数字体图像相关方法中基于迭代最小二乘法的物体内部变形测量

本文提出一种基于迭代最小二乘法的亚体素位移测量算法.该算法模型结合了符合实际情况的线性灰度变化模型和线性位移映射函数,采用仅需变形后体图像一阶灰度梯度的迭代最小二乘法计算亚体素位移和位移梯度.由于该算法采用的模型符合实际情况,因而具有更高的位移测量精度和更广泛的适用性.此外,由于仅需变形后体图像的一阶灰度梯度,无需计算...     

基于数字图像体相关的物体内部三维位移场分析

在二维数字图像相关算法的基础上,推导了三维数字图像体相关算法,并应用于物体内部的三维位移场分析。用计算机模拟方法对SR-CT重建的物体内部三维图像施加已知变形,对变形前后三维数字图像进行体相关运算,获得三维位移场。在计算亚像素位移时,本文提出了一种三维的基于灰度梯度的算法,给出了梯度函数,阐述了数字模拟三维体相关的计算过程,通过数字模拟实验证明了算法的正确性和可靠性。     

非连续数字图像相关方法在裂纹重构中的应用

数字图像相关方法作为一种新的非接触式位移测量方法,在力学工程中有广泛的应用前景,然而受限于标准方法对图像变形的连续性要求,这种高效的测量方法在断裂力学领域的推广受到了限制. 为解决这一问题,提出采用引入子区分离数学模型,代替标准方法的连续模型,来对非连续区域进行精确识别和匹配的非连续数字图像相关方法. 研究子区被裂纹等非连续分割后原始像素点的位移情况,并引入裂纹张开向量用以表征被分割子区的主区和副区的位移关系;从而建立子区分离模型的数学表达式,并且为所提出的模型设计相应的图像相关算法;然后将所提出的非连续数字图像相关方法应用于重构平板拉伸试验开裂过程中图像的位移. 研究结果表明,相比于标准的数字图像相关方法,所提出的非连续数字图像相关方法解决了图像相关法在非连续区域失效的问题,提高了数字图像相关方法对位移测量的正确率,特别是能够准确重构裂纹面及附近的位移场,其测量精度能够达到亚像素级别.      

数字图像相关曲面拟合法相关系数修正算法的实验研究

为了提高数字图像相关曲面拟合法亚像素定位精度,经研究发现,在实际应用中,曲面拟合法在亚像素位移为0.5像素左右时会发生较大的波动,与实际亚像素位移发生一定偏离,导致此位置位移的不连续。本文通过分析曲面拟合法亚像素位移偏离真实位移的原因,给出了具体修正方法,用模拟平移实验讨论了修正系数k和子区大小对修正结果的影响,用三点弯曲实验验证了修正方法在复杂变形情况下的有效性,提高了曲面拟合法在实际应用中的测量精度。     

基于Haar小波变换的位移场测量方法

本文提出了一种应用小波变换对固体表面位移场进行测量的新方法，在图像分析时，用各点属于不同尺度的小波变换系数来表征该点周围的子区。将试件表面位移前后的两幅数字图像进行小波变换，通过变形前后两幅图像小波变换系数之间的相互匹配，使位移前后两幅图中的子区对应起来，从而确定图像的位移场。本文应用Haar小波变换进行了计算机模拟实验和实物位移实验。引入亚像素技术，获得了0．02的位移测量精度。     

数字图像相关中亚像素位移测量算法的研究

为提高位移测量精度而提出的各种亚像素位移测量算法被认为是数字图像相关方法 中的关键技术之一，详细了解已有各算法的性能无疑具有实际意义. 总结文献中3种 最常用的亚像素位移测量算法，首先用无噪声的计算机仿真散斑图对各算法的性能从计算精 度和计算效率两个方面进行了比较研究，并用实际实验图片对其性能做进一步的研究，结果 显示在图像子区大小相同的情况下，基于空域相关函数迭代的牛顿-拉普森方法计算结果最 为精确、稳定.     

DVC中内部散斑质量评价及计算体素点的优化选择

数字体图像相关方法(digital volume correlation, DVC)是一种可测量物体内部三维全场变形的先进实验力学测试技术, 通过分析由体图像成像设备(如X-ray CT)获取的物体变形前后的三维体图像, DVC可获得物体内部具有亚体素精度的三维变形信息. 在应用DVC测量内部变形时, 被测试样体图像的内部散斑质量对其测量精度有着重要影响. 本文从DVC算法位移测量误差的理论分析和数值模拟实验两方面证实了DVC的位移测量误差与计算子体块的灰度梯度平方和(sum of square subvolume intensity gradient, SSSIG)值呈负相关关系, 即: 计算子体块的SSSIG值越大, 其位移测量精度越高, 因此SSSIG可用于体图像内部散斑质量的定量评价. 尽管直接增加计算子体块尺寸可以增加SSSIG, 但是较大计算子体块内更多的计算点会导致计算量的显著增加. 为此, 本文进一步提出一种计算体素点优化选择方法, 该方法通过将计算子体块中灰度梯度较小的体素点剔除出计算, 以实现在增大计算子体块尺寸的同时不会显著增加计算量. 模拟和真实实验结果显示了该计算体素点优化选择方法的有效性.      

