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先进的PIV分析算法

Koncerto支持最新的PIV分析算法

Seika Digital Image与世界领先的研究机构密切合作,并不断增加对Koncerto最新技术的支持。

标准FFT互相关

基本位移(速度)评估方法。 在更短的计算时间内获得与直接互相关几乎相同的结果。

图像变形相关的概念

通过互相关确定周围预测向量的值。
根据周围的预测变量,在第二个图像(蓝色)上变形询问窗口的形状。


图像变形相关的概念

多网格互相关

多网格互相关随着多遍操作的每次迭代而减小询问窗口大小。多网格方案的优点是获得更高的空间分辨率和/或更宽的速度动态范围。

中央差异讯问

在迭代互相关过程中,第一图像的询问窗口之间的互相关被移动预测值的1/2(通过标准互相关获得的位移),以及第二图像的询问窗口。 通过1/2预测向前推进。该操作导致PIV分析中的二阶准确。

在黑色窗口之间再次应用互相关。获得比先前过程更小的位移。


中央差异讯问中央差异讯问

双(多)相关

将2个相邻询问窗口的相关平面相乘可以增加有序信号并降低随机噪声,从而导致信噪比的增加。

图像变形相关

在迭代处理中,通过样条函数基于周围预测器使图像变形。 迭代地多次应用该操作将使得到的第二图像变形,几乎与第一图像相同。
产生的位移几乎为零。 然后获得更准确的结果。即使在查询窗口中存在旋转或变形,该技术也是有效的。这对于减少所谓的“峰值锁定误差”也是有效的。

平均相关

该操作对于诸如微PIV的噪声图像是有效的。 它还减少了布朗运动产生的噪音。 该技术仅适用于平均分析,不适用于瞬时分析。

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