基于分形插值的频域散斑相关法面内位移测量

针对传统频域数字散斑相关法在测量物体面内位移测量精度较低的问题,提出一种基于分形插值的频域数字散斑相关法。该方法在频域数字散斑相关法的基础上,引入Hanning窗函数对图像进行滤波处理,克服了图像边缘效应对最终位移值的影响;同时利用散斑图像的子区域与整幅图像在结构形态和灰度特征的自相似性,采用分形插值的方法进行亚像素插值,进而能精确定位相关点,得到更精确的亚像素位移值。实验结果表明:该方法保持了频域散斑相关法的测量速度,且将测量的绝对误差降低在0.01~0.03 pixel以内,并进一步通过刚体平移实验测试了算法的可靠性。     

基于梯度法的数字散斑图像相关亚像素搜索算法

数字散斑图像相关法是对全场位移和应变进行测量的十分有用的无损检测技术.设计精确的亚像素搜索算法是提高测量精度的关键问题.研究了数字散斑图像相关技术的基本原理,在梯度法的基础上,提出了一种基于梯度法的变步长的亚像素搜索算法并应用到相关搜索中,通过对模拟散斑图的位移分析证明了该算法的可靠性和稳定性,并对刚体平移实验进行了测...     

数字散斑三维重建中散斑特性分析

详细介绍了基于数字散斑相关技术的三维重建方法,包括双目立体视觉基本原理以及散斑三维重建基本流程。重点分析了整像素对应点查找方法以及基于牛顿-拉弗逊迭代的亚像素插值算法,实现了散斑亚像素级三维重建。针对数字散斑相关计算模型,分析了影响相关系数的因素,并围绕相关系数计算和亚像素同名点插值精度两方面重点分析了二值随机散斑和灰度随机散斑的三维重建效果。通过设计不同尺寸颗粒的散斑图案和采用不同大小的相关计算窗口,分别对平面陶瓷板和陶瓷标准球进行了三维重建精度分析。实验结果表明,二值散斑能获得更高的重建精度。     

数字图像相关法散斑图质量评价方法

为了研究数字图像相关方法中散斑图质量的有效评价问题, 采用散斑图质量表征参量——平均灰度2阶导数对散斑图质量进行了有效评价。通过分析图像插值误差与图像灰度信息分布形式之间关系, 指出散斑图平均灰度2阶导数与散斑图灰度信息分布形式之间的关系; 为了验证该散斑图质量表征参量的有效性, 利用傅里叶变换对散斑图进行平移实验, 通过Newton-Raphson(N-R)方法对平移前后的散斑图进行亚像素位移计算, 由位移计算结果可知, 具有低的平均灰度2阶导数的散斑图对应小的位移测量误差。结果表明, 平均灰度2阶导数在散斑图质量评价中具有一定的有效性; 在实际应用中, 应结合散斑图平均灰度2阶导数和平均灰度梯度对散斑图质量进行综合有效的评价。该研究为高质量散斑图的制备与选取提供了参考。     

数字散斑的边缘相关测量法

利用数字激光散斑图像测量物体的形变和微小位移是一种新兴的非接触测量方法,为提高测量速度,通过对数字散斑相关测量方法(DSCM)和激光散斑图像的特点进行研究,提出一种针对数字散斑图像的边缘相关测量法(DSMC)。该方法把移动前后的激光散斑图像像素在单方向上求和,使整幅图像的能量集中在边缘上,然后使用边缘上所形成的一维数列,通过插值和相关的方法求解激光散斑图像的位移。而激光散斑图像的位移可以反映出物体的位移或形变。理论和实验证明了该算法可行,可以大大节省数字散斑相关测量中数据处理的时间而不影响计算精度,因为此算法的运算精度主要取决于插值点的个数和散斑图像自身的综合误差。     

