A Surface Image Velocimetry Algorithm for Analyzing Swaying Images

Surface Image Velocimetry (SIV) is an instrument to measure water surface velocity by using image processing techniques. To improve its measuring accuracy, it is essential to get high quality images with low skewness. A truck-mounted SIV system would be a good way to get images, since its crane gives high altitude to the images. However, the images taken with a truck-mounted SIV would be swayed due to the movement of crane and the camera by winds. In that case, to analyze the images, it is necessary to compensate the side sway in the images. The present study is to develop an algorithm to analyze the swayed images by combining common image processing techniques and coordinate transform techniques. The system follows the traces of some selected fixed points and calculates the displacements of the video camera. By subtracting the average velocity of the fixed points from that of grid points, the velocity fields of the flow can be corrected. To evaluate the system's performance, two image sets were used, one image set without side sway and another set with side sway. The comparison of their results showed very close with the error of around 6 %.

흔들리는 영상 분석을 위한 표면 영상 유속계 알고리듬

표면 영상 유속계(SIV, Surface Image Velocimetry)는 영상 처리 기술을 이용하여 수표면의 유속을 측정하는 장비이다. 유속 측정의 정밀도를 높이기 위해서는 화질이 좋고, 왜곡이 적은 영상을 획득하는 것이 매우 중요하다. 트럭에 장착된 기중기를 이용하는 차량탑재형 표면 영상 유속계는 왜곡이 적은 영상을 얻는 좋은 방법이 될 수 있다. 이 때, 기중기의 흔들림 때문에 획득된 영상이 흔들리는 문제가 발생하며, 영상의 흔들림을 보정하여 유속을 측정할 수 있는 영상 처리 알고리듬이 필요하게 된다. 본 연구에서는 영상 분석 기법과 좌표 변환 기법, 유속 산정 기법 등을 조합하여 흔들리는 영상에서 표면 유속을 측정하는 기법을 개발하였다. 즉, 비디오 카메라로 촬영된 연속 영상에서 고정점들의 움직임을 추적하여 카메라의 위치 변동을 파악한다. 영상 분석에서 구한 격자점의 속도에서 고정점의 속도를 빼서, 격자점의 유속장을 산정하였다. 개발된 기법의 검증을 위해서 실험 수로에서 동일한 흐름에 대해 흔들리지 않은 영상과 흔들리는 영상의 두 가지 영상을 만들고, 흔들림이 없는 영상의 처리 결과를 기준으로 삼아, 흔들림이 있는 영상의 처리 결과를 검토하였다. 그 결과, 흔들림이 지나치게 커서 참조점들의 추적이 불가능한 경우를 제외하고는 두 자료의 처리 결과는 거의 동일하였으며, 유속 측정의 오차는 약 6 % 내외로 나타났다.