Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Анализ деформаций, оптических неоднородностей и дисторсионных искажений с помощью искусственных спеклов в цифровой фотографии

Диссертация: Анализ деформаций, оптических неоднородностей и дисторсионных искажений с помощью искусственных спеклов в цифровой фотографии
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработан новый метод измерения дисторсии и хроматических искажений оптических систем на основе корреляционной обработки изображений искусственных спеклов. Точность измерения дисторсионных искажений порядка 0,01%, точность измерения хроматических искажений не хуже 0,001%. Метод обладает тем преимуществом, что тестовая съемка выполняется предельно простым способом, без использования прецизионных… Читать ещё >

Анализ деформаций, оптических неоднородностей и дисторсионных искажений с помощью искусственных спеклов в цифровой фотографии (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Обзор литературы
    • 1. 1. Оптические методы измерений. Голографическая интерферометрия. Спекл-интерферометрия. Спекл-фотография
    • 1. 2. Цифровая регистрация спекл-изображений
    • 1. 3. Аналог спекл-фотографии в белом свете
    • 1. 4. Связь спекл-фотографии и цифровой корреляции изображений
    • 1. 5. Применение корреляционных методов для исследования деформаций и потоков жидкостей и газов
    • 1. 6. Определение дисторсии оптической системы корреляционным методом
    • 1. 7. Точность корреляционных измерений
    • 1. 8. Измерительные возможности цифровых фотоаппаратов. Колориметрические и спектральные измерения
  • 2. Измерения с помощью искусственных спекл-картин в белом свете: цифровой аналог спекл-фотографии
    • 2. 1. Принцип измерения деформаций поверхности объекта
    • 2. 2. Измерение бокового сдвига поверхности. Экспериментальные результаты
    • 2. 3. Измерение поворота поверхности. Экспериментальные результаты
    • 2. 4. Анализ оптических неоднородностей
  • 3. Корреляционная обработка изображений. Примеры применения. Исследование точности измерений
    • 3. 1. Принцип корреляционного метода измерений деформаций и градиентов оптической длины
    • 3. 2. Исследование точности корреляционных измерений
  • Оценка статистической погрешности измерения сдвига в модели бинарных изображений
  • Исследование корреляционных характеристик в зависимости от свойств используемых изображений
    • 3. 3. Применение корреляционного метода для измерения градиентов оптической длины
    • 3. 4. Применение корреляционного метода для анализа деформаций в прозрачных материалах
  • 4. Калибровка оптической системы корреляционным методом
    • 4. 1. Принцип определения дисторсии оптической системы
    • 4. 2. Нахождение параметров проективного преобразования для приведения калибровочного объекта в соответствие ракурсу съемки
    • 4. 3. Определение параметров внешнего ориентирования камеры по корреляционному соответствию областей калибровочного объекта и его изображения
    • 4. 4. Реализация корреляционного способа калибровки оптической системы
    • 4. 5. Экспериментальные результаты

Актуальность темы

исследования

В традиционных методах регистрации изображений цифровые матрицы практически вытеснили фотопленки. Матрицы, по сравнению с фотопленкой, обладают рядом преимуществ:

— практически мгновенное (по сравнению с процедурой обработки фотопленки) преобразование интенсивности в цифровые данные;

— высокие показатели фотографической широты (до 14 ступеней экспозиции у современных матриц), с возможностью увеличения ее специальными методами;

— жесткая система координат на изображении в виде номеров пикселей;

— хорошая согласованность потока данных об изображении с техникой хранения и обработки данных на современных компьютерах.

Эти преимущества особенно существенны для оптических измерений. С увеличением производительности компьютеров и развитием компьютерных вычислительных методов цифровая обработка изображений резко шагнула вперед и широко применяется в различных областях исследований, практически вытеснив чисто оптические, аналоговые методы. Среди методов обработки цифровых изображений особое место занимает корреляционная обработка. На ее основе базируются как системы распознавания изображений, так и некоторые методы измерения деформаций, а также скорости и показателя преломления в потоках жидкостей и газов.

Важной особенностью цифровых изображений является фиксированный размер пикселей и пространственный период их расположения, задающий пространственную дискретизацию данных. На первый взгляд может показаться, что период расположения пикселей определяет пространственное разрешение фоторегистратора. Но в действительности точность измерения положения объекта на изображении можно значительно улучшить за счет того, что аппаратная функция оптической системы, отображающей объект на матрицу, отлична от дельта-функции и превосходит по размеру приемный элемент матрицы. Соответствующая аппроксимация формы аппаратной функции оптической системы (либо формы корреляционного пика) позволяет определять координаты объекта с точностью почти на два порядка лучшей, чем расстояние между элементами регистрирующей матрицы. Это дает возможность при исследовании цифровых изображений обнаруживать такие сдвиги и искажения, масштаб которых меньше расстояния между приемными элементами матрицы.

