Geschwindigkeitsschätzung für dünn besetzte Bildsequenzen

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Nils Damaschke; Professor Dr.-Ing. Volker Kühn
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik ; Messsysteme ; Strömungsmechanik
• Förderung: Förderung von 2013 bis 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 239412670

• Erstellungsjahr: 2017

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Das Projekt „Geschwindigkeitsschätzung für dünn besetzte Bildsequenzen“ hat zum Ziel, Geschwindigkeitsvektorfelder messtechnisch zu bestimmen. Dabei soll das anfallende Datenvolumen durch Ausnutzung der Sparsity des Messsignals im Vergleich zu konventionellen Systemen signifikant gesenkt und so die Beobachtungszeit bzw. Abtastrate des Prozesses deutlich erhöht werden kann. Dieses Ziel wurde erreicht und die Eignung der vorgeschlagenen Methoden nachgewiesen. Im Rahmen des Projektes wurde eine Simulationsumgebung implementiert, welche die komplette optische Übertragungstrecke von der Lichtquelle über die zu detektierenden Streuzentren, Linsen und Filter bis zum Sensor mit Abtastung und Quantisierung umfasst. Implementiert wurden, neben digitalen, insbesondere auch optische Filter mittels Beugungstheorie und Punktverwaschungsfunktionen. Es wurden außerdem verschiedene Beleuchtungsvarianten integriert. Mit der Simulationsumgebung kann die Abbildung bewegter mehrdimensionaler Szenen realistisch nachgebildet werden. Erst damit wird es möglich die Genauigkeit der entwickelten Verfahren einzuschätzen. Alle im Projekt untersuchten Ansätze zur Datenreduktion basieren auf einer Filterung und einer anschließenden Unterabtastung. Sie unterscheiden sich darin, ob eine Rekonstruktion der Szene/Streuzentren erfolgt (Spalte ‚Rekonstruktion‘) oder direkt die Bewegung geschätzt wird (Spalte ‚Direkte Schätzung‘). Die Bildrekonstruktion mit Tracking beinhaltet inhärent eine mehrdimensionale Schätzung (Spalte ‚Dimensionen‘) mehrerer Geschwindigkeitskomponenten (Spalte ‚Komponenten‘). Mittels harmonischer Filter konnte die Mehrdimensionalität auch auf die direkte Schätzung erweitert werden. Im Projekt konnte nachgewiesen werden, dass eine Reihe von Filtern auch optisch realisiert werden können. Dies hat den entscheidenden Vorteil, dass die notwendige Filterung vor der optisch-elektronischen Wandlung im Sensor erfolgt und damit die Sensoren im Größenordnungen langsamer ausgelesen werden müssen. Dies ist genau die Zielstellung des Projektes gewesen. Eine anschließende Rekonstruktion der Szene ist wesentlich aufwendiger als die direkte Bewegungsschätzung. Auch eine elektronische Filterung bietet noch Vorteile, da Sie auf dem Sensor und/oder vor der Bildübertragung durchgeführt werden kann. Insofern reduzieren alle Ansätze das Datenvolumen massiv. Ein wichtiges Ergebnis des Projektes ist, dass eine kohärente Beleuchtung bei fast allen Filtern zu Problemen führt. Die Phase der optischen Welle geht bei der Intensitätsbildung auf dem Sensor verloren und Interferenzen stören die Filterantworten grundsätzlich. Die Ansätze zur Rekonstruktion der Phase (Phase Retrieval) konnten aufgrund der Komplexität nur ansatzweise im zweiten teil des Projektes untersucht werden. Als Ergebnis werden inkohärente Beleuchtungen favorisiert (Ausnahme Fourierkoeffizienten). Aufgrund der Entwicklungen im LED-Bereich ist die Perspektive hier sehr positiv. Ein weiteres sehr wichtiges Ergebnis ist, dass alle Ansätze eine punktuelle Abtastung durch den Sensor benötigen. Das für Sensoren typische Pixel-Binning (Integration über mehrere Pixel) zur Steigerung der Framerate kann nicht verwendet werden. Notwendig ist, einzelne ausgewählte Pixel des Sensors auszulesen. Moderne CMOS Sensoren unterstützen genau dies, durch zeilenweise Adressierung. Herauszustellen ist hier, dass es trotz Kürzung der experimentellen Projektmittel gelungen ist, fast alle Ansätze experimentell zu verifizieren, wenn auch in reduziertem Umfang. Insgesamt zeigt das Projekt eine Vielzahl von erfolgversprechenden Wegen, um die Datenrate für die mehrdimensionale Geschwindigkeitsschätzung massiv zu reduzieren. Die Projektpartner wollen die erfolgsversprechenden Ansätze in zukünftigen Projekten weiterverfolgen.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Sparse Sampling for Scatterer Localisation. Dissertation, Universität Rostock, Shaker Verlag GmbH, 2016, ISBN: 978-3-8440-4231-3
  Angierski, A.
  
• Fourier-based layout for grating function structure for optical spatial filtering velocimetry. Measurements, Science and Technology, 28(5) (März 2017) 055008 (12pp)
  Schaeper M., Damaschke N
  
• Ortsfiltermessverfahren und Vorrichtung zur Ortsfiltermessung, Patent: DE 102015217022 A1 (März 2017)
  Schaeper M., Damaschke N., Kostbade R., Franz D.
  
• Study on preprocessing in array detector based optical spatial filtering velocimetry. AMA Sensor 2017, Nürnberg, (Juni 2017)
  Schaeper M., Kostbade R., Damaschke N.