亚像素数字散斑相关测量的曲面拟合法研究

研究了亚像素数字散斑相关测量中整像素搜索窗口、拟合窗口、散斑尺寸等因素对曲面拟合法测量精度的影响.采用二元二次多项式曲面拟合方法,利用计算机生成的模拟散斑图像,对水平位移分别为0.1,0.3,0.5,0.7,0.9pixel的图像进行了研究.结果表明,最佳搜索窗口为31×31～51×51 pixels,最佳拟合窗口为3×3 pixels,散斑图的平均散斑尺寸为2 pixel时,能较容易地实现相对误差小于5%的目标.而在高斯噪声免疫力方面,0.9 pixel以上的位移具有较强的免疫力.在散斑相关测量精度要求不是很高(＞1 μm)的情况下,曲面拟合法是一种非常适合的方法.     

基于散斑位移相关器的相关峰增强技术

提出的基于光学数字联合变换的光学散斑位移相关器,用来确定亚像素精度相关峰的位置,却没有使用复杂的插值算法.为了实现相关峰的放大,对相关器的主要参数进行了分析和计算.并以此建立了实现光学散斑位移技术的实验装置,实验结果表明,该装置能产生尖锐和狭窄的相关峰,且能以亚像素精度发现峰位置.     

基于数字激光散斑图像的位移测量的多层平截算法

通过对数字激光散斑图像特性的分析及其位移测量法的研究，给出了一种利用激光散斑图像进行位移测量的多层平截算法。该算法把数字激光散斑图像的灰度看作三维空间的高度，用不同高度的水平面平截散斑图得到截值点，分析物体发生位移前后的散斑图像上截值点，由截值点相互位置的概率分布计算出物体的实际位移。改进后的多层平截算法可较大的节省测量所需的散斑图像面积，且能测量亚pixel级的位移。实验表明，该多层平截算法是一种实用、速度快及精度高的位移和变形测量方法。     

基于相位分析的散斑图像位移测量算法

通过对数字散斑图像位移测量方法和激光散斑图像特点的研究,提出了一种利用数字散斑图像进行位移测量的新方法:同频率相位比较法.该方法把移动前后的激光散斑图像像素分别在X、Y方向上叠加,对叠加后的一维序列进行频谱分析,找出同一频率的信号的存前后两幅散斑中的相位偏移,然后通过统计分析求解激光散斑图像的位移.大量实验证明,上述算法可行,不使用插值法即可求解亚像素级位移,并能大幅度提高位移测量速度.     

数字散斑测量中亚像素位移计算方法的选择研究

本文简要介绍了亚像素数字散斑测量研究中高斯曲面插值、抛物面插值及梯度插值原理,提出了一种利用计算机图像处理软件考查数字散斑测量软件精度的方法,并利用这种方法对上述三种插值方法进行了比较分析,给出亚像素测量的测试实例。结果表明,抛物面插值法计算速度较快,精度较高,并且误差波动较小。     

光阱中微粒位置高精度检测技术

基于光阱技术的精密传感和测量是光力效应应用由微观精确操控向物理量精确测量的创新和深化,对光阱中微粒位置信息进行高精度测量是实现精密传感和测量的核心;提出了一种采用数字图像处理和曲线拟合相结合进行光阱微粒位置检测的方法,通过数字图像相关方法获得表征微粒位置的归一化自相关函数,并对归一化自相关函数曲线采用最小二乘法进行二次曲线拟合,由此实现亚像素级的微粒位置检测。实验表明,所述方法可以有效抑制硬件量化效应,实现光阱微粒位置的快速高精度检测,相较于直接相关方法,检测精度可至少提升一个数量级,达0.03 pixel。     

基于图像处理的建筑物振动位移测量算法

针对地震后高层建筑物结构损伤监测问题,该文提出一种基于方向码匹配(OCM)和边缘增强匹配(EEM)算法的微小位移测量算法。该算法先将原始图像梯度信息与像素强度融合,增强图像信息;采用相位相关法进行匹配运算,匹配速度比归一化互相关法提升了96.1%;最后使用亚像素插值法,使测量结果达到亚像素精度。实验结果表明,该文算法避免了OCM和EEM算法量化过程中图像梯度信息的损失,大大提高了模板匹配精度,匹配速度比OCM提升了43.3%,比EEM提升了19.6%。     

