Stochastic observation model for large scale motion measurement
Modèle d'observation stochastique pour la mesure du mouvement grand champ
Résumé
The PIV characterization of flows on large fields of view requires an adaptation of the motion estima- tion method from image sequences. The backward shift of the camera coupled to a dense scalar seeding involves a large scale observation of the flow, thereby producing uncertainty about the observed pheno- mena. By introducing a stochastic term related to this uncertainty into the observation term, we show in this paper that we can improve the accuracy of the estimated velocity field by optical flow.
La caractéristation PIV d'écoulements sur des champs de grande taille nécessite une adaptation de la méthode d'estimation de mouvement à partir de séquences d'images. L'éloignement de la caméra couplé à un ensemencement dense de type scalaire impliquent une observation grande échelle de l'écoulement, produisant de ce fait une incertitude sur les phenomènes observés. En introduisant dans le modèle d'ob-sevation un terme stochastique lié à cette incertitude, nous montrons dans cet article que nous pouvons améliorer la précision du champ de vitesse estimé par flot optique.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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