Цель диссертационной работы

Целью работы являлась разработка способов измерения поля локальных сдвигов изображения с помощью искусственных спекл-картин для измерения:

— градиентов показателя преломления в прозрачных средах распространения излучения,

— деформаций поверхности объектов,

— геометрических искажений, вносимых в изображение оптическими системами.

Целью работы также было исследование корреляционных характеристик изображений в зависимости от их свойств, а также корреляционных характеристик, получаемых в интерференционном корреляторе для бинарных случайных транспарантов.

Научная новизна работы

Для решения ряда задач, связанных с обнаружением малых локальных сдвигов в изображениях и измерением малых оптических неоднородностей, в нашей работе применен метод цифровой регистрации искусственных спеклов. Применение искусственных спеклов для обнаружения малых искажений изображения в исследованиях деформаций, оптических неоднородностей прозрачных сред и дисторсионных характеристик объективов является новым в практике оптических измерений. Преимущество искусственных спекл-картин заключается в следующем:

— данные об изображении известны до проведения экспериментов и могут использоваться в качестве эталона для последующего сравнения с реальным изображением (иногда это позволяет исключить процедуру двух экспозиций),

— в отличие от регулярных тестовых изображений (сеток, реперных меток и т. д.) спекл-картина присутствует во всех областях изображения, и поэтому можно оценивать искажения в произвольной точке изображения без процедуры интерполяции,

— в зависимости от задачи можно выбирать масштаб неоднородностей искусственной спекл-картины,

— не требуется лазер, что для применения разработанных методов вне научной лаборатории облегчает измерения.

Защищаемые положения

1. Реализация схемы измерений деформаций и оптических неоднородностей в белом свете с помощью искусственных спеклов, подобной схеме классической спеклфотографии. Схема пригодна для измерения смещений поверхности объекта в широком диапазоне величин смещения, до 100 мм, с точностью измерений ~ 0,3 мм. При измерениях градиента оптической длины точность порядка 5×10″ 4 на пути от объекта до фотоаппарата.

2. Реализация схемы корреляционных измерений с искусственными спеклами в качестве фонового изображения для исследования оптических неоднородностей в газовом потоке. Минимально измеримый угол отклонения луча 2,5×10″ 6 рад.

3. Схема корреляционных измерений градиентов оптической длины с помощью искусственных спекл-картин реализована для исследований механических и термических нагрузок твердых тел из прозрачных материалов. Показано, что при поперечных нагрузках балки сечение поля смещений фоновой структуры соответствует эпюрам напряжений. Корреляционные исследования дают дополнительную информацию о деформациях объектов по сравнению с поляризационными методами.

4. Разработан новый метод измерения дисторсии и хроматических искажений оптических систем на основе корреляционной обработки изображений искусственных спеклов. Точность измерения дисторсионных искажений порядка 0,01%, точность измерения хроматических искажений не хуже 0,001%. Метод обладает тем преимуществом, что тестовая съемка выполняется предельно простым способом, без использования прецизионных измерительных систем и стендов, «с руки». Не делается никаких априорных предположений о свойствах функции дисторсии. В результате получается не полиномиальное приближение формы кривой дисторсии, а напрямую измеряется искажение в любой точке кадра.

5. На основе исследования субпиксельной точности корреляционных измерений даны рекомендации для выбора оптимальных параметров искусственных спеклов, используемых для измерений, а также параметров корреляционного алгоритма. В зависимости от масштаба неоднородностей в измеряемом поле деформаций для разных задач имеется свой оптимальный выбор параметров. Благодаря оптимальному выбору используемых параметров получена точность корреляционных измерений взаимного сдвига двух цифровых изображений ~0,01 пикселя.

Практическая ценность работы

Разработан удобный в применении способ измерения дисторсии и хроматической аберрации оптических систем. На основе исследования зависимости точности корреляционных измерений от различных параметров проведена оптимизация корреляционного алгоритма и определены рекомендуемые параметры изображений, используемых в корреляционных измерениях. Создан пакет программ для корреляционных измерений деформаций, градиентов оптической длины, а также дисторсионных и хроматических искажений объективов. За счет корреляционного совмещения двух изображений перед началом измерений можно использовать изображения, отличающиеся по ракурсу и масштабу, что допускает некоторую свободу при сборке и фиксации оптической схемы регистрации. Показано, что обычный цифровой фотоаппарат может быть использован как точный измерительный прибор.

Личный вклад

Автор принимал непосредственное участие в разработке методик и в экспериментах по измерениям корреляционных функций оптико-электронным методом и цифровой спекл-фотографии. В разделах, касающихся корреляционных измерений и калибровки оптических систем, все расчеты, измерения и обработка результатов выполнены автором лично.

Апробация работы

Основные результаты работы были представлены на 6-ти конференциях в виде 10-ти устных докладов:

6 Всесоюзная школа-семинар по оптической обработке информации, Фрунзе, 1986 г.

VIII международная научно-техническая конференция «Оптические методы исследования потоков», Москва, 2005 г.

IX международная научно-техническая конференция «Оптические методы исследования потоков». Москва, 2007 г.