基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法

为获得高精度亚像素级视差以满足小基高比摄影测量需求,提出一种基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法.该方法采用分步式策略,首先利用自适应窗口匹配法计算整像素级视差,然后在整像素级视差的指导下建立同名像点之间的对应关系,再分别以左右同名像点为中心截取子图像,最后利用扩展相位相关匹配法对子图像进行亚像素级匹配,获得亚像素级视差.采用小基高比立体像对和带有亚像素级视差的模拟立体像对进行实验,结果表明基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法在精度和效率方面具有优越性能.     

MEMS三维静动态测试系统

采用集成频闪成像、计算机微视觉和显微干涉技术,研制了微机电系统(MEMS)三维静动态测试系统。系统可进行MEMS面内刚体运动、表面形貌、垂向变形和离面运动的测量。对于面内运动测量,提出了基于立方样条插值的亚像素步长相关模板匹配算法,从MEMS视觉图中提取面内位移,匹配精度为0．02pixels。对于离面运动测量,采用Hariharan 5步相移干涉(PSI)算法和去包裹算法,离面运动测量分辨率可达1nm。通过对Si微压力传感器膜和Si微陀螺仪的静动态测试,验证了系统的适用性和可靠性。     

互补金属氧化物半导体图像传感器亚像元细分精度实验研究

通过图像处理方法,用软件的方式(亚像元细分)对目标进行定位是一个可有效提高测量精度的途径。主要对互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器亚像元细分精度的测试方法和测试结果进行研讨。利用压电陶瓷(PZT)精密快扫振镜(FSM)和基于互补金属氧化物半导体图像传感器OV7620的数字相机构建了实验系统,对该互补金属氧化物半导体图像传感器OV7620的亚像元细分精度进行了实验研究。结果表明,OV7620的质心定位精度达到0.17pixel,即能够实现六细分,互补金属氧化物半导体图像传感器具有实现亚像元细分的能力,能够应用于以光斑质心检测为手段的测量系统中。     

基于灰度梯度和反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法

在数字图像处理和机器视觉中,边缘检测是一个基本问题和关键环节,因此,精确地检测图像边缘是非常必要的。本文提出了一种基于灰度梯度和反正切函数拟合的亚像素边缘检测算法。首先,通过Canny算子粗略提取输入图像的边缘;然后对初步得到的边缘像素逐点提取灰度梯度方向,以提取的梯度方向为坐标轴正方向建立灰度梯度直角坐标系;最后利用最小二乘法,采用反正切函数拟合图像边缘的灰度梯度,获得亚像素边缘位置。利用Microsoft Visual Studio 2008平台进行实验,结果表明：与基于小波变换及基于Zernike矩的亚像素边缘检测方法相比,本文所提算法定位精度较高,检测速度较快,能够更完整地检测出图像的平滑边缘。     

基于遗传算法的数字图像相关变形初值估计

为了克服传统的基于牛顿-拉夫森迭代的数字图像相关法受迭代初值影响较大等问题, 提出了一种结合遗传算法的数字图像相关法。以待测数据点为中心, 选取邻域内的若干估值点, 通过基于遗传算法的数字图像相关法匹配出变形前后估值点对坐标; 随机选取不共线的3组或以上估值点对代入仿射变换模型, 依据仿射变换结果估计变形初值, 并作为牛顿-拉夫森迭代初值; 最后结合牛顿-拉夫森迭代法计算亚像素位移值。结果表明, 该方法的匹配时间相对传统方法平均降低37.54%, 相较于传统的数字图像相关法在搜索性能、匹配精度等方面更加可靠。该研究为数字图像相关法中迭代初值优化效果对匹配速度和精度的影响提供了参考。