聊一聊PIV算法的进展

FlowTech

Springer的Particle Image Velocimetry：New Developments and Recent Applications要到3月份才出。不知道那里会有什么新的内容。
按PIV Challenge II的总结文章看， 多重网格，变形网格，还有Iterative Refinement已经是主流技术。之后应该还有什么发展呢？单单以2D的PIV分析来说，变形网格和iterative refinement似乎已经走到了极致。图片本身提供的信息就那么多，翻来覆去的搞， 能够提高的余地也有限。说来说去无非是改一下采样算法，相关算法，理论上尽管可以证明有多少多少提高，但是牵涉到实际应用中的噪声和各种误差，恐怕实际作用很有限。
我没有用过LaVision等等有先进功能的商业软件，不知道如果采用了多重网格等等功能的话，计算速度会有何种变化，推想一下，似乎应该慢很多。 有没有人能够谈谈？对我们的日常任务而言，如果处理一对图像需要的时间超过1秒的话， 就不太能够接受。因为要处理的东西实在太多。如果是研究工作的话对于速度的要求也需要宽松一些。

zyzyeast

1秒。。。显然要超过1秒，我今天处理4M分辨率的图像，89Hz采，100幅，采图像用了1秒多，处理用了小20分钟。。。
其实我觉得分布处理也快不了多少，2台机子分布处理也就提高了1/4的速度
除非你用十几台机子一起处理
这年头一采图像都是成千上万幅，基本上得一宿一宿的算。。。[br][br][以下内容由 zyzyeast 在 2008年01月30日 09:55pm 时添加] [br]
有些简便算法很快，但是似乎很少有人用他们发Paper，都是自己看看

FlowTech

我们现在用的， 自己写的软件，用cross-correlation处理1M大小的图像，32x32左右的固定网格， 50%左右的overlapping, 大约要400ms.
如果做iterative refinement, window deformation的话，假设要跑个5遍，每次cross-correlation的计算时间不变的话，差不多要两秒，关键是关键是变形网格interpolation要花多少时间不知道，假定用B-spline,或者truncated-sinc函数的话，时间要有1秒级别了。所以总共加起来时间大概是10s左右， 这还是要实现得很好的情况下。图像的几何变幻，插值， 是非常消耗时间的操作。
Quenot弄了一个基于strip 的变形网格算法，看起来对速度比较有利，因为可以比较好的达到数据的局部性，提到计算时候的缓存命中率。不过还没有仔细看。不知道具体怎么一个做法。

SKLCC虫草晶

呵呵，反正我们做实验处理数据，经常是一个月不停机的算，几十个工况，每个3000～6000帧的，哎！做完了人休息，机器不休息。