X юбилейная международная научно-техническая конференция «Оптические методы исследования потоков», Москва, 2009 г.

XI международная научно-техническая конференция «Оптические методы исследования потоков». Москва, 2011 г.

Научно-техническая конференция — семинар по фотонике и информационной оптике, Москва, МИФИ, 2011 г.

Публикации

Основные результаты опубликованы в 19 работах: 6 статей в реферируемых журналах, входящих в список ВАК, 1 патент на изобретение, 2 препринта и 10 тезисов конференций.

Статьи в реферируемых журналах.

1. В. А. Зубов, А. В. Крайский, Т. В. Миронова, Т. Т. Султанов, А. Г. Хлебников. Оптико-электронная обработка случайных бинарных транспарантов. Автометрия, № 2, с. 9, 1988.

2. Т. V. Mironova, Т. Т. Sultanov and V. A. Zubov. Digital Photography in Measurements of Shifts of Object Surfaces with Formation of the Speckle Structure In White Light. Journal of Russian Laser Research, 2004, V 25, N 6, pp.495−510.

3. В. Н. Боркова, А. В. Крайский, Т. В. Миронова. Т. Т. Султанов. Измерение градиентов оптической длины с помощью корреляционной обработки цифровых фотографий случайных картин. Краткие сообщения по физике ФИАН, М., 2006, № 7, с. 38−41.

4. А. В. Крайский, Т. В. Миронова. Калибровка оптической системы корреляционным методом. Краткие сообщения ФИАН, М., 2008, № 8, с. 14−24. (А. V. Kraisky and Т. V. Mironova. Optical system calibration by the correlation method. Bulletin of the Lebedev Physics Institute, 2008, V 35, N 8, pp.231−237).

5. А. В. Крайский, Т. В. Миронова. Способ калибровки оптической системы. Заявка на получение патента РФ на изобретение от 17.04.2008 per № 2 008 114 699. Положительное решение о выдаче патента на изобретение от 19.10.2009 г. Патент на изобретение № 2 381 474. Зарегистрировано в государственном реестре изобретений РФ 10 февраля 2010.

6. А. В. Крайский, Т. В. Миронова. Применение корреляционной обработки изображений для определения дисторсионных и хроматических искажений фотографических фотокамер и объективов. Измерительная техника, 2011, № 5, с.26−29.

7. А. В. Крайский, Е. М. Кудрявцев, Т. В. Миронова. Т. Т. Султанов. Применение корреляционного метода для анализа деформаций в прозрачных материалах. Краткие сообщения по физике ФИАН, 2012, т.39, № 9, с. 18−24.

Тезисы конференций и препринты.

1. В. А. Зубов, А. В. Крайский, Т. В. Миронова. Т. Т. Султанов, А. Г. Хлебников. Оптико-электронная обработка информации с использованием для корреляционного анализа модифицированного интерферометра Маха-Цендера. Препринт ФИАН № 41, Москва, 1986.

2. В. А. Зубов, А. В. Крайский, Т. В. Миронова. Т. Т. Султанов. Система оптико-электронной обработки оптической информации. Тезисы докладов 6 Всесоюзной школы-семинара по оптической обработке информации, ч.1, с. 90, изд. Фрунзенского политехнического института, 1986.

3. В. А. Зубов, А. В. Крайский, Т. В. Миронова. Т. Т. Султанов. Корреляционная обработка фотографических случайных бинарных транспарантов. Препринт ФИАН № 20, Москва, 1989.

4. В. А. Зубов, Т. В. Миронова. Т. Т. Султанов, А. Г. Устюхин. Анализ поворота поверхности методом спекл — интерферометрии — Труды VIII международной научно-технической конференции «Оптические методы исследования потоков». Москва 28 июня-1 июля 2005 г. Издательство МЭИ, с. 258 — 251.

5. В. Н. Боркова, А. А. Емелин, В. А. Зубов, Т. В. Миронова. Т. Т. Султанов. Анализ оптических неоднородностей с формированием изображения спекл — структуры — Труды VIII международной научно-технической конференции «Оптические методы исследования потоков». Москва 28 июня-1 июля 2005 г. Издательство МЭИ, с. 252 — 255.

6. В. Н. Боркова, А. И. Жуков, В. А. Зубов, Т. В. Миронова. Спекл — интерферометрия оптических неоднородностей в прозрачных средах — Труды VIII международной научно-технической конференции «Оптические методы исследования потоков». Москва 28 июня-1 июля 2005 г. Издательство МЭИ, с. 256 — 259.

7. T.V.Mironova. T.T.Sultanov, V.A.Zubov. Measurements of shift and inclination of object surface with forming artificial speckle structure. In: Proceedings of SPIE — The International Society for Optical Engineering 6262, № 626 201

8. В. Н. Боркова, А. В. Крайский, Т. В. Миронова. Т. Т. Султанов. Измерение градиентов оптической длины с помощью корреляционной обработки цифровых фотографий случайных картин., — Труды IX международной научно-технической конференции «Оптические методы исследования потоков». Москва 26 июня-29 июня 2007 г. Издательство МЭИ, с. 52 — 55.

