CN110631499A

CN110631499A - 基于无网格方法的数字图像变形测量方法及电子设备

Info

Publication number: CN110631499A
Application number: CN201910861270.4A
Authority: CN
Inventors: 黄建永; 段晓岑
Original assignee: Peking University
Current assignee: Peking University
Priority date: 2019-09-11
Filing date: 2019-09-11
Publication date: 2019-12-31
Anticipated expiration: 2039-09-11
Also published as: CN110631499B

Abstract

本发明涉及一种基于无网格方法的数字图像变形测量方法和电子设备。其中测量方法包括以下步骤：获取变形前后包含感兴趣区域的散斑图像；在感兴趣区域内布置离散的K个节点；根据变形前后对应点灰度值之差构造误差函数；选定近似函数并将任一点的位移变量用N个节点位移值近似表示，其中N为当前点支撑域内的节点个数，且N≤K；计算所述误差函数取得极小值时，各节点处位移值。本发明通过无网格方法的近似方案建立各节点之间的联系，在保证位移场连续性的同时节约了前处理时间，使用简单便捷，对复杂边界具有更好的适应性，具有更高的计算精度。

Description

基于无网格方法的数字图像变形测量方法及电子设备

技术领域

本发明涉及光学测量领域，尤其涉及一种基于无网格方法的数字图像变形测量方法和电子设备。

背景技术

近年来，使用数字图像变形测量方法确定位移场的分布在航空航天、土木建筑、生物医学等领域都得到了越来越广泛的关注。这是由于数字图像变形测量方法具有其无可比拟的优势：首先，数字图像变形测量方法无需与被测试件相接触，因此相比于其他的测量方法能够更好地适应超高温、超高压等各种复杂、恶劣的测试环境；其次，可以实现位移场的全场测量；此外，数字图像变形测量方法简单易行，具有较高的测量精度。

为了保证所得位移场的连续性，现有的一类数字图像变形测量方法采用有限单元法的思想，将待测区域分为一系列由节点连接的单元(如双线性矩形单元、八节点四边形等参元等等)，通过单元形函数确定任一点处变量的值，并对比变形前后散斑图像的灰度信息，同时求得所有节点处的位移值。虽然通过这种方法对位移场进行测量，一般情况下具有较好的结果，但是由于其依赖于预先定义的网格关系，因此前处理过程较为复杂。如果待测件具有复杂或不规则的边界，则不仅需要更高的时间成本，而且难以将待测区域离散为高质量的网格结构，进而导致计算精度的降低。

发明内容

鉴于现有方法的不足，本发明提供一种基于无网格方法的数字图像变形测量方法。

根据本发明的一方面，提供一种基于无网格方法的数字图像变形测量方法，包括以下步骤：

获取变形前后包含感兴趣区域的散斑图像；

在感兴趣区域内布置离散的K个节点；

根据变形前后对应点灰度值之差构造误差函数；

选定近似函数并将任一点的位移变量用N个节点位移值近似表示，其中N为当前点支撑域内的节点个数，且N≤K；

计算所述误差函数取得极小值时，各节点处位移值。

在进一步的实施方案中，所述近似函数为径向基近似函数、移动最小二乘近似函数、点插值函数、核函数、重构核函数或单位分解近似函数。

在进一步的实施方案中，近似函数为全局近似函数或紧支近似函数。

在进一步的实施方案中，离散的K个节点的设定方式包括：等间距排布和非等间距排布。

在进一步的实施方案中，离散的K个节点不存在预先定义的网格关系。

在进一步的实施方案中，感兴趣区域的边界为不规则边界。

根据本发明的另外一方面，还提供一种电子设备，包括：处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如上所述的基于无网格方法的数字图像变形测量方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：在保证位移场连续性的同时，无需生成网格关系，简单便捷，节约前处理时间且对复杂边界具有更好的适应性，具有更高的计算精度。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明实施例1的基于无网格方法的数字图像变形测量方法流程示意图。

