斜视场弱相关散斑图像的离散化匹配

叶美图; 梁晋; 李磊刚; 任茂栋; 陈仁虹

doi:10.37188/OPE.20212909.2235

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斜视场弱相关散斑图像的离散化匹配

信息科学 | 更新时间：2021-10-08

- 斜视场弱相关散斑图像的离散化匹配
- Discretization matching of weakly-correlated speckle images in oblique field of view
- 光学精密工程 2021年29卷第9期页码：2235-2246
- 作者机构：
  
  1.西安交通大学机械工程学院机械制造系统工程国家重点实验室，陕西西安 710049
  2.新拓三维技术（深圳）有限公司创新实验室，广东深圳 518060
- 作者简介：
  
  [ "叶美图（1995-），男，甘肃定西人，在读博士研究生，2015年、2018年于太原理工大学分别获得学士、硕士学位，主要从事三维光学测量方面的研究。E-mail： yemeitu@126.com叶美图（1995-），男，甘肃定西人，在读博士研究生，2015年、2018年于太原理工大学分别获得学士、硕士学位，主要从事三维光学测量方面的研究。E-mail： yemeitu@126.com" ]
  [ "梁　晋（1968-），男，河南郑州人，博士，教授，博士生导师，1990年、1993年、2001年于西安交通大学分别获得学士、硕士、博士学位，主要从事机电控制、机器视觉等方面的研究。E-mail： liangjin@mail.xjtu.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51865057)
- DOI：10.37188/OPE.20212909.2235
  中图分类号： TP394.1;TH74
- 收稿日期：2021-03-23，
  
  修回日期：2021-04-30，
  
  纸质出版日期：2021-09-15
- 稿件说明：
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叶美图,梁晋,李磊刚等.斜视场弱相关散斑图像的离散化匹配[J].光学精密工程,2021,29(09):2235-2246.

YE Mei-tu,LIANG Jin,LI Lei-gang,et al.Discretization matching of weakly-correlated speckle images in oblique field of view[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(09):2235-2246.
叶美图,梁晋,李磊刚等.斜视场弱相关散斑图像的离散化匹配[J].光学精密工程,2021,29(09):2235-2246. DOI： 10.37188/OPE.20212909.2235.

YE Mei-tu,LIANG Jin,LI Lei-gang,et al.Discretization matching of weakly-correlated speckle images in oblique field of view[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(09):2235-2246. DOI： 10.37188/OPE.20212909.2235.

摘要

为了解决由视场倾斜造成的弱相关散斑图像难以匹配的问题，提出一种大倾角数字散斑图像的离散化匹配方法。基于小尺寸子区匹配受倾斜影响相对较小的规律，首先将大尺寸种子点离散化为小尺寸种子点群进行匹配；然后整合小尺寸种子群匹配结果从而获得大尺寸种子点的匹配初始值；经过精确调整该值后即可获得准确的大尺寸种子点匹配坐标；最后利用种子点扩散算法即可实现倾斜图像的完整匹配。通过模拟生成0~42°倾斜角图像序列并在子区半径7~30 pixel范围内进行匹配测试，确定了倾斜角度和子区尺寸是影响图像匹配的主要因素，给出了成功匹配倾斜图像过程中关键参数的选择依据，验证了离散化匹配方法的有效性，并对比了其综合性能。数值模拟和实验结果表明，本文所提离散化匹配方法的精度在±0.03 pixel内，有效提高了斜视场下散斑图像的匹配成功率，能够满足倾斜40°以下视场的散斑图像的稳定匹配和变形测量需求。

Abstract

To solve the problem of weak correlations between speckle images caused by oblique perspectives， a discretized matching method of digital speckle images at large oblique angles is proposed. Based on the rule that the matching of small-sized subsets is relatively little affected by tilt， large-sized seed points are first discretized into small sized seed point clusters. Clusters are then matched， and matching results for small-sized seed point clusters are then integrated to obtain initial values for large-sized seed points. Accurate matching results can be obtained for large-sized seed points after precise adjustments. Oblique images are then completely matched through a seed point diffusion matching strategy. Finally， deformations can be calculated. An image sequence rotated by degrees within a 0–42° span was generated by simulation， and the matching test was carried out over a 7–30 pixel subset radius. Based on the test above， it was determined that oblique angle and subset size are the main factors affecting image matching. Suggestions for selecting key parameters critical for successful matching of oblique images is given. The efficacy of the proposed method is verified， and its comprehensive performance is evaluated. Numerical simulations and experiment results indicate that matching accuracy of the proposed method is within ±0.03 pixel. We also demonstrate that the proposed method effectively improves the rate of success of speckle image correlations in oblique fields of view， which can satisfy the requirements for stable matching of oblique speckle images and deformation measurements below 40°.

关键词

Keywords

references

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