导读:本文包含了亚像素相关论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:计量学,视觉测量,小模数齿轮,亚像素级配准
亚像素相关论文文献综述
李继哲,朱维斌,叶树亮[1]（2019）在《基于信号采样的相位相关法亚像素级配准方法研究》一文中研究指出为解决小模数齿轮视觉测量中凸显的工业相机高空间分辨率与大视场相互制约的矛盾,对基于相位相关原理的亚像素级配准方法进行了研究。分析相位相关法在应用于具有亚像素位移量的图像时,互功率谱傅里叶逆变换后产生主峰副峰的原因及两者幅值与亚像素位移量的对应关系,将该方法用于小模数齿轮图像配准,实验结果表明:该方法的配准误差小于0. 002 pixel;在忽略非相关区域影响的情况下,通过误差分析得出该方法存在的周期为1 pixel的非累积性误差,其中由函数近似引入的误差小于5×10-8pixel。(本文来源于《计量学报》期刊2019年04期）
宫岩[2]（2019）在《基于Hermite亚像素灰度重构的数字图像相关方法的研究》一文中研究指出数字图像相关方法经过多年的发展,已经广泛应用于众多研究与应用领域。在数字图像相关的测量技术中,由于整像素位移测量不能满足测量精度的需求,因此,数字图像相关方法的亚像素位移测量算法已成为该领域的研究重点。在数字图像相关亚像素位移测量算法中,Newton-Raphson迭代算法(简称N-R迭代算法)因其具有较高的计算精度以及较好的计算稳定性而受到了广泛的关注。在传统N-R迭代算法的亚像素位移计算过程中,通常采用叁次样条插值计算的方法重构亚像素位置的灰度值。而在插值算法中,叁次Hermite插值算法具有良好的光滑程度。因此,为了进一步提高N-R迭代算法的亚像素位移求解精度,本文提出了基于Hermite亚像素灰度重构的N-R迭代算法并对其相关特性进行了研究。(1)针对传统N-R迭代算法亚像素灰度重构的精度问题,提出了基于Hermite亚像素灰度重构的N-R迭代算法。该算法应用Hermite插值函数建立亚像素灰度重构方法,应用Barron算子计算一阶灰度梯度;最后应用牛顿迭代算法求解亚像素位移。通过真实散斑图的数值变形实验验证了本文算法的可行性。与传统的N-R迭代算法相比,本文算法具有更好的计算精度。(2)为了进一步的提高Hermite亚像素灰度重构的N-R迭代算法的计算效率,避免在亚像素位移测量计算中一阶灰度梯度的重复计算,本文提出了全域灰度梯度的计算策略。同时,为了提高Hermite亚像素灰度重构的N-R迭代算法的初值精度,避免亚像素位移求解时初值对计算精度和计算效率的影响,根据被测表面变形连续性原理,提出了基于种子点的搜索策略,该搜索策略将已求点的亚像素位置作为相邻待求点的亚像素位移的初值。应用数值模拟实验验证两个策略的有效性,两个策略的应用在不改变算法的计算精度的基础上,有效地提高了本文N-R迭代算法的计算效率。(3)对本文提出的基于Hermite亚像素灰度重构的N-R迭代算法进行了误差分析,通过位值误差的求解公式建立了亚像素位置与位值误差的函数关系。同时,对计算窗口的大小如何影响本文提出的N-R迭代算法的计算精度进行了模拟实验验证。结果表明,本文提出的N-R迭代算法在不同计算窗口的均值误差各不相同,同时,相同计算窗口的每幅散斑图的均值误差也不同,这说明了计算窗口大小的差异会对本文提出的N-R迭代算法产生影响。通过均值误差波动范围可以得到,计算窗口在?-?)51514141(像素范围内时更适合本文提出的N-R迭代算法。最后,对叁种常出现的随机误差进行分析并给出了如何减小随机误差影响的建议。(4)在基于双相机跟踪的力学性能测试系统上,应用Hermite亚像素灰度重构的N-R迭代算法进行了材料的拉伸实验分析。实验结果表明,本文提出的N-R迭代算法与引伸计测量的结果相比误差较小,且本文提出的算法具有较高的精度,可以满足测量的要求,验证了本文提出的N-R迭代算法的可行性与实用性。(本文来源于《长春工业大学》期刊2019-06-01）
邓超兵,胡林林,唐东成,周莹[3]（2018）在《基于数字体图像相关的亚像素位移算法分析》一文中研究指出数字体图像相关法~[1],通过分析发生形变前后的图像来获得形变位移场,诸多研究者在测量系统和搜索方法上有大量研究,用来提高检测速度,但对于提高测量精度方面不足以达到预期,于是提出了亚像素插值相关方法与亚像素位移算法,通过对算法的改进可知,当测量精度为0.1像素时,相当于硬件测量系统提高了10倍分辨率,本文主要对两种基本的亚像素算法进行分析,即叁维的拟合法与灰度梯度法。(本文来源于《电子世界》期刊2018年16期）
