DIC(数字图像相关)亚像素位移算法

亚像素级点定位及边缘定位算法亚像素级点定位及边缘定位算法是一种能够在图像中精确定位和边缘检测的算法。

它通过对图像进行像素级的分析和处理，能够找到图像中的细微差别和边缘信息，从而实现更精确的定位和边缘检测。

下面将详细介绍几种常用的亚像素级点定位及边缘定位算法。

一、亚像素级点定位算法1.插值算法插值算法是一种常用的亚像素级点定位算法。

它通过对像素的灰度值进行插值计算，从而得到更精确的像素位置。

常用的插值算法有双线性插值和双三次插值。

在双线性插值算法中，通过对四个临近像素点的灰度值进行加权平均，得到相邻像素间的插值结果。

它能够有效地减小像素间的差异，提高像素位置的精确性。

双三次插值算法是在双线性插值算法的基础上进行改进的。

它通过对16个临近像素点的灰度值进行加权平均，得到相邻像素间的插值结果。

双三次插值算法在提高像素位置精确性的同时，还能够减小插值过程中的误差。

2.亚像素匹配算法亚像素匹配算法是一种基于像素灰度值的定位方法。

它通过对图像中的相关区域进行匹配，找到最高相关度的位置，从而确定像素的位置。

亚像素匹配算法常用的方法有基于互相关和基于匹配滤波器。

基于互相关的亚像素匹配算法通过计算两个像素区域之间的互相关系数，确定像素位置。

它能够提取出像素间的相似性，从而找到最匹配的位置。

基于匹配滤波器的亚像素匹配算法通过滤波器的响应值来确定像素位置。

滤波器通过对图像进行卷积计算，得到滤波器的响应值。

根据滤波器的响应值，可以确定像素的位置。

边缘定位算法是一种能够提取图像中边缘信息的算法。

常用的边缘定位算法有基于梯度的方法和基于模板匹配的方法。

基于梯度的边缘定位算法通过计算图像的灰度梯度，找到像素值变化剧烈的位置，从而确定边缘的位置。

常用的梯度算子有Sobel算子、Prewitt算子等。

基于模板匹配的边缘定位算法通过将预先定义的边缘模板与图像进行匹配，找到与模板相匹配的位置，从而确定边缘的位置。

常用的模板有Laplacian模板、Canny模板等。

基于数字图像相关法的索力识别综述发布时间：2021-11-11T07:56:40.059Z 来源：《中国科技人才》2021年第23期作者：胡园苟晨铭练城凌刘磊[导读] 数字图像相关（Digital Image Correlation，DIC）技术，运用双目相机和计算机图像视觉处理算法，对待测物体的散斑图像进行处理，对因受力而产生变形的物体进行测量识别。

目前这一项技术主要应用于物体的变形、移动、应变、模态分析等。

重庆科技学院重庆 401331摘要：拉索、吊索等是缆索桥梁的关键承重部件，由于多种因素的影响，会出现程度不一的腐蚀、开裂、内部钢丝断裂等问题，这些将直接影响到桥梁的安全。

为了降低因拉索损伤出现威胁到桥梁安全的情况，对于拉索检测有着极高的要求，随着计算机图像处理技术与光学技术的不断发展，非接触式测量在时效性、便捷性、准确性等方面具有更高优势。

关键词：非接触式；图像处理；数字图像相关法；索力识别引言数字图像相关（Digital Image Correlation，DIC）技术，运用双目相机和计算机图像视觉处理算法，对待测物体的散斑图像进行处理，对因受力而产生变形的物体进行测量识别。

目前这一项技术主要应用于物体的变形、移动、应变、模态分析等。

DIC（数字图像相关法）技术是一种非接触式测量技术，有着如下的优点：适应环境的能力强，自动化程度高、准确性高、经济效益好等。

其被广泛的应用于各个行业：如工业、农业、航空航天、生物医疗、工程、材料、力学等领域。

而DIC技术也在土木工程领域中表现出了极大的应用价值，有学者以及研究团队提出了基于DIC技术的测量方法，将其应用于斜拉桥的索力识别当中，取得了一定的研究成果。

1.概述桥梁结构整体从一开始就必须要考虑安全性问题，从设计、施工到运营维护阶段都需要对整个结构体系进行非常准确的一个受力评估与健康检测，这样才能依据可靠的数据进行安全保障。