9. А. В. Крайский, Т. В. Миронова. Определение дисторсии и хроматической аберрации фотокамеры корреляционным методом, — Труды X юбилейной международной научно-технической конференции «Оптические методы исследования потоков». Москва 23 июня-26 июня 2009 г. Издательство МЭИ, с. 256 — 259.

10. А. В. Крайский, Е. М. Кудрявцев, Т. В. Миронова. Т. Т. Султанов. Применение корреляционного метода для анализа механических напряжений в прозрачных материалах. — Труды XI международной научно-технической конференции «Оптические методы исследования потоков». Москва, 2011 г. Издательство МЭИ.

11. А. В. Крайский, Т. В. Миронова. Применение корреляционной обработки изображений для определения дисторсионных и хроматических искажений фотографических фотокамер и объективов. Научно-техническая конференция — семинар по фотонике и информационной оптике, Москва, МИФИ, 2011 г.

12. А. В. Крайский, Т. В. Миронова. Дисторсионные и хроматические характеристики некоторых фотокамер и объективовТруды XI международной научно-технической конференции «Оптические методы исследования потоков». Москва, 2011 г. Издательство МЭИ.

1. Обзор литературы

Выводы

1. Реализованы схемы измерений деформаций и оптических неоднородностей в белом свете с помощью искусственных спеклов. Поперечные смещения поверхности измеряются в широком диапазоне (до 100 мм), точность измерений ~ 0.3 мм. При измерениях градиента оптического пути точность порядка 5×10″ 4.

2. Реализована схема корреляционных измерений с искусственными спеклами в качестве фонового изображения для исследования оптических неоднородностей в газовом потоке. Получено распределение градиента оптической длины по исследуемому объекту с точностью лучше, чем 0.1 пикселя. При этом оценка минимально измеримого градиента показателя преломления в приближении плоского объекта составляет около 1×10″ 6см''. Минимально измеримый угол отклонения луча 2.5×10″ 6 рад.

3. Предложена и реализована схема корреляционных измерений градиентов оптической длины на базе искусственных спекл-картин для исследований механических и термических нагрузок твердых тел из прозрачных материалов. Упругие напряжения при поперечной нагрузке визуализируются с помощью корреляционных вычислений градиента оптической длины. Показано, что при поперечных нагрузках балки сечение поля смещений фоновой структуры соответствует эпюрам напряжений. Для прозрачных материалов с большой величиной коэффициента Пуассона такой метод при изгибающих нагрузках оказался намного более чувствительным, чем визуализация напряжений на основе эффекта фотоупругости.

4. Разработан новый метод измерения дисторсии оптических систем на основе корреляционной обработки изображений искусственных спеклов. Точность измерения дисторсионных искажений порядка 0.01%. Метод обладает тем преимуществом, что тестовая съемка выполняется предельно простым способом, без использования прецизионных измерительных систем и стендов, «с руки». Не делается никаких априорных предположений о свойствах функции дисторсии. В результате получается не полиномиальное приближение формы кривой дисторсии, а напрямую измеряется искажение в любой точке кадра.

5. Разработан и реализован способ оценки хроматических искажений по площади кадра путем корреляционной обработки пар областей изображения из разных цветовых каналов. Точность измерения хроматических искажений не хуже 0.001%.

6. Определены матрицы дисторсии ряда фотоаппаратов и сменных объективов, а также характеристики хроматических искажений для них. Для абсолютного большинства смещение красного и синего изображений максимально в углах кадра и находилось в пределах одного пикселя. Дисторсионные искажения большинства объективов с фиксированным фокусом составляют около 0,5%. У объективов с перестройкой фокуса и у фотоаппаратов со встроенными объективами искажения находятся в диапазоне 2% - 4,5%. Для отдельных объективов показана зависимость величины дисторсионного искажения от величины фокусного расстояния.

7. На основе комплексного исследования субпиксельной точности измерений определены принципы выбора оптимальных параметров искусственных спеклов, используемых для корреляционных измерений, а также параметров корреляционного алгоритма:

— Вероятность заполнения изображения светлыми элементами должна быть 0,5, так как зависимость отношения сигнал — шум имеет максимум при р = 0.5.

— Размер информационного элемента изображения (спекла) должен быть не меньше 2 пикселей приемной матрицы.

— Рекомендуется аппроксимация формы корреляционного пика конусом.

— При сравнении двух изображений с разной резкостью (например, эталонного изображения и фотографии) степень размытия более резкого изображения можно увеличить для уменьшения статистических ошибок измерения.

— Систематическая ошибка должна оцениваться для конкретных параметров пары изображений (средний размер элементов, радиус размытия) и затем учитываться при измерениях поля взаимных сдвигов этих изображений.

— При измерении больших сдвигов к увеличению точности приводит ступенчатая процедура: определение и компенсация крупномасштабных изменений на первом этапе обработки, и затем, на втором этапе, определение более тонкой структуры поля сдвигов изображений.

