 재초점화(refocusing)를 보정 이미지의 한 평면에 적용하여 재구성 결과가 예상대로 나타나는지 확인합니다. z가 13.3 millimeters인 보정 평면 중 하나에 가산법(additive method)을 적용하면, 초점 스택(focus stack)을 뒤에서 앞으로 훑을 때 이미지가 초점이 맞았다가 다시 벗어나는 것을 볼 수 있습니다. 마지막으로, 왼쪽에 표시된 재초점화 이미지와 오른쪽에 표시된 중앙 카메라의 보정 그리드 이미지를 사용하여 각 보정 평면에서의 초점을 입증합니다.

원하는 모든 평면의 초점을 다시 맞춘 후, 리포커싱으로 인해 발생한 노이즈를 제거하기 위해 이미지를 처리하십시오. 리포커싱된 이미지의 강도 히스토그램을 기반으로 임계값 설정을 적용하여 초점이 맞은 입자들만 유지합니다. 다음으로, 재구성(reconstruction)이라 불리는 과정을 통해 임계값이 적용된 이미지들을 함께 쌓아 볼륨을 생성합니다. 재구성이 완료되면, 해당 볼륨으로부터 정량적 데이터를 수집할 수 있습니다.

손실 및 대칭 영상 분석을 위해 단일 카메라에서 촬영한 고품질 원본 입자 영상의 예가 여기에 제시되어 있습니다. 이 영상들은 검은색 배경과 대비되어 높은 대조도로 나타나는 균일하게 분포된 입자들을 포함하고 있습니다. 이는 적절하게 파종되고 정확하게 보정된 실험의 결과입니다.

합성 개구 재집중 영상(synthetic aperture refocused image)을 보면 왼쪽에서 오른쪽으로 각각 -7 mm, 0 mm, 7 mm 깊이의 각 깊이 평면에서 초점이 맞은 입자들이 나타납니다. 이 데이터를 활용하려면 재구성(reconstruction)이라고 알려진 처리 단계가 필요합니다. 이 경우, 각 깊이 평면에서 초점이 맞은 입자들을 유지하기 위해 강도 임계값 설정(intensity thresholding)을 적용합니다.

그 다음 초점 평면들을 쌓아 여기서 볼륨을 생성합니다. 동일한 깊이의 이미지들이 두 가지 서로 다른 시점에서 보여집니다. 이후 임계값 볼륨은 입자 이미지 속도 벡터 분석(particle image velo symmetry)을 수행하기에 충분한 수의 입자를 포함하는 분석 볼륨으로 전달될 수 있습니다.

이는 인공 성대에 의해 발생하는 제트의 3차원 벡터장 데이터를 여러 시간 단계에 대해 수집한 예시입니다. 왼쪽에는 각 시간 단계별 전체 3D 속도장의 비대칭 뷰가 나타나 있으며, 중앙에는 Z가 5 mm일 때의 XY 평면 단면도가, 오른쪽에는 YZ 평면 단면도가 표시되어 있습니다.

t = 0 ms일 때, X = 14 mm 지점의 모습이 오른쪽에 나타나 있습니다. 성대는 닫혀 있으며 영역 내의 속도는 매우 낮습니다. 1 ms일 때 제트의 최대 속도는 양의 와이드 방향으로 이동하며, 2 ms에서 4 ms 사이에는 강도가 감소합니다.

5밀리초 후에 폴드가 닫히면서 제트 속도가 감소하며, 이 사이클이 반복됩니다. 이 데이터는 통상적으로 제시되는 평균값과 대조적으로, 특정 시점의 스냅샷에서의 속도장을 나타냅니다. 광장 영상법의 또 다른 응용 분야는 기포 흐름입니다.

여기에 수면으로 분사되는 제트 유동에 의해 공기가 유입되어 형성된 기포 영역이 나타나 있습니다. 비디오를 특정 시점에서 일시 정지한 후, 이미지의 서로 다른 깊이 평면에 따라 초점을 다시 맞추면 기포들이 초점에 들어왔다 나가는 것을 확인할 수 있습니다.

이 정지 영상은 왼쪽부터 오른쪽 순으로, 카메라 어레이에서 촬영한 기포 흐름장의 원본 이미지와 -10 mm, 0 mm, 10 mm 깊이에서 재초점이 맞춰진 이미지들을 보여줍니다. 원으로 표시된 부분은 -10 mm 깊이 평면에 위치하여 다른 평면에서는 보이지 않는 기포를 강조한 것입니다. 일단 숙달되면, 보정 및 데이터 캡처는 일반적으로 약 4시간 내에 수행할 수 있으며, 이 절차를 진행하는 동안 합성 캡처 재초점 조정은 약 12시간 정도 소요될 수 있습니다. 수집되는 데이터의 양이 많고 단계가 다양하므로 매우 체계적으로 정리하는 것이 중요합니다.

본 절차를 통해 얻은 풍부한 데이터 세트를 분석하여 다상 유동에서 기포 크기 분포는 어떠한지와 같은 여러 질문에 대한 물리적 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 기술은 나비의 비행 유체 역학이나 새 떼의 3차원 구조 등을 연구할 수 있는 물리 생물학 등의 분야 연구자들에게 새로운 길을 열어줄 것입니다. 이 영상을 시청한 후에는 라이트 필드 이미징을 위한 카메라 설정 방법, 정밀한 보정 방법, 소프트웨어를 이용한 이미지의 합성 구경 구현 방법, 그리고 체적 데이터를 후속 처리에 활용하는 방법에 대해 충분히 이해하게 될 것입니다.

샘플 코드, 데이터 세트 및 튜토리얼 정보는 저희 웹사이트를 방문해 주십시오. Tad Truscott와 함께 작업하는 것은 매우 위험할 수 있으므로, 그의 실험실에서 작업할 때는 방탄복을 착용하는 등 항상 만전의 예방 조치를 취해야 한다는 점을 잊지 마십시오.