图2A是实施例1所用变形前图像。

图2B是实施例1中位移场分布示意图。

图3A是实施例1中节点间距为12像素时的离散节点分布示意图。

图3B是实施例1中本发明实施例的基于无网格方法的数字图像变形测量方法与基于六节点三角形等参元的数字图像变形测量方法计算误差对比图。

图4是本发明实施例的计算机可读存储介质示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。

对于数字图像变形测量，现有技术的缺点在于，基于有限单元法对位移场进行测量，一般情况下具有较好的结果，但是由于其依赖于预先定义的网格关系，因此前处理过程较为复杂。如果待测件具有复杂或不规则的边界，则不仅需要更高的时间成本，而且难以将待测区域离散为高质量的网格结构，进而导致计算精度的降低。本发明通过无网格方法的近似方案建立各节点之间的联系，在保证位移场的连续性的同时节约了前处理时间，方法包括：获取变形前后包含感兴趣区域的散斑图像；在感兴趣区域内布置离散的节点；构造误差函数；选定近似函数并将任一点的位移变量用N个节点位移值近似表示，其中N为当前点支撑域内的节点个数，N≤K；计算所述误差函数取得极小值时，各节点处位移值。与基于有限单元法的数字图像变形测量相比，本申请实施例中的离散方式为无网格方法，无网格方法不需要预先定义网格关系，某一点的位移值通过支撑域内各节点位移值近似得到。而有限单元法需要预先定义网格关系，某一点的位移值是通过其所在单元的节点位移值近似得到的。本申请实施例的离散方式选取的支撑域中节点数通常多于有限单元法的单元节点数，故本方法的计算精度通常也高于基于有限单元法的数字图像变形测量；此外，将任一区域离散为由节点相互连接的网格远比布置一系列节点要复杂得多。

在本发明中，感兴趣区域是指想要获得位移场信息的区域。在数字图像变形测量中，一般主要关注某一个区域，比如说这个区域包含结构的重要组成部分。

本发明实施例中的感兴趣区域可以具有规则边界或者不规则的边界，规则边界包括但不限于多边形，作为优选的，当感兴趣区域具有不规则的边界时，相比于现有技术的数字图像变形测量方法，本发明实施例的测量方法计算精度更高。

一些实施例中，近似函数可以为径向基近似函数、移动最小二乘近似函数、点插值函数、核函数、重构核函数及单位分解近似函数。此外，近似函数可以为全局近似函数或紧支近似函数。

其中，所述离散的K个节点的设定方式包括：等间距排布和非等间距排布，例如呈圆形、矩形或三角形排布。

一些实施例中，所述误差函数为：变形前后对应点灰度值之差的函数。该函数可以根据不同的相关准则进行构造，包括但不限于SSD相关准则(灰度值之差的平方和)、SAD准则(灰度值之差的绝对值总和)、SATD相关准则(灰度值之差hadamard变换后的绝对值总和)、MAD相关准则(灰度值之差的平均绝对值总和)、或者MSD相关准则(灰度值之差的平均平方总和)。

为更好的理解本发明，以下特例举具体实施例1并结合附图进行具体阐述，但应理解的是，以下实施例的具体细节仅用于描述本发明的技术方案，不应理解为对本发明的限定。

实施例1

图1为实施例1的基于无网格方法的数字图像变形测量方法流程示意图。本实施例对图2A所示模拟位移场(感兴趣区域范围如图中虚线方框所示)进行计算，考虑到六节点三角形等参元不仅具有更高的精度(与常应变三节点三角形单元相比)，而且对于复杂边界具有更高的适应性(与双线性矩形单元相比)，故本实施例将本方法与基于六节点三角形等参元的数字图像变形测量方法的计算结果进行对比，以说明本发明所提出的基于无网格方法的数字图像变形测量方法的有益效果。模拟图像尺寸为400像素×480像素，由400×480×0.08个直径1.2像素的散斑颗粒构成。图像中心有一半径为60像素的圆孔，信噪比SNR＝+∞，位移场分布如图2B所示。其具体步骤如下：

第一步：读取变形前后散斑图像。

第二步：在感兴趣区域内以布置离散的K个节点。为了得到公平的对比结果，本实施例首先将感兴趣区域离散为一系列尺寸均匀的六节点三角形单元，而后只保留节点信息(图3A给出了节点间距为12像素时的节点分布作为示例)并按照本发明方法进行计算。对两种方法的计算采用同样的相关准则、迭代方法、收敛条件等等，以保证对比的公平性。

第三步：以SSD相关准则(灰度值之差的平方和)为例构造误差函数c，如下：

其中为参考(变形前)图像某一点处的灰度值，g(x，y)为目标(变形后)图像在该点处的灰度值，A为感兴趣区域。变形前图像中的坐标与变形后图像中同一点的新坐标(x，y)之间的关系由下式给出：