— Размер окна корреляции следует выбирать, исходя из геометрии задачи и априорных сведений о структуре поля сдвигов изображений. Увеличение окна улучшает статистические характеристики измерений, но может привести к потере локальности измерений.

Для конкретных задач использован оптимальный выбор параметров в зависимости от масштаба неоднородностей в измеряемом поле деформаций. Получена точность корреляционных измерений взаимного сдвига двух цифровых изображений ~0.01 пикселя.

Благодарности

Выражаю благодарность моему учителю В. А. Зубову за многолетнюю помощь и поддержку, моему научному руководителю А. В. Крайскому за постоянное внимание и плодотворное обсуждение текущих результатов, Т. Т. Султанову за повседневную помощь в проведении экспериментов, а также А. В. Масалову и А. Д. Миронову за полезные обсуждения и ценные советы по тексту настоящей диссертации.

Автор также благодарен участникам семинаров Оптического отдела и конференций по оптическим методам исследования потоков, проводимым в МЭИ, где докладывались результаты настоящей диссертации.

Работа выполнена при частичной поддержке Министерства науки и образования РФ в рамках госконтракта № 14.740.11.0081 и соглашения № 8207.

5.

Заключение

.

В работе исследованы возможности использования искусственных спекл-картин как в оптико-электронных методах получения корреляционных функций, так и в методах, основанных на компьютерной обработке зарегистрированной оптической информации. Искусственные спеклы как объект с известным варьируемым амплитудным распределением использованы как для анализа и оптимизации параметров фоновых изображений и алгоритмов расчета, так и в реальных схемах измерения деформаций, градиентов оптической длины и дисторсионных искажений объективов.

Реализованы схемы измерения, подобные классическим схемам спекл-фотографии, но без использования когерентного излучения. Вместо лазерной спекл-структуры используется случайная бинарная картина, которая регистрируется дважды в соответствии с двумя состояниями объекта, как это делается в обычных системах спекл-фотографии. Для измерения деформаций такая искусственная спекл-структура жестко привязана к исследуемой поверхности объекта. При анализе оптических неоднородностей в прозрачных средах эта картина играет роль фонового изображения. Информация, как и в классических схемах спекл-фотографии, извлекается из анализа полос Юнга, полученных при компьютерной обработке сдвоенных спекл-картин.

При аналогичных схемах регистрации более удобным и гибким в вычислительном плане оказывается корреляционный метод обработки изображений. В этом методе осуществляется поточечное корреляционное сравнение двух изображений случайной картины, разница между которыми содержит искомую информацию. Корреляционный метод применен для исследования оптических неоднородностей в прозрачных средахдля измерения градиентов оптической длины в газовом потоке и для визуализации напряжений в прозрачных твердых материалах.

Показано, что если в качестве исследуемой прозрачной среды, вносящей неоднородности в изображение, взять саму оптическую систему, строящую это изображение, то корреляционный метод можно применить для получения дисторсионных и хроматических характеристик оптических систем. Исследуются только такие искажения изображения, когда линейное увеличение изменяется по полю кадра, то есть дисторсия и хроматизм увеличения.