非连续数字图像相关方法在裂纹重构中的应用

数字图像相关方法作为一种新的非接触式位移测量方法,在力学工程中有广泛的应用前景,然而受限于标准方法对图像变形的连续性要求,这种高效的测量方法在断裂力学领域的推广受到了限制.为解决这一问题,提出采用引入子区分离数学模型,代替标准方法的连续模型,来对非连续区域进行精确识别和匹配的非连续数字图像相关方法.研究子区被裂纹等非连续分割后原始像素点的位移情况,并引入裂纹张开向量用以表征被分割子区的主区和副区的位移关系;从而建立子区分离模型的数学表达式,并且为所提出的模型设计相应的图像相关算法;然后将所提出的非连续数字图像相关方法应用于重构平板拉伸试验开裂过程中图像的位移.研究结果表明,相比于标准的数字图像相关方法,所提出的非连续数字图像相关方法解决了图像相关法在非连续区域失效的问题,提高了数字图像相关方法对位移测量的正确率,特别是能够准确重构裂纹面及附近的位移场,其测量精度能够达到亚像素级别.     

后验概率算法用于位移场的确定

提出了一种基于贝叶斯最大后验估计算法确定固体表面位移场的方法。在图像处理过程中，把位移看作随机变量，首先建立贝叶斯模型，对变形前数字图像中的一个像素点，选定变形前后两幅数字图像中对应的圆形子区，将两子区所对应的所有可能位移逐一代入贝叶斯后验概率公式进行计算，使后验概率最大的位移值就是所求该点的位移。在得到整像素位移之后，引入亚像素重建技术，确定图像的精确位移场。本文通过计算机数字模拟实验和实物标准位移实验，验证了该方法的可行性，并得到了0．02pixel的位移测量精度。     

数字图像相关方法中匹配及过匹配形函数的误差分析

基于图像子区的数字图像相关方法需采用合适的形函数来近似目标图像子区的真实变形。由于实际测量时目标子区的局部变形往往是未知的,实际采用的不同阶次(零阶、一阶和二阶)的形函数不可避免地产生误匹配(欠匹配和过匹配)问题,从而引入位移测量的系统或随机误差。尽管由欠匹配形函数引起的系统误差已被充分认识,由过匹配形函数引起的位移误差仍缺少理论解释。本文首先推导出采用一阶和二阶形函数的数字图像相关方法的随机误差理论公式,随后采用一系列数值实验验证了理论公式的准确性。结果显示:过匹配形函数不会引入额外的系统误差,但会增加随机误差,且二阶形函数的随机误差是一阶形函数的二倍。考虑到由欠匹配一阶形函数引入的系统误差往往远大于过匹配二阶形函数的随机误差,因此在未能确知变形的情况下,推荐使用二阶形函数。     

数字图像相关方法在桥梁裂缝变形监测中的应用

本文结合工程实际背景分析了数字图像相关方法应用在桥梁裂缝变形监测中的可行性及优越性。根据桥梁裂缝变形的特点采用数字图像处理技术中的位移梯度法进行所选区域的相关匹配搜索并对相关系数的计算公式加以改进。使实验过程得以简化。计算结果全场化、直观化。本文对数字图像处理软件的测量精度和在实际测量中的测试误差进行了分析和研究。证明该软件能够更加精确地测定裂缝在各种荷载作用下的变形量值．实际的桥梁测试也验证了该方法的可行性和优越性。若图像记录设备的分辨率是12．47pixel／mm(0．0802ram／pixel)。本文所涉及到的桥梁裂缝边缘的位移测试精度为0．000802mm。     

基于双线性位移模式数字图像相关方法的误差分析及应用

探讨数字图像相关方法测试结果的误差分布规律对提高该方法的测试精度具有重要意义。本文从理论上分析了基于双线性位移模式数字图像相关方法的子区变形场测试误差分布规律,结果表明,当试件的真实变形可由双线性位移模式描述时,变形场最大测试误差通常出现在子区的边界或节点处。因此,若试件发生均匀拉伸等常应变变形,可利用相关系数选取一个最优子区,认为测得最优子区中心应变为试件真实应变。零变形实验验证了该测试方法的可靠性。最后对手机导光板试件在单轴拉伸载荷下的数字图像进行分析,并利用本文方法测试了其弹性常数。     

数字图像相关分析法增量位移场测试技术

利用位移场的连续性,对亚像素位移场的算法进行了一些改进,设计了一套分步计算位移场、应变场的测量计算方法,较好地解决了数字图像相关分析法计算精度和效率.采用增量位移场叠加的方法计算大应变位移场,采用局部平面拟合的方法计算应变场.通过对高分子材料拉伸试验位移场的测量和结果标定,说明该方法具有较强的实用性和计算精度.同时,由于避免了对亚像素点的搜索,大大提高了计算效率.     

