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제안 방법
- 이러한 세 컬러의 분광 요소들이 부가적으로 복합되어 결과적인 컬러를 만들어낸다. LSPIV 기법에서는 이러한 컬러영상을 해석하는데 있어서 많은 시간이 소요되고 고용량의 저장장치가 필요하기 때문에 효율적인 분석을 위해서 이러한 컬러 시스템을 gray-scale level로 변환하여 분석한다.
- 있다. 왜곡보정을 수행하기 위해 측량을 통해 좌표를 알고 있는 최소 4개 이상의 기준점 (marking point)이 영상에 포함되도록 촬영한다.
대상 데이터
- 획득된 영상은 PC에서 인식할 수 있도록 디지털 처리를 거치며, 분석을 위해 grey scaleS. 변환된다.
이론/모형
- 2차원 평면에 대한 왜곡보정 방법으로는 4개 이상의 기준점을 이용하여 8개의 mapping계수를 산정하는 2차원 투영좌표 변환법 (2-D projective coordinate transformation or 8-parameter transformation)0] 이용되며, 이러한 과정을 거쳐 영상왜곡이 보정된 예는 Fig. 3에서 보는 바와 같다.
- 영상 내의 입자의 밀도가 큰 경우 일정한 영역 (inteiTogation area)내의 입자군의 grey-level intensity를 비교하여 cross-correlation 기법 (Stevens 등)으로부터 crosscorrelation 계수의 최대값을 갖는 interrogation area를 동일한 입자군으로 인식하고 유속을 계산한다. 실제 하천을 대상으로 PIV 분석을 통해 산정된 유속 장은 Fig.
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