Исследована точность определения корреляционных сдвигов при варьировании различных параметров изображений и параметров вычисления корреляции. Это позволяет при корреляционных вычислениях оптимизировать выбор как используемых для измерений фоновых изображений, так и условий их регистрации и обработки.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Ю.И., Бутусов М. М., Островская Г. В. Голографическая интерферометрия.М.: Наука. 1977.
  2. Ч. Голографическая интерферометрия. М.: Мир. 1982.
  3. И.С. Голография сфокусированных изображений и спекл-интерферометрия.1. М.: Наука, 1985.
  4. Дж. Статистическая оптика. Пер. с англ./Под ред. Г. В. Скроцкого. М.: Мир, 1988. 528с.
  5. Сороко J1.M. Основы голографии и когерентной оптики. М.: Наука, 1971. 616 с.
  6. Goodman J.W. Statistical properties of laser speckle patterns. // Laser speckle and relatedphenomena. Springer-Verlag, 1975. P.9−75.
  7. M. Оптика спеклов. Пер. с англ. М.: Мир, 1980. 171с.
  8. Оптика когерентного излучения. Короленко П. В., учебное пособие.
  9. В. П. Рябухо. Спекл-интерферометрия. Соросовский Образовательный журнал, том 7,5, 2001.
  10. Karasik A.Ya., Rinkevichius B.S., Zubov V.A. Laser Interferomenry Principles. New York, Boca Raton and etc.: CRC Press, 1995.
  11. M. Sjodahl and L. R. Benckert, Electronic speckle photography: analysis of an algorithm giving the displacement with subpixel accuracy, Applied Optics, Vol. 32, No. 13, 1993
  12. Systematic and random errors in electronic speckle photography, M. Sjodahl and L. R. Benckert, Applied Optics, Vol. 33, No. 31, 1994.
  13. M. Sjodahl, Accuracy in electronic speckle photography, Applied Optics, Vol. 36, No. 13, 1997.
  14. Gorbatenko B.B., Maksimova L.A., Ryabukho V.P. Reconstruction of the hologram structure from a digitally recorded Fourier specklegram Optics and Spectroscopy. 2009. T. 106. № 2. C. 281−287.
  15. Б.Б.Горбатенко, А. А. Гребенюк, Л. А. Максимова, О. А. Перепелицына, В. П. Рябухо. Спекл-фотография и голографическая интерферометрия с цифровой записью дифракционного поля в фурье-плоскости. Компьютерная оптика, т.34, № 1,с.69−81, 2010.
  16. В. Bhaduri, С. Quan, С. J. Тау, and М. Sjodahl, Simultaneous measurement of translation and tilt using digital speckle photography, Applied Optics, Vol. 49, No. 18, 2010.
  17. Л.А.Максимова, Н. Ю. Мысина, А. А. Гребенюк, Б. Б. Горбатенко, В. П. Рябухо. Метод цифровой лазерной спекл-фотографии для измерения микроперемещенийрассеивающих объектов, Изв. Саратовского университета. 2011. Т. П. Сер. Физика, вып. 2.
  18. T.V.Mironova, T.T.Sultanov, V.A.Zubov. Digital photography in measurements of shifts of object surfaces with formation of the speckle structure in white light. Journal of Russian Laser Research. 2004. T. 25. № 6. C. 495−510.
  19. T.V.Mironova, T.T.Sultanov, V.A.Zubov. Measurements of shift and inclination of object surface with forming artificial speckle structure. In: Proceedings if SPIE. «Optical methods of flow investigation». V.6262, 2005.
  20. Г. Е.Корбуков, В. В. Куликов, Е. Р. Цветов. Оптический гетеродинный метод корреляционной обработки изображений. В кн.: Голография и обработка изображений. JL: Наука, 1976, с.51−68.
  21. В.А.Зубов, А. В. Крайский, А. А. Меркин, Т. Т. Султанов. Корреляционная обработка двумерной оптической информации в процессе фотоэлектрической регистрации. Краткие сообщ. по физике, № 10, 1978, с.35−42.
  22. В.А.Зубов, А. В. Крайский, Т. Т. Султанов. Обработка информации с использованием двух выходов интерференционного коррелятора. Краткие сообщ. по физике, № 8, 1981, с.13−20.
  23. В.А.Зубов, А. В. Крайский, Т. Т. Султанов, Е. А. Сухобокова. Обработка фотографических случайных транспарантов в корреляторе со схемой модифицированного двухлучевого интерферометра. Препринт ФИАН, № 213, 1984.
  24. В.А.Зубов, А. В. Крайский, Т. В. Миронова, Т. Т. Султанов, А. Г. Хлебников. Оптико-электронная обработка случайных бинарных транспарантов. Автометрия, № 2, с. 9, 1988.
  25. Sutton М.А., Cheng M.Q., Peters W.H. et al. Application of an optimized digital correlation method to planar deformation analysis // Image and Vision Computing. 1986. Vol. 4, N 3. P. 143−151.
  26. McNeill S.R., Peters W.H., Sutton M.A. Estimation of stress intensity factor by digital image correlation // Eng. Fracture Mech. 1987. Vol. 28, N 1. P. 101−112.
  27. D. Lecompte, H. Sol, J. Vantomme and A. Habraken, «Analysis of speckle patterns for deformation measurements by digital image correlation», Proc. SPIE 6341, 63410E (2006) — doi:10.1117/12.695 276
  28. С.В., Сырямкин В. И., Любутин П. С. Оценка деформации твердых тел по изображениям поверхности // Автометрия. 2005. Т. 41, № 2. С. 44−58.
  29. S.Yoneyama, A. Kitagawa, K. Kitamura and H.Kikuta. In-Plane Displacement Measurement Using Digital Image Correlation with Lens Distortion Correction. JSME Int. Journal, Series A, Vol.49, No.3, 2006.