唐湘成,田金文,黄正中,刘东升[4]（2018）在《融合MEMS-IMU信息的亚像素相关跟踪方法》一文中研究指出结合图像制导武器的工程应用,提出了一种融合微机电系统(Micro-Electro-Mechanical System,MEMS)-惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)信息的亚像素相关跟踪方法。该方法采用基于速率测定的误差补偿方法对MEMS--IMU的测量误差进行补偿,以实现MEMS--IMU信息与图像数据的异质数据融合,同时采用基于模板插值的亚像素相关跟踪算法来提高跟踪精度。结果表明,该方法不仅可以较好地解决目前单靠图像信息提升图像跟踪精度时所面临的算法实时性与复杂度之间的冲突问题,而且还可以有效提升动基座下的图像跟踪精度。(本文来源于《红外》期刊2018年03期）
邓超兵,李欣雪,胡林林[5]（2017）在《数字体图像相关算法中的亚像素插值分析》一文中研究指出数字图像相关测量法[1],是上世纪末提出的一种基于面内或空间,用于测量物体由于受到外力作用而产生的形变位移场的测量方法,近十年来这类方法主要用于高端材料的无损探伤以及生物组织力学性能的测量[2-5],它涉及到相关性测量的处理时间,也包含测量精度,本文主要讨论在相关性测量中,为提高测量精度采取在亚像素位置处进行图像插值的方法对比。(本文来源于《电子技术》期刊2017年05期）
崔宗会,缪泓,熊宸,张明,胡文欣[6]（2016）在《基于拟合求解数字图像相关亚像素位移算法》一文中研究指出数字图像相关方法是一种非接触式的变形场测量方法。虽然目前该算法能取得较高的计算精度,但是通常存在计算量较大、计算时间较长的问题。为了提高算法的计算效率,本文提出了一种基于移动最小二乘算法拟合整像素位移求解亚像素位移的数字图像相关方法。因为采用移动最小二乘算法有效利用了局部特征,所以可以采用相对简单的多项式拟合求解复杂的周期型余弦变形,同时计算结果具有较高的精度。计算结果的平均误差为0.0238pixel,标准误差为0.0791pixel,与常用的空间相关亚像素位移计算结果精度相当。实验结果验证了本文算法的正确性和有效性。通过与等计算精度的NR算法对比分析,结果表明本文算法在亚像素位移计算阶段具有更高的计算效率。计算效率至少提升了58.1倍,最多提升了437.8倍。(本文来源于《实验力学》期刊2016年06期）
李颖娟,纪明,贺峻峰,马爱秋,杨萌[7]（2016）在《基于相位相关的快速亚像素全局运动估计》一文中研究指出为了实现亚像素级图像快速全局运动估计,提出了一种基于相位相关的快速亚像素全局运动估计方法。首先对待计算的两幅图像进行下采样并计算整像素级的全局运动矢量,然后选取两幅图像重迭的部分进行插值,再计算亚像素级的全局运动矢量。最后,将整像素级和亚像素级的计算结果进行加权计算,得出亚像素级的全局运动位移。实验结果表明,文中算法对噪声影响、光照变化和局部遮挡具有较好的鲁棒性,同时能够有效地提高运动估计的精确性和计算效率。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2016年07期）
崔宗会[8]（2016）在《基于相关系数加权拟合求解亚像素位移数字图像相关算法研究》一文中研究指出实验力学是力学的重要组成部分。光测力学具有全场、高精度、非接触等优点,现已发展为实验力学研究领域的重要工具。其中数字图像相关方法是近些年来发展起来的最活跃,最有生命力和应用最广泛的光测方法。其已经获得了许多成功的应用,具有广阔的应用前景。虽然目前的数字图像相关算法能取得较高的计算精度,但通常存在计算量较大、计算时间较长的问题。目前算法通常是利用空间相关性进行求解,本质上是利用变形在空间上的连续性特性。事实上,变形还具有时间上的连续性。本文提出了一种将空间相关和时间相关相结合进行亚像素位移求解的数字图像相关方法。主要的研究成果如下：(1)基于种子点的快速整像素位移搜索算法用来计算整像素位移,实验结果表明可以大幅度提高计算效率。(2)首次基于相关系数确定权函数进行移动最小二乘拟合求解亚像素位移,是时间序列数字图像相关算法的改进和发展。实验结果表明采用此算法对于减小计算误差,提高计算精度是有效的。拟合求解过程采用移动最小二乘算法,有效利用了局部特征,可以利用相对简单的基函数拟合求解复杂的变形并能获得较高的计算精度,说明了该算法具有更高的灵活性和适应性。