金属表面改性中界面力学性能的实验研究

提出了适用于微区测量的两步数字图像相关法,采用二阶泰勒多项式子区位移模式有效地降低了截断误差;采用B-样条插值函数提高了亚像素重建的精度;采用拟牛顿迭代法提高了计算速度等,使微区内应变测量精度控制在100~150με。在残余应变测量中通过数字标记点相关技术实现了试件的精确复位,提高了其测量精度。文中利用上述方法测量了镀层改性试件跨界面的位移场和应变场,分析了裂纹对镀层的影响以及测出了基材中引起的残余应变;同时对镀层改性界面结合性能作了定量比较。     

Fast, Robust and Accurate Digital Image Correlation Calculation Without Redundant Computations

High-efficiency and high-accuracy deformation analysis using digital image correlation (DIC) has become increasingly important in recent years, considering the ongoing trend of using higher resolution digital cameras and common requirement of processing a large sequence of images recorded in a dynamic testing. In this work, to eliminate the redundant computations involved in conventional DIC method using forward additive matching strategy and classic Newton–Raphson (FA-NR) algorithm without sacrificing its sub-pixel registration accuracy, we proposed an equivalent but more efficient DIC method by combining inverse compositional matching strategy and Gauss-Newton (IC-GN) algorithm for fast, robust and accurate full-field displacement measurement. To this purpose, first, an efficient IC-GN algorithm, without the need of re-evaluating and inverting Hessian matrix in each iteration, is introduced to optimize the robust zero-mean normalized sum of squared difference (ZNSSD) criterion to determine the desired deformation parameters of each interrogated subset. Then, an improved reliability-guided displacement tracking strategy is employed to achieve further speed advantage by automatically providing accurate and complete initial guess of deformation for the IC-GN algorithm implemented on each calculation point. Finally, an easy-to-implement interpolation coefficient look-up table approach is employed to avoid the repeated calculation of bicubic interpolation at sub-pixel locations. With the above improvements, redundant calculations involved in various procedures (i.e. initial guess of deformation, sub-pixel displacement registration and sub-pixel intensity interpolation) of conventional DIC method are entirely eliminated. The registration accuracy and computational efficiency of the proposed DIC method are carefully tested using numerical experiments and real experimental images. Experimental results verify that the proposed DIC method using IC-GN algorithm and the existing DIC method using classic FA-NR algorithm generate similar results, but the former is about three to five times faster. The proposed reliability-guided IC-GN algorithm is expected to be a new standard full-field displacement tracking algorithm in DIC.     

Template matching for improved accuracy in molecular tagging velocimetry

In 2D molecular tagging velocimetry (MTV), tags are written into a fluid flow with a laser grid and imaged at discrete times. These images are analyzed to calculate Lagrangian displacement vectors, often by direct cross correlation. The cross correlation method is inherited from particle imaging velocimetry, where the correlated images contain a random pattern of particles. A template matching method is presented here which takes advantage of the known geometry of laser written tag grids in MTV to achieve better accuracy. Grid intersections are explicitly located in each image by correlation with a template with several linear and rotational degrees of freedom. The template is a continuous mathematical function, so the correlation may be optimized at arbitrary sub-pixel resolution. The template is smooth at the spatial scale of the image noise, so random error is substantially suppressed. Under typical experimental conditions at low imaging resolution, displacement uncertainty is reduced by a factor of 5 compared to the direct cross correlation method. Due to the rotational degrees of freedom, displacement uncertainty is insensitive to highly deformed grids, thus permitting longer delay times and increasing the relative accuracy and dynamic range of the measurement. In addition, measured rotational displacements yield velocity gradients which improve the fidelity of interpolated velocity maps.     

随机并行梯度下降图像匹配方法

基于灰度的图像匹配方法具有匹配精度高等优点, 但在实时性方面还存在不足。本文提出一种基于随机并行梯度下降优化算法的快速图像匹配方法,该方法同时对匹配图像间所有的变形参数施加相互统计独立的随机扰动, 然后计算扰动前后待匹配图像间性能评价函数的改变量, 并用这一改变量对变形参数进行更新, 进行迭代运算, 最终实现快速的最优变形参数估计及图像匹配。将SPGD匹配方法用于对仿真和真实的图像序列中的目标进行跟踪,均证明了该匹配方法能进行正常匹配, 匹配精度和最小二乘方法相当, 但速度要较最小二乘匹配方法快。     

Robust particle image velocimetry using gradient method with upstream difference and downstream difference

In the first part of this paper, sub-pixel displacement detection methods in particle image velocimetry (PIV) measurements were discussed. Some schemes for calculating the spatial gradient in a gradient method, which is one of sub-pixel displacement detection methods, were evaluated. It was found that the second order central finite difference scheme tends to underestimate the gradient of the tracer-particle’s intensity. Consequently it leads to an overestimation of sub-pixel displacements. A first-frame upstream and second-frame downstream finite difference scheme was then proposed and evaluated for one-dimensional flow measurements. Furthermore, the proposed difference scheme was extended to apply to two-dimensional flows. It was shown that taking the direction of the sub-pixel correction into account and using fewer adjacent pixels are important for PIV images consisting of small tracer particle images. Finally, a robust procedure for the execution of the gradient method was proposed, which can eliminate the effect of noises. It was found that the proposed scheme is not only highly accurate but is highly robust to noise.