其中，在缆索承重桥梁结构的使用当中，其关键受拉构件如拉索，吊索等非常容易产生强度下降，因为会受到环境腐蚀、疲劳损伤、振动等，会威胁到桥梁的运营安全[1]。

光镊系统中一种亚像素位移测量方法研究摘要：光镊系统中光阱刚度系数的快速、准确、高精度测量是光镊进行粒子定量操控的关键因素。

本文给出了一种利用数字图像相关匹配的方法实现亚像素的位移测量。

为提高测量精度，此方法在捕获过程中采集多幅图像并以相邻前一幅图像作为模板去匹配下一幅图像，以此类推，最后将每个增量位移场叠加作为最终的位移,同时在亚像素计算时采用较高精度的梯度法；为了提高计算速度，在整像素点匹配时，采用了动态阈值序贯相似法。

最后，通过模拟仿真实验，对此算法的有效性进行了验证，结果表明本算法比普通亚像素算法快1~2倍。

关键词：亚像素位移测量，数字图像相关法，序贯相似法，动态阈值，梯度法1.引言：光镊（Optical tweezers）又称为单光束梯度力光阱，是一种利用高度聚焦的激光束形成的三维梯度势阱来捕获、操控微小粒子的技术[1]。

光镊自1986年由Arthur Ashkin[2]发明以来，以其非接触、地损伤等优点，已被广泛应用于物理学中的激光冷却、胶体化学、生物医学尤其是分子生物学等领域[3]，成为一项重要的研究工具。

光镊的一个重要功能为微小力的测量，对光阱的刚度进行标定是光镊测力的重要环节。

标定光阱刚度有许多方法，常用的有流体力学法、热运动分析法、功率谱法和外加周期驱动力法等[4-6],文献[7详细分析比较这四种方法的优缺点，其中流体力学法和热运动分析法均需要CCD跟踪微粒运行轨迹，在微粒运行一段期间内拍摄大量的图像，然后再对些图像进行后期处理。

由此可知在硬件条件一定的情况下图像亚像素分析对测量精度有着重大的意义。

亚像素位移测量的算法主要有如下几种：亚像素灰度插值法[8]、曲面拟合法[9]、相关系数插值法，牛顿-拉普森[10]（Newton-Rapshon，简称N-R）、基于梯度的方法；频率相关法，后验概率算法，神经网络方法和基于迭代的最小二乘法[11]。

这些算法测量精度所称精度能到0.005-0.1pixel。

高精度、实时数字图像相关变形测量数字图像相关(Digital Image Correlation,DIC)方法是目前光测力学研究领域最为活跃的测量方法,其在科研和工程测量都得到了广泛的应用。

随着数字图像相关方法应用领域的拓宽,其测量精度、计算效率和适用性都急需得到进一步提高,以满足科研和工程领域不断提出的新需求。

目前,DIC的位移测量精度可以达到0.01像素,已经能够满足大部分位移测量的需求。

但是,与常规使用的电测应变技术相比,DIC的应变测量精度还不能满足大多数情况下的测量需求。

同时,由于受到散斑制备质量、计算参数选取以及被测力学量的计量朔源等诸多因素的影响和制约,DIC测量结果的一致性和正确性还难以得到保证。

此外,随着DIC技术的发展,该技术越来越多地被用于工业在线检测和医学测量中。

对于工业在线检测和医学测量,DIC的测量速度显得尤为重要,需要满足实时测量的需求。

而且,对于目前常规使用的单目和双目测量系统,其适用性仍然不能满足实际测量需求,如极端环境下的测量、多尺度变形测量和大尺度下的测量。

本文工作以实现高精度、实时DIC变形测量为目标,从DIC计算精度、计算效率、系统标定三个角度出发,取得了如下成果:(1)分析了反向组合高斯牛顿算法在噪声条件下的理论误差公式,发现其均值误差中的噪声引入误差项在选择合适的灰度梯度算子时可以被消除,揭示了噪声引入误差消除的机理。

