基于dic的非接触式全场应变测量系统设计 - 图文(7)

第3章 基于仿真数字散斑图像的变形测量分析

3.2.3 散斑颗粒数量对计算精度的影响

在生成仿真散斑图时，改变散斑颗粒数量，观察散斑数量对位移计算的影响。按照上述同样的方法我们生成散斑颗粒大小为4 pixel 的7幅仿真散斑图，散斑图像大小428×162pixels，变形后的图片相对于初始图片仅在水平方向上平移5 pixel，散斑数量为600，800，…，1800，2000。生成的散斑图如图3-5所示。

选择41 × 41pixels 大小子区，采用互相关函数来计算以图像中心点为中心的子区内各点的位移。计算结果如图3-6所示。

从图3-6的计算结果看，无论是计算区域各点亚像素位移均值还是各点亚像素位移标准差，散斑颗粒数量的变化对计算结果的影响很小。

（a）散斑数量：600

(b) 散斑数量：800

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燕山大学本科生毕业设计（论文）

(c) 散斑数量：1000

(d) 散斑数量：1200

(e) 散斑数量：1400

(f) 散斑数量：1600

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第3章 基于仿真数字散斑图像的变形测量分析

(g) 散斑数量：1800

图3-5 不同散斑数量生成的仿真散斑图

图3-7散斑颗粒数量对位移计算精度的影响（位移：5 pixel）

3.2.4相关函数对计算精度的影响

为了更好地分析相关函数对位移计算精度的影响，我们结3.2.1-3.2.3 节对仿真散斑生成过程中各参数的影响，选择散斑颗粒大小为4 pixel，散斑颗粒数量为1200来仿真生成变形前后的散斑图。变形后的图片相对于初始图片仅在水平方向上平移5 pixel。进行位移匹配搜索时选用41× 41pixels 的子

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区大小。

根据2.1.3节关于相关函数的描述，常用的表征变形前后图像相似度的函数（即相关函数）有两大类：互相关准则（CC）和平方和准则（SSD）。在这两大类中应用最广泛的是：归一化互相关（NCC）、零均值归一化互相关(ZNCC）、归一化平方和（NSSD）和零均值归一化平方和（ZNSSD）。采用不同在相关函数对模拟生成的散斑图进行相关计算得出的结果如表 3-2 所示。从表 3-2 看几种方法的计算精度都很高，最大的计算误差也不超过 1%。

表 3-2 相关函数对位移计算精度的影响

相关函数

归一化互相关（NCC） 零均值归一化互相关

(ZNCC）

归一化平方和（NSSD） 零均值归一化平方和

（ZNSSD）

5.0 4.98

2.5941 ×10-6

0.1925

亚像素位移均值

5.0 5.0

亚像素位移标准差 2.5941 ×10-6 2.6815 ×10-6

为了进一步验证这几种算法的适用性，对原图像添加不同强度的噪声模拟光强的变化以检验它们的抗干扰性。添加均值为0，方差为0.01的高斯噪声后的图像如图 3-8 所示。

初始图像 变形后添加高斯噪声的图像 图3-7添加均值0方差0.01的高斯噪声的变形前后散斑图

添加高斯噪声后几种不同相关函数计算的位移结果对比如表 3-3 所示。

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第3章 基于仿真数字散斑图像的变形测量分析

表3-3，添加均值0，方差0.01的高斯噪声不同相关函数计算结果 相关函数

归一化互相关（NCC） 零均值归一化互相关

(ZNCC）

归一化平方和（NSSD） 零均值归一化平方和

（ZNSSD）

4.9966 4.9803

0.1724 0.1745

亚像素位移均值

4.9897 4.9897

亚像素位移标准差

0.1849 0.1845

对原图像添加均值为 0，方差为 0.5 的高斯噪声，如图 3-8 所示。

初始图像 变形后添加高斯噪声的图像

变形后添加高斯噪声的图像

图3-8 添加均值0，方差 0.5的高斯噪声的变形前后散斑图

添加图3-9所示更强的高斯噪声后几种不同相关函数计算的位移结果如表3-4所示。

表3-4，添加均值0，方差0.5的高斯噪声不同相关函数计算结果 相关函数

归一化互相关（NCC） 零均值归一化互相关

(ZNCC）

归一化平方和（NSSD） 零均值归一化平方和

（ZNSSD）

4.9966 4.9803

0.1724 0.1745

亚像素位移均值

4.9897 4.9897

亚像素位移标准差

0.1849 0.1845

从上述两表中看出当光强变化不大时几种相关函数都能够抗干扰，而当光强变化较大时，NCC和NSSD 的抗干扰性能较差，ZNCC和ZNSSD这

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