DIC算法浅析 | |
数字图像相关法(DIC)具有光路简单、非接触、全场测量等优点,已在材料力学、无损检测、土木工程等领域得到了广泛应用。早期的DIC算法,如双参数法、爬山法、粗细搜索法、牛顿迭代法等,普遍存在搜索时间长、出现多峰值时易陷入局部最优的情况。近些年来,一些智能算法,如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、神经网络算法等的出现提高了DIC的运算效率。智能算法具有全局搜索的特性,弥补了一般算法易陷入局部最优、匹配精度不稳定的缺陷,且其还可以近似地计算出亚像素级的位移值,在测量精度要求不高时是一个不错的选择。 随着对DIC研究的日臻完善,以及对测量精度的要求越来越高,基于智能算法的DIC法在整像素搜索速度上得到了大幅提高,但在亚像素级位移测量中还不能满足高精度测量的需求。因此,寻求在智能算法基础上的亚像素位移算法是DIC发展的方向,对保证数字图像处理的速度和精度都具有重要意义。传统的亚像素算法有牛顿迭代法、拟合法、插值法、梯度法等。根据相关文献的研究可知:牛顿迭代法的精度要优于其他几种亚像素算法,但如果初值估计不合理就会陷入局部收敛,同时导致收敛速度变慢。因此,在实验中使用牛顿迭代法计算时,通常以模拟散斑图为对象,目标函数的Hessian矩阵选择一阶型函数。拟合法的速度比较快,但精度比较低;梯度法、插值法的精度、速度介于牛顿迭代法和拟合法之间,随着DIC技术研究的深入,越来越多的组合式DIC算法正在不断被开发和研究。 | |
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