通用散焦粒子追踪：基本原理与不确定性评估
流体动力学
2020-05-05 v2 图像与视频处理
摘要
通用散焦粒子追踪（GDPT）是一种单相机、三维粒子追踪方法，它根据相应粒子图像的散焦图样来确定粒子的深度位置。GDPT 依赖于一组参考实验粒子图像，用于预测形状相似的被测粒子图像的深度位置。尽管该方法有多种实现方式，其精度最终受所获取数据的一些固有特性限制，例如信噪比、粒子浓度以及散焦图样的特征。GDPT 已被不同研究小组应用于不同领域，然而迄今为止尚未有对该方法基本原理的更深入描述与分析。本工作中，我们首先确定了表征一次 GDPT 测量的基本要素。随后，我们提出一个基于合成图像的标准化框架，用以从测量不确定度和被测粒子相对数量方面评估 GDPT 实现的性能。最后，我们给出了评估实验性 GDPT 测量不确定度的指导方针，在实验中真实值不可得且额外的图像像差可能导致偏置误差。数据处理使用开源 GDPT 软件 DefocusTracker。数据集由合成图像生成器 MicroSIG 创建，并已发布于一个可自由访问的存储库。
引用
@article{arxiv.1912.01669,
title = {General Defocusing Particle Tracking: fundamentals and uncertainty assessment},
author = {Rune Barnkob and Massimiliano Rossi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.01669},
year = {2020}
}