(3)通过对比分析实验结果,获得该算法的计算精度和计算效率。计算结果的平均误差在0.03像素左右,标准误差在0.06像素左右。结果表明本文算法相对于等计算精度NR算法具有更高的计算效率。相对于整个计算过程,计算效率至少提高了4.2倍,最多的提高了15.3倍,并且计算子区越大提升效果越明显。在亚像素位移计算阶段计算效率提升更加明显,计算效率提升了28.8到253.8倍,两个实验的计算速度均可达到13000(点／秒)以上。(4)实验散斑图不同于传统的模拟散斑图,而是采用实验拍摄的散斑图施加上不同实验的变形结果而生成的,由于散斑是实际喷涂生成的,具有很好的随机性,并且散斑大小也是不同的,增多了图像特征,因此具有更高的相关性。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2016-05-01）
时明雪[9]（2016）在《数字图像相关亚像素位移测量算法研究》一文中研究指出工程结构变形测量方法有多种。由激光散斑技术发展而来的数字图像相关方法作为一种新型的非接触光学测量方法,因其具有光路简单、非接触测量、全场测量、对测量环境要求低等优点,已在工程结构变形测量中得到了应用。数字图像相关技术的位移测量最初是以像素为单位进行计量,但整像素测量方法已经不能满足精度的要求。故此,数字图象相关分析方法的亚像素测量方法已成为了其重要研究内容。目前亚像素在求效率和解精度上还有不足,需要更深入的研究改进以满足工程结构变形测量的要求。首先,总结现有的工程结构变形传统测量方法的局限性,指出数字图像相关方法的便捷性。总结数字图像相关方法的研究现状和应用现状。介绍了数字图像相关方法基本原理、测量系统、像素-位移转换方法、相关系数、位移表征模式的表示方法,还介绍了十字搜索法、叁步搜索法、粗-细搜索法、遗传算法等整像素搜索算法。对散斑图的制作、散斑图质量评价做出了介绍。其次,由于亚像素是对整像素进行插值得到的,介绍了最邻近域插值、双线性插值、双叁次插值等插值方法,对目前常用的叁种亚像素位移测量算法:曲面拟合法、基于梯度的亚像素位移测量算法(简称梯度法)和牛顿-拉普森法(Newton-Raphson法,简称N-R法)进行了介绍。其中包括曲面拟合法的二元二次拟合、二元叁次拟合和高斯拟合等拟合方法;梯度法的非迭代梯度法和迭代的梯度法。再次,对以上几种插值方法的插值精度和插值效率进行研究,对比发现双线性插值精度较好且计算效率高;对计算子区大小、曲面拟合函数和拟合距离研究表明:当选取41×41像素计算子区大小、取对数的二元叁次拟合函数和0.6像素的拟合距离时,计算结果能保持较高的精度和计算效率。然后,提出了新算法——梯度-曲面拟合算法。由于采用曲面拟合法实现位移测量,容易出现在半像素左右计算结果的误差波动,使得位移场在此位置跳跃较大。提出采用修正曲面拟合相关系数矩阵的方法,降低在半像素处的计算误差。测量实践中发现,获取结构变形散斑图时,可能存在曝光过度或曝光不足、曝光不稳定,或试验加载过程持续的时间过长导致非均匀照明即试验加载前后光场光强变化差异明显等技术失误或客观条件影响,而导致被测物体表面图像对比度非均匀变化与模糊度改变等图象质量劣化,提出采用线性光流方程迭代的梯度法计算亚像素位移,减小结构变形前后图像灰度梯度变化对计算的影响。最后,利用数字仿真实验和实际实验验证了以上方法在计算精度、计算效率以及抗噪声方面的优势。(本文来源于《长沙理工大学》期刊2016-04-01）
张楠,王学滨,杜亚志[10]（2017）在《基于测点优化的亚像素数字图像相关方法》一文中研究指出鉴于传统数字图像相关(DIC)方法采用的布点方式(水平成行,垂直成列)很可能会将一些测点分布在散斑质量较差的位置,提出了一种基于测点优化、Newton-Raphson(N-R)迭代与粒子群优化(PSO)算法的DIC方法。首先,通过在原始测点周围寻找散斑质量较好的区域来优化测点位置;然后,采用基于N-R迭代与PSO的粗细搜索方法计算优化后(非均匀分布)测点的位移场;最后,采用二维格林样条插值算法对该位移场进行插值以获得原始测点处的位移场,再由中心差分方法获得应变场。对3幅散斑质量差别较大的散斑图上的测点进行了优化,并将传统方法和提出方法获得的应变的各种结果进行了比较。研究发现,当样本子区尺寸在21~41 pixel之间时,对于平均灰度梯度处于10~20 pixel~(-3),且预加应变量处于0.01~0.05之间的散斑图,采用该方法可以获得较好的测量结果,这与优化测点位置有关。若采用该方法仅对原始测点中分布在散斑质量较差位置处的那些测点进行优化,有望获得更为理想的测量结果。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2017年03期）