通过与传统的牛顿拉普森算法对比,证明了反向组合高斯牛顿算法在计算效率和抗噪声能力上的全面优势,给出了全新的DIC理论误差公式。

(2)提出了一种基于种子点扩散的并行计算方法,结合高效率的反向组合高斯牛顿算法与双三次B样条插值查找表,实现了实时DIC变形测量。

将并行方法扩展到三维数字图像相关方法中,在子线程中逐步实现时序匹配、立体匹配和三维重构,实现了5000点10Hz的三维变形实时测量。

(3)提出了一种基于摄影测量和散斑特征匹配的相机内外参标定方法,解决了三维DIC大视场条件下的相机内外参标定问题,成功实现了大视场条件下的三维DIC高精度变形测量。

数字图像相关方法(DICM)前言数字图像相关法(Digital Image Correlation Method，简称DICM)，又称为数字散斑相关法(Digital Speckle Correlation Method，简称DSCM)，是应用于计算机视觉技术的一种图像测量方法。

数字图像相关(Digital Image Correlation，i.e. DIC)测量技术是应用计算机视觉技术的一种图像测量方法，是一种非接触的、用于全场形状、变形、运动测量的方法。

它是现代先进光电技术、图像处理与识别技术与计算机技术相结合的产物，是现代光侧力学领域的又一新进展。

它将物体表面随机分布的斑点或伪随机分布的人工散斑场作为变形信息载体，是一种对材料或者结构表面在外载荷或其他因素作用下进行全场位移和应变分析的新的实验力学方法。

在实验固体力学领域中，对于不同载荷下，材料和结构表面的变形测量一直是一个较难的课题。

一般包括接触式和非接触式两种，对于一般使用的电阻应变片接触式测量方法，受其测量手段的限制，不能得到全场数据，且测量范围有限，不能得到物体整体上的变形规律。

而对于全场的非接触式光学测量方法，包括干涉测量技术(例如全息照相干涉法，散斑千涉法)和非干涉技术(例如网格法和数字图像相关测量法)。

由于干涉测量技术要求有相干光源，光路复杂，且测量结果易受外界震动的影响，多在具有隔振台的实验室中进行，应用范围受到了极大的限制。

而非干涉测量技术是通过对比变形前后物体表面的灰度强度来决定表面变形量，对光源和测量环境要求较低。

数字图像相关测量技术可以直接采用自然光源或白光源，通过具有一定分辨率的CCD相机采集图像，并利用相关算法进行图像处理得到变形信息，可以说，DIC是一种基于数字图像处理和数值计算的光学测量方法。

由于该技术的直接处理对象是数字图像，而随着科学技术和数字化技术的不断发展与更新，数字图像的分辨率和清晰程度不断扩大，因此，数字图像处理技术的测量精度也在不断提升。

基于数字图像相关方法的Q235钢单轴拉伸变形研究肖汉斌1 陈 田1 于家硕1 裴雪冬1 李占峰21武汉理工大学交通与物流工程学院 武汉 430063 2大连港散杂货码头公司技术工程部 大连 116001摘 要：数字图像相关(DIC)方法是一种非接触式的光学测量方法，通过高速摄像机记录实验过程，并基于计算机视觉技术对实验过程进行分析与数值计算，从而得出目标区域在实验过程中的应变变化情况。

Q235钢是起重机的常用材料，研究Q235钢在拉伸载荷下的变形对保证起重机结构安全有重要意义。

文中通过DIC技术对Q235钢试件拉伸变形过程进行研究，对比DIC方法分析值、应变片测量值以及有限元仿真模拟值。

结果表明，通过DIC 方法得到的分析值与其余两种方式得出的数据相对误差均小于5%，为DIC方法在金属结构拉伸变形研究中提供了有力参考。

关键词：金属结构；数字图像相关；拉伸变形；Q235钢；有限元仿真中图分类号：TP391：U653.921 文献标识码：A 文章编号：1001-0785（2022）16-0019-07Abstract: Digital image correlation (DIC) method is a non-contact optical measurement method. The experimental process is recorded by a high-speed camera, and the experimental process is analyzed and numerically calculated by computer vision technology, so as to obtain the strain change of the target area during the experimental process. Q235 steel is a common material for cranes. It is of great significance to study the deformation of Q235 steel under tensile load to ensure the structural safety of cranes. In this paper, the tensile deformation process of Q235 steel specimen is studied by DIC technology. By comparing the analysis value of DIC method, the measured value of strain gauge and the simulation value of finite element simulation, it can be found that the relative error between the analysis value obtained by DIC method and the data obtained by the other two methods is less than 5%, which provides a powerful reference for the application of DIC method in the research of tensile deformation of metal structures.Keywords:metal structure; digital image correlation; tensile deformation; Q235 steel; finite element simulation0 引言起重机被广泛运用于港口运输、机械等行业，由于其部分金属构件长期处于复杂的载荷条件下，其故障的产生与金属结构的加工工艺、现场环境和作业工况有很大关系，故应力应变是反映金属故障的重要指标[1]。

