論文の概要: Surrogate-based cross-correlation for particle image velocimetry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05303v2
• Date: Sun, 19 May 2024 14:19:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 01:31:05.020490
• Title: Surrogate-based cross-correlation for particle image velocimetry
• Title（参考訳）: 粒子画像速度測定のためのサロゲートを用いた相互相関
• Authors: Yong Lee, Fuqiang Gu, Zeyu Gong, Ding Pan, Wenhui Zeng,
• Abstract要約: 本稿では,SBCC(Surrogate-based cross-correlation)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.306143768014157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel surrogate-based cross-correlation (SBCC) framework to improve the correlation performance for practical particle image velocimetry~(PIV). The basic idea is that an optimized surrogate filter/image, replacing one raw image, will produce a more accurate and robust correlation signal. Specifically, the surrogate image is encouraged to generate perfect Gaussian-shaped correlation map to tracking particles (PIV image pair) while producing zero responses to image noise (context images). And the problem is formularized with an objective function composed of surrogate loss and consistency loss. As a result, the closed-form solution provides an efficient multivariate operator that could consider other negative context images. Compared with the state-of-the-art baseline methods (background subtraction, robust phase correlation, etc.), our SBCC method exhibits significant performance improvement (accuracy and robustness) on the synthetic dataset and several challenging experimental PIV cases. Besides, our implementation with experimental details (\url{https://github.com/yongleex/SBCC}) is also available for interested researchers.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,SBCC(Surrogate-based cross-correlation)フレームワークを提案する。 基本的な考え方は、1つの原画像を置き換える最適化されたサロゲートフィルタ/画像が、より正確で堅牢な相関信号を生成することである。 具体的には、サロゲート画像は、画像ノイズ(コンテキスト画像)に対するゼロ応答を生成しながら、粒子(PIV画像対)を追跡するための完全なガウス型相関マップを生成することを推奨する。 そして、この問題は、代理損失と整合損失からなる目的関数で定式化される。 結果として、クローズドフォームソリューションは、他の負のコンテキストイメージを考慮可能な効率的な多変量演算子を提供する。 SBCC法は,最先端のベースライン法(バックグランドサブトラクション,ロバスト位相相関など)と比較して,合成データセットの性能向上(精度とロバスト性)と,いくつかの挑戦的なPIV症例を示す。 また、興味のある研究者には実験的な実装(\url{https://github.com/yongleex/SBCC})も利用可能である。

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