  30. Giachetti A. Matching techniques to compute image motion // Image and Vision Computting. 2000. Vol. 18. P. 247−260.
  31. Sutton M.A., J.-J. Orteu, H. Schreier. Image Correlation for Shape, Motion and Deformation Measurements. University of South Carolina, Columbia, SC, USA, 2009. — 364 p.
  32. П.С. Любутин, С. В. Панин, Исследование точности и помехоустойчивости построения векторов перемещений при оценке деформаций оптико-телевизионным методом. Вычислительные технологии Том 11, № 2, 2006.
  33. Thorsten Siebert, Matt J. Crompton. Application of High Speed Digital Image Correlation for Vibration Mode Shape Analysis. Proceedings of the SEM Annual Conference June 7−10, 2010 Indianapolis, Indiana USA
  34. R.J. Adrian. «Particle-imaging techniques for experimental fluid mechanics» // Annu. Rev. Fluid. Mech., Vol. 23, pp. 261−304, 1991.
  35. J. (1993) Digital Particle Image Velocimetry Theory and Application. Delft: Delft University Press, 235 p.
  36. M., Willert C., Kompenhans J. (1998) Particle image Velocimetry. A practical guide, Springer: Berlin.
  37. F., Riethmuller M.L. (1999) Iterative multigrid approach in PIV image processing with discrete offset. Exp. Fluids, Vol. 26, pp. 513−523.
  38. F. (2002) Iterative image deformation methods in PIV. Review article. Meas. Sei. Technol., Vol. 13, R1-R19.
  39. M. Raffel, C.E. Willert, S.T. Wereley, J. Kompenhans. Particle Image Velocimetry. Springer, Berlin, Heidelberg, 2007.
  40. М.П. Токарев, Д. М. Маркович, A.B. Бильский. Адаптивные алгоритмы обработки изображений частиц для расчета мгновенных полей скорости. Вычислительные технологии, т. 12, № 3, с. 109−131, 2007.
  41. Meier, G.E.A., 1999. Hintergrund-Schlierenverfahren. Deutsche Patentanmeldung DE 199 42 856 AI.
  42. Dalziel, S.B., Hughes, G.O. and Sutherland, B.R., 2000. Whole-field density measurements by 'synthetic schlieren'. Experiments in Fluids, 28(4), pp.322−335.
  43. Richard, H. and M. Raffel. «Principle and applications of the background oriented schlieren (BOS) method.» Institute of Physics Publishing, Meas. Sei. Technol. 12 (2001) 1576−1585.
  44. G.E.A. Meier. «Computerized background-oriented schlieren» // Experiments in Fluids, Vol. 33, pp. 181−187, 2002.
  45. F. Klinge, Т. Kirmse, J. Kompenhans, Application of Quantitative Background Oriented Schlieren (BOS): Investigation of a Wing Tip Vortex in a Transonic Wind Tunnel. Proceedings of PSFVIP-4, June 3−5, 2003, Chamonix, France. F4097.
  46. S. Raghunath, D. J. Мее, T. Roesgen, P. A. Jacobs. Visualization of supersonic flows in shock tunnels, using the background oriented schlieren technique. Australian Aerospace Conference 2004, University of Sydney, 12 December 2004.
  47. L. Venkatakrishnan and G. E. A. Meier, Density measurements using the Background Oriented Schlieren technique, Exp. Fluids, Vol. 37, pp 237- 247, 2004.
  48. A. Bichal, B. Thurow, Development of a Background Oriented Schlieren Based Wavefront Sensor for Aero-Optics. 40th Fluid Dynamics Conference and Exhibit 28 June -1 July 2010, Chicago, Illinois.
  49. E. Goldhahn and J. Seume, The background oriented schlieren technique: sensitivity, accuracy, resolution and application to a three-dimensional density field, Exp. Fluids, Vol. 43, pp 241−249, 2007.
  50. E. Goldhahn, O. Alhaj, F. Herbst, and J. Seume. Quantitative Measurements of Three-Dimensional Density Fields Using the Background Oriented Schlieren Technique.
  51. K. Kindler, E. Goldhahn, F. Leopold and M. Raffel, Recent developments in background oriented schlieren methods for rotor blade tip vortex measurements, Exp. Fluids, Vol. 43, pp. 233−240, 2007.
  52. G. Schirripa Spagnolo, D. Ambrosini, A. Ponticiello and D. Paoletti. A Simple Method of Determining Dilfusion Coefficient by Digital Laser Speckle Correlation. J. Phys. Ill France 6, 1996, pp.1117−1125.
  53. D. Ambrosini, D. Paoletti, G. Schirripa Spagnolo, White-light digital speckle photography in free convection. Optics Communications 201 (2002) 39—44.
  54. E.M., Tolkachev A.V., Skornyakova N.M. (2003) Application of the BOS method for the natural convection investigations. The 7th international scientific conference OMFI -2003, Eds. Yu. Dubnischev, B. Rinkevichius. Moscow, pp.126 129.
  55. N. M. Skornyakova, E. M. Popova, B. S. Rinkevichius, A.V. Tolkachev. Correlation processing of BOS pictures. 5th International Symposium on Particle Image Velocimetry, Busan, Korea, September 22−24, 2003 PIV'03 Paper 3209.
  56. В.Н.Боркова, А. В. Крайский, Т. В. Миронова, Т. Т. Султанов. Измерение градиентов оптической длины с помощью корреляционной обработки цифровых фотографий случайных картин. Краткие сообщения по физике ФИАН, 2006, № 7, с. 38−41.