亚像素相关论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
数字图像相关方法经过多年的发展,已经广泛应用于众多研究与应用领域。在数字图像相关的测量技术中,由于整像素位移测量不能满足测量精度的需求,因此,数字图像相关方法的亚像素位移测量算法已成为该领域的研究重点。在数字图像相关亚像素位移测量算法中,Newton-Raphson迭代算法(简称N-R迭代算法)因其具有较高的计算精度以及较好的计算稳定性而受到了广泛的关注。在传统N-R迭代算法的亚像素位移计算过程中,通常采用叁次样条插值计算的方法重构亚像素位置的灰度值。而在插值算法中,叁次Hermite插值算法具有良好的光滑程度。因此,为了进一步提高N-R迭代算法的亚像素位移求解精度,本文提出了基于Hermite亚像素灰度重构的N-R迭代算法并对其相关特性进行了研究。(1)针对传统N-R迭代算法亚像素灰度重构的精度问题,提出了基于Hermite亚像素灰度重构的N-R迭代算法。该算法应用Hermite插值函数建立亚像素灰度重构方法,应用Barron算子计算一阶灰度梯度;最后应用牛顿迭代算法求解亚像素位移。通过真实散斑图的数值变形实验验证了本文算法的可行性。与传统的N-R迭代算法相比,本文算法具有更好的计算精度。(2)为了进一步的提高Hermite亚像素灰度重构的N-R迭代算法的计算效率,避免在亚像素位移测量计算中一阶灰度梯度的重复计算,本文提出了全域灰度梯度的计算策略。同时,为了提高Hermite亚像素灰度重构的N-R迭代算法的初值精度,避免亚像素位移求解时初值对计算精度和计算效率的影响,根据被测表面变形连续性原理,提出了基于种子点的搜索策略,该搜索策略将已求点的亚像素位置作为相邻待求点的亚像素位移的初值。应用数值模拟实验验证两个策略的有效性,两个策略的应用在不改变算法的计算精度的基础上,有效地提高了本文N-R迭代算法的计算效率。(3)对本文提出的基于Hermite亚像素灰度重构的N-R迭代算法进行了误差分析,通过位值误差的求解公式建立了亚像素位置与位值误差的函数关系。同时,对计算窗口的大小如何影响本文提出的N-R迭代算法的计算精度进行了模拟实验验证。结果表明,本文提出的N-R迭代算法在不同计算窗口的均值误差各不相同,同时,相同计算窗口的每幅散斑图的均值误差也不同,这说明了计算窗口大小的差异会对本文提出的N-R迭代算法产生影响。通过均值误差波动范围可以得到,计算窗口在?-?)51514141(像素范围内时更适合本文提出的N-R迭代算法。最后,对叁种常出现的随机误差进行分析并给出了如何减小随机误差影响的建议。(4)在基于双相机跟踪的力学性能测试系统上,应用Hermite亚像素灰度重构的N-R迭代算法进行了材料的拉伸实验分析。实验结果表明,本文提出的N-R迭代算法与引伸计测量的结果相比误差较小,且本文提出的算法具有较高的精度,可以满足测量的要求,验证了本文提出的N-R迭代算法的可行性与实用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
亚像素相关论文参考文献
[1].李继哲,朱维斌,叶树亮.基于信号采样的相位相关法亚像素级配准方法研究[J].计量学报.2019
[2].宫岩.基于Hermite亚像素灰度重构的数字图像相关方法的研究[D].长春工业大学.2019
[3].邓超兵,胡林林,唐东成,周莹.基于数字体图像相关的亚像素位移算法分析[J].电子世界.2018
[4].唐湘成,田金文,黄正中,刘东升.融合MEMS-IMU信息的亚像素相关跟踪方法[J].红外.2018
[5].邓超兵,李欣雪,胡林林.数字体图像相关算法中的亚像素插值分析[J].电子技术.2017
[6].崔宗会,缪泓,熊宸,张明,胡文欣.基于拟合求解数字图像相关亚像素位移算法[J].实验力学.2016
[7].李颖娟,纪明,贺峻峰,马爱秋,杨萌.基于相位相关的快速亚像素全局运动估计[J].火力与指挥控制.2016
[8].崔宗会.基于相关系数加权拟合求解亚像素位移数字图像相关算法研究[D].中国科学技术大学.2016
[9].时明雪.数字图像相关亚像素位移测量算法研究[D].长沙理工大学.2016
[10].张楠,王学滨,杜亚志.基于测点优化的亚像素数字图像相关方法[J].计算机工程与应用.2017