其中L_x和L_y分别是该点位移沿x方向和y方向的分量。

第四步：选定近似函数并将任一点的位移变量用N个节点位移值近似表示，其中N为当前点支撑域内的节点个数，N≤K。此处以点插值方法为例，基函数选用径向基函数，则任一点处的位移值可以写为：

其中R_k是径向基函数，r_k是第k个节点与当前点的欧氏距离，a_k是径向基系数，可以通过将K个节点处的位移值代入方程确定。此处径向基函数采用Multi-Quadric函数

作为示例，并取α＝50。

第五步：求解误差函数取得极小值

时，各节点处位移值l＝{u₁，v₁，u₂，v₂，...，u_K，v_K}，其中u₁代表第一个节点处位移值沿x方向的分量、v₁代表第一个节点处位移值沿y方向的分量，u₂代表第二个节点处位移值沿x方向的分量、v₂代表第二个节点处位移值沿y方向的分量，依此类推，u_K代表第K个节点处位移值沿x方向的分量、v_K代表第K个节点处位移值沿y方向的分量。此处采用Newton-Raphson迭代进行计算，迭代的收敛条件定为：|l^q ⁺¹-l^q|≤10^-6(像素)，其中q为迭代次数。

图3B给出了不同节点间距条件下，本发明方法与基于六节点三角形等参元的数字图像变形测量方法的计算误差对比，该结果证实了本发明的可行性和有益效果，并且当节点间距增大时，本发明的有益效果更加明显。

本公开的实施例示出了一种电子设备，如图4所示，电子设备400包括处理器410、计算机可读存储介质420。该电子设备400可以执行上面参考图1的方法，以进行数字图像变形测量数据处理。

具体地，处理器410例如可以包括通用微处理器、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器410还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器410可以是用于执行参考图1描述的根据本公开实施例的方法流程的不同步骤的单一处理单元或者是多个处理单元。

计算机可读存储介质420，例如可以是能够包含、存储、传送、传播或传输指令的任意介质。例如，可读存储介质可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外或半导体系统、装置、器件或传播介质。可读存储介质的具体示例包括：磁存储装置，如磁带或硬盘(HDD)；光存储装置，如光盘(CD-ROM)；存储器，如随机存取存储器(RAM)或闪存；和/或有线/无线通信链路。

计算机可读存储介质420可以包括计算机程序421，该计算机程序421可以包括代码/计算机可执行指令，其在由处理器410执行时使得处理器410执行例如上面结合图1所描述的方法流程及其任何变形。

计算机程序421可被配置为具有例如包括计算机程序模块的计算机程序代码。例如，在示例实施例中，计算机程序421中的代码可以包括一个或多个程序模块，例如包括421A、模块421B、……。应当注意，模块的划分方式和个数并不是固定的，本领域技术人员可以根据实际情况使用合适的程序模块或程序模块组合，当这些程序模块组合被处理器410执行时，使得处理器410可以执行例如上面结合图1所描述的方法流程及其任何变形。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种基于无网格方法的数字图像变形测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取变形前后包含感兴趣区域的散斑图像；

在感兴趣区域内布置离散的K个节点；

根据变形前后对应点灰度值之差构造误差函数；

计算所述误差函数取得极小值时，各节点处位移值。

2.根据权利要求1所述的基于无网格方法的数字图像变形测量方法，其特征在于，所用近似函数为径向基近似函数、移动最小二乘近似函数、点插值函数、核函数、重构核函数或单位分解近似函数。

3.根据权利要求2所述的基于无网格方法的数字图像变形测量方法，其特征在于，所用近似函数为全局近似函数或紧支近似函数。

4.根据权利要求1所述的基于无网格方法的数字图像变形测量方法，其特征在于，所述离散的K个节点的设定方式包括：等间距排布和非等间距排布。

5.根据权利要求1所述的基于无网格方法的数字图像变形测量方法，其特征在于，所述离散的K个节点不存在预先定义的网格关系。

6.根据权利要求1所述的基于无网格方法的数字图像变形测量方法，其特征在于，所述感兴趣区域的边界为不规则边界。

7.一种电子设备，包括：处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的基于无网格方法的数字图像变形测量方法。