基于改进梯度法的数字图像相关亚像素位移求解算法
董一;王桂荣;洪亮
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2022(45)17
【摘要】在数字散斑相关法中,传统梯度法搜索的亚像素测量精度已无法满足实际工程中的要求。

针对此问题,提出了一种基于插值和梯度的亚像素位移测量混合算法。

该算法在已知整像素配准点的基础上,先利用双三次插值法粗匹配出精度为0.2 pixel的亚像素配准点,再通过梯度法匹配得到更高精度的亚像素配准点,避免了梯度法在一阶泰勒公式展开时的舍弃量过大问题,在不提升摄像机分辨率的情况下,有效地提高了测量精度及计算效率。

通过仿真实验测试了该算法的性能,并与曲面拟合法、插值法及梯度法进行对比,显示该算法的精度可达0.01 pixel,高于另外三种算法的精度。

此外通过刚体平移实验检验该算法在实际应用中的效果,实验结果显示,所提算法的位移精度可达0.001 mm,误差在0~3%之间,计算时间为0.027 s。

综上所述,所提出的亚像素位移测量混合算法的精度较高,计算效率也满足工程应用的要求。

【总页数】6页(P29-34)
【作者】董一;王桂荣;洪亮
【作者单位】中国计量大学机电工程学院;浙江传媒学院电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73-34;TP391
【相关文献】
1.基于梯度法的数字散斑图像相关亚像素搜索算法
2.数字图像相关中的亚像素位移定位算法进展
3.一种改进的数字图像亚像素位移测量算法
4.基于Hermite插值的数字图像相关亚像素位移求解算法
5.数字图像相关亚像素位移测量中迭代相关系数曲面拟合算法研究
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数字图像相关中亚像素位移测量算法的研究一、本文概述随着数字图像处理技术的不断发展，亚像素位移测量在众多领域如工程监测、医学影像分析、机器视觉等方面扮演着日益重要的角色。