  57. А.В.Крайский, Т. В. Миронова. Калибровка оптической системы корреляционным методом. Краткие сообщения ФИАН, М., 2008, № 8, с. 14−24.
  58. D. С. Brown. Close-range camera calibration. Photogrammetric Engineering, 37(8):855−866, 1971.
  59. R. Y. Tsai. «A versatile camera calibration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses», IEEE Trans. Rob. Autom, RA-3(4), pp. 323−344, 1987.
  60. P.H., Дунц A.JI. Лабораторная калибровка цифровых камер с большой дисторсией // Геодезия и картография. 2002. — № 7. — С. 23 — 31.
  61. В.И. Способ аналитической обработки неметрических снимков // Геодезия и картография. 2000 — № 11. — С. 23−30.
  62. H.Farid and A.C.Popescu «Blind removal of lens distortion», Optical Society of America, Vol.18. No 9, 2001.
  63. G. Stein. Accurate internal camera calibration using rotation, with analysis of sources of error. In ICCV, pages 230−236, Cambridge, MA, June 1995.
  64. R.Hartley and S.B.Kang. Parameter-free Radial Distortion Correction with Centre of Distortion Estimation. Texnical Report MSR-TR-2005−42. Microsoft Research, Microsoft Corporation.
  65. Efficient and accurate camera calibration technique for 3-D computer vision. Sheng-Wen Shih, Yi-Ping Hung, and We-Song Lin. Proc. SPIE 1614, 133 (1992)
  66. Mosaics of images from architectural and heritage structures. Ran Song and John E.Szymanski. Proc. SPIE 6279, 62790R (2007).
  67. Easy and stable bronchoscope camera calibration technique for bronchoscope navigation system. K. Ishitani, D. Daisuke et al. Proc. SPIE 6509, 650 911 (2007).
  68. M.B.Конник, Э. А. Маныкин, С. Н. Стариков. Расширение возможностей коммерческой цифровой фотокамеры для регистрации пространственных распределений интенсивности лазерного излучения. «Квантовая электроника», 40, № 4 (2010)
  69. Robert Austin. A Method for Measuring the Intensity of Light in a Headlamp Beam Pattern with a Digital Camera. Application Note for ECE 480, 2010.
  70. Dietmar Wtiller, Helke Gabele. The usage of digital cameras as luminance meters. Image Engineering, Augustinusstrasse 9d, 50 226 Frechen, Germany, http://www.framos.eu/ uploads/media/
  71. TheusageofdigitalcamerasasluminancemetersEI2007650201.pdf
  72. Erin M. Craine. Experiments Using Digital Camera to Measure Commercial Light Sources International Dark-Sky Association, docs.darksky.org/ Reports/ GlareMetricExperiment WriteUpFinal .pdf
  73. J.E.Meyer, R.B.Gibbons, C.J.Edwards. Development and Validation of a Luminance Camera. Final Report, Virginia Tech Transportation Institute, 2009. http://scholar.lib.vt.edu/ VTTI/reports/LuminanceCamera021109.pdf
  74. J. Hollan. RGB Radiometry by digital cameras, http://amper.ped.muni.cz/ light/ luminance/ english/ rgbr. pdf
  75. А.В.Крайский, Т. В. Миронова, Т. Т. Султанов. Измерение поверхностного распределения длины волны узкополосного излучения колориметрическим методом. Квантовая электроника, 40, № 7 (2010), с.652 658.
  76. Papoulis A. Systems and Transforms with Applications in Optics. New York and etc.: McGraw-Hill, 1968. Перевод: Теория систем и преобразований в оптике. — Москва: Мир, 1971.
  77. Л.Д., Лифшиц Е. М. Теория поля. Москва: Наука, 1988.
  78. М., Вольф Э. Основы оптики. Москва: Наука, 1973.89. http://amlab.hs.ru
  79. J. Im, J. R. Jensen and J. A. Tullis. Object-based change detection using correlation image analysis and image segmentation. International Journal of Remote Sensing. Vol. 29, No. 2, 20 January 2008, 399−423.
  80. R.R.Okhandiara, P.L.N. Rajub, W. Bijkerc. Neighborhood correlation image analysis technique for change detection in forest landscape. The International Archives of the
  81. Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. XXXVII. Part B8. Beijing 2008.
  82. Springer Handbook of Experimental Fluid Mechanics, C. Tropea, A.L. Yarin, J.F. Foss, Springer, 2007.
  83. У.Прэтт. Цифровая обработка изображений. М., Мир, 1982.
  84. Hubert W. Schreier, Joachim R. Braasch and Michael A. Sutton, «Systematic errors in digital image correlation caused by intensity interpolation», Opt. Eng. 39, 2915 (2000).
  85. Bing Pan, Kemao Qian, Huimin Xie and Anand Asundi, «On errors of digital image correlation due to speckle patterns», Proc. SPIE 7375, 73754Z (2008).
  86. Zhenxing Hu, Huimin Xie, Jian Lu, Tao Hua, and Jianguo Zhu, «Study of the performance of different subpixel image correlation methods in 3D digital image correlation,» Appl. Opt. 49, 4044−4051 (2010).
  87. Таблицы физических величин. Справочник под редакцией И. К. Кикоина.
  88. Online materials information resource, www.matweb.com.
  89. Л. Д., Лифшиц Е. М. Теоретическая физика. Т. VII. Теория упругости. 2007.
  90. Н.В.Ефимов, Высшая геометрия, М., Наука, 1971.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!