亚像素位移测量是指对图像中物体微小移动距离的精确计算，其精度往往高于像素级别，对于提高测量精度、优化系统性能具有重要意义。

本文旨在探讨数字图像相关中亚像素位移测量算法的研究现状与发展趋势，分析不同算法的原理、特点及应用场景，以期为推动相关领域的技术进步提供理论支持和实践指导。

本文首先将对亚像素位移测量算法的基本概念进行阐述，明确研究范围和目标。

接着，将详细介绍几种经典的亚像素位移测量算法，包括基于灰度梯度的方法、基于插值的方法、基于频域分析的方法等，并分析它们的优缺点及适用范围。

在此基础上，本文还将探讨新兴算法如深度学习在亚像素位移测量中的应用，展望未来的发展方向。

本文旨在通过深入研究和对比分析，为数字图像相关中亚像素位移测量算法的优化和创新提供理论支撑和实践指导，推动相关领域的技术进步和应用拓展。

二、亚像素位移测量算法原理亚像素位移测量算法是数字图像相关领域中一种重要的技术，其主要目标是在像素级别以下的精度上测量和分析物体的位移。

这种技术在很多领域都有广泛的应用，如材料科学、生物医学工程、机器视觉等。

传统的像素级位移测量算法通常只能提供整数像素级别的精度，这对于许多需要高精度位移测量的应用来说是不够的。

因此，亚像素位移测量算法应运而生，它可以通过插值、拟合或者其他优化技术，将位移测量精度提高到像素级别以下，从而提高测量精度和可靠性。

亚像素位移测量算法的原理主要基于灰度相关法。

灰度相关法是一种通过比较两幅图像之间的灰度分布来计算物体位移的方法。

在亚像素级别上，这种方法需要对像素灰度值进行插值，以获取更精细的灰度分布信息。

常见的插值方法包括线性插值、双线性插值、双三次插值等。

在亚像素位移测量算法中，通常会使用迭代优化技术来寻找最佳的位移参数。

亚像素定位的方法亚像素定位（sub-pixel positioning）是一种用于精确测量和定位像素图像中物体位置的方法。

传统的像素定位方法只能得到物体相对于像素边界的位置，而亚像素定位可以更准确地测量物体的位置，提高像素级别测量的精确性。

1.亚像素插值法：亚像素插值法是一种基于图像插值的方法，通过对像素值进行插值，来得到亚像素级别的物体位置。

最常用的插值方法是双线性插值法和双三次插值法。

双线性插值法是一种基于二次多项式插值的方法。

它假设图像的物体是光滑的，并通过在物体周围构建一个二次多项式来估计物体位置。

通过计算该二次多项式的最大值来确定亚像素级别的物体位置。

双三次插值法是一种基于三次多项式插值的方法。

它比双线性插值法更精确，但计算复杂度也更高。

它通过构建一个三次多项式来估计物体位置，并通过计算该三次多项式的最大值来确定亚像素级别的物体位置。

2.亚像素势能法：亚像素势能法基于图像的灰度变化，将物体位置的测量问题转化为一个最小化能量函数的问题。

它通过迭代的方式，调整物体位置的估计，直到能量函数达到最小值。

亚像素势能法通常包括两个步骤：能量函数计算和优化算法。

能量函数计算是根据图像灰度的变化率来计算物体的位置。

优化算法是用于能量函数的最小值，常用的算法包括梯度下降法和估计最大值法。

3.亚像素相关法：亚像素相关法是一种基于相关性匹配的方法，通过计算物体在不同位置的图像块之间的相似度，来确定物体的亚像素级别位置。

亚像素相关法可以通过计算相关系数、互相关函数、相位相关等方式进行测量。

亚像素相关法通常包括两个步骤：特征提取和相关性计算。

特征提取是用于提取图像中物体的特征，如边缘、颜色、纹理等。

相关性计算是用于计算物体在不同位置的图像块之间的相似度，通过最大化相关性来确定物体的亚像素级别位置。

总结起来，亚像素定位是一种通过图像插值、势能优化和相关性匹配等方式，来提高像素级别测量精度的方法。

不同的方法适用于不同的应用场景，选择适合的亚像素定位方法可以提高测量的准确性和精确度。

DIC测量原理的应用1. 简介DIC（Digital Image Correlation）是一种基于数字图像处理的位移测量方法，它通过分析图像中特定点的像素位移来计算物体的形变和位移。

DIC技术在工程领域中被广泛应用，特别是在材料力学、结构力学和生物力学等领域。

2. DIC测量原理DIC测量原理是基于图像的亮度匹配和像素位移计算。

具体原理如下： 1. 亮度匹配：首先，在进行DIC测量前，对待测物体进行拍摄得到一系列图像。

然后，选择两个相邻图像进行亮度匹配，即将两幅图像进行亮度显示范围变换，使得两幅图像的亮度尽量一致。

2. 图像剖分：将匹配亮度后的图像进行分块，每个块的大小取决于待测物体的尺寸和形变情况。

通常，分块大小越小，测量精度越高，但计算量也会增加。

3. 像素位移计算：对亮度匹配后的图像块进行图像处理，通过比较块内每个像素的灰度值，计算出块之间的位移。

这种位移计算方法可以基于相关性、互信息或梯度等方法。

4. 形变计算：通过位移计算出每个像素点的位移矢量，进而可以获得整个物体的形变场。

常用的形变参数包括正向应变、剪切应变和主应变等。

3. DIC测量应用3.1 材料力学在材料力学中，DIC被广泛应用于材料的拉伸、压缩和弯曲等实验中，用于测量材料表面的形变和位移。

通过DIC测量，可以得到材料的应力应变曲线、断裂点和表面形貌等信息，从而评估材料的力学性能。

3.2 结构力学在结构力学中，DIC技术可用于监测结构物的变形和位移。

例如，在桥梁和建筑物的使用寿命评估中，利用DIC测量可以监测结构物的沉降、变形和裂缝扩展等情况，及时发现结构的变化并采取相应措施。

3.3 生物力学在生物力学研究中，DIC被广泛用于测量生物组织和器官的形变和位移。

例如，通过DIC测量可以分析人体骨骼的运动和变形，对运动学和生物力学研究具有重要意义。

同时，DIC还可以应用于生物力学材料的拉伸实验，如测量心脏和血管材料的应变和剪切性能等。