一、数字图像匹配算法的改进及研究（论文文献综述）
高金鹏[1]（2021）在《嵌入式图像处理平台在机器人快速堆叠系统中的应用研究》文中指出回转式空气预热器是大型火电机组的核心设备之一,本文针对回转式空气预热器的蓄热元件自动组装生产问题,设计了 一种整合机器视觉检测和机器人堆叠装框的全自动生产系统,提高了生产过程的自动化水平,显着降低了现场操作人员的劳动强度,应用了灵活的图像检测算法,可以适配不同规格尺寸的蓄热板。本文的主要研究工作包括:1、针对蓄热元件生产线的现场环境,本文提出一套基于机器视觉的动态抓取堆叠方案,对单目采集系统、图像处理平台、HIWIN机器人抓取系统以及桁架机器人装框系统进行选型,实现了硬件平台的搭建。2、针对不同尺寸蓄热板位置信息和姿态信息的检测问题,本文研究了改进的霍夫变换检测算法和最小外接矩形检测算法两种算法,基于类矩形的形状特征实现了蓄热板的识别与检测。本文通过设计图形界面实现了良好的人机交互功能,达到了灵活检测不同尺寸蓄热板的目的,为后续的机器人抓取打下基础。3、针对视觉引导的HIWIN机器人系统中不同坐标系的转换问题,本文研究了相机坐标系、传送带坐标系和机器人工具坐标系的标定方案,通过系统建模实现了整体抓取系统坐标系之间的位姿解算,达到了视觉系统和HIWIN机器人系统协同配合的目的。4、针对蓄热板的动态抓取问题,本文提出结合外触发器和编码器实时反馈的解决方案。机器人控制器利用编码器反馈的脉冲数统计传送带前进长度,计算拍照时刻与抓取时刻的位置变化量实现蓄热板动态定位,并通过修正梯形加速度曲线进行轨迹规划,实现了蓄热板的动态抓取。经过性能测试,绝对误差和相对误差为Ew=0.13cm,Ec= 0.24%,达到了位置及速度的精度要求,满足了实时性要求。
贺志杰[2]（2021）在《边坡活动性监测的数字图像相关方法研究》文中进行了进一步梳理边坡活动性监测是边坡监测研究中的一个热点问题,通过对边坡活动性进行监测,可以为预测边坡失稳提供技术依据,是减少滑坡灾害问题的关键。现有的监测方法造价昂贵,多采用基于点的测量,无法反映边坡整体运动状态,并且很难进行长期实时监测。针对现有监测方法存在的不足,论文将数字图像相关方法用于边坡监测中,分析了数字图像相关方法应用于边坡现场监测中存在的困境,通过实验研究了气候、环境和物理等外界因素对数字图像相关方法计算精度的影响。提出了一种适用于现场的边坡活动性监测方法,基于MATLAB语言编写了边坡活动性监测方法的程序并设计了相应的GUI界面。以秦皇岛市承秦高速公路边坡为观测地点,将上述方法应用于边坡现场监测中,验证了方法的可行性,拓展了数字图像相关方法的应用范围。在气候因素方面,开展了室内模拟实验,分析了光照变化和雾天条件下对边坡图像特征的影响。针对不同气候特点,将局部敏感直方图作为图像的光照不变特征,降低了光照变化对监测精度的影响;利用暗通道去雾算法对图像进行去雾处理,提高了图像清晰度和对比度。在环境因素方面,分析了边坡不同地形地貌在图像中的分布特点,提出一种边坡光测区域划分方法,对边坡植被区域和岩土区域进行划分。将SIFT特征点法作为补充方法,提出用相关系数法代替欧氏距离法进行匹配,根据数字图像相关方法和SIFT特征点法各自适用的条件对边坡不同区域进行计算。在物理因素方面,分析了滑坡不同变形阶段对相机采样频率的影响。依据滑坡不同变形阶段变形速率与时间的演化关系,对相机采集程序进行了优化,设计了可跟随当前变形速率调整采样频率的相机调速程序。使用监控相机搭建观测系统,将本文提出的边坡活动性监测方法应用于秦皇岛市承秦高速公路边坡的现场监测中。利用边坡图像的自有特征,对不同时刻的边坡图像进行相关匹配,通过对应点坐标的变化从而获得边坡活动性相关参数,分析了现场边坡活动性演化特征。并基于双目立体视觉原理,结合现场相机标定结果,将二维测量拓展到了三维测量。
刘依[3]（2021）在《基于数字图像相关的旋转物体位移和应变全场测量方法研究》文中指出数字图像相关法（Digital Image Correlation,DIC）是一种非接触的光学测量方法。因为其操作简便、全场测量、精度高等特点,在许多领域得到了广泛的应用,并解决了很多实际工程问题。然而随着科技的发展,对测量的要求越来越高,该方法也存在一些亟待解决的问题。例如对旋转物体的变形测量,应用传统的DIC方法会出现较大的误差,难以满足实际要求。针对此问题,本文提出一种改进的DIC算法,该方法解决了旋转引起的去相关问题,提高了对旋转物体全场位移和应变测量的精度。为了解决传统DIC方法在测量伴随大旋转的变形时出现的去相关问题,本文对DIC方法进行了改进,并将改进后的方法应用于滚动轴承的测量中。提出的方法是一种基于旋转子区的DIC方法。首先,利用特征点检测技术得到变形子区相对于参考子区的粗略旋转角度;其次,将变形子区旋转之后与参考子区进行整像素匹配;最后,采用提出的基于旋转子区的NR迭代算法进行精确的亚像素匹配。仿真实验表明,该方法能有效地测量任意角度的旋转变形,其平均相关系数达到0.99,能够达到高质量的相关匹配。并用该方法对轴承的运动进行了测量,得到了轴承的二维位移和两个方向的运动轨迹。结果表明,该方法适用于轴承运动的测量,在旋转物体的在线变形测量中具有很大的应用前景。对传统局部位移场最小二乘DIC应变计算方法进行改进,引入变形前后的旋转矩阵与虚拟位移场,提出一种适用于旋转变形测量的高精度应变计算方法。该方法能够解决旋转应变测量造成的误差问题,从而实现任意角度下的应变高精度测量。在模拟实验中,分别对多种旋转角度下的同一应变以及同一旋转角度下的不同应变进行了测量,两次实验应变测量的RMSE平均值较传统DIC方法分别从0.00498降低到了0.00011以及由0.00703降低到了0.00027。在杯突实验中,相比于传统DIC方法,提出的方法将应变测量的RMSE平均值从0.0059降低到0.0016。以上两种实验结果均证明了提出的DIC应变计算方法能够降低旋转条件下的应变测量的误差,从而获得高精度的应变。
赵焱男[4]（2021）在《基于显微镜监控视频的材料断裂检测与应力信息估计》文中研究表明随着工业领域对各种材料的制造质量要求越来越高,针对材料的性能研究提出了更高的要求。利用监控视频通过图像分析进行材料的表面缺陷识别、断裂跟踪和应力检测成为近年来研究材料力学性能的主流方法。数字图像相关法（digital image correlation,DIC）,又称为数字散斑图像法,是一种应变测量的图像方法。DIC将被研究的物体喷射上不规则的散斑图像,然后根据物体发生形变前后的两幅数字图像,通过相关计算获取感兴趣区域的变形信息。数字图像相关技术作为目前非常成熟的一种技术,在材料学,建筑学,航天航空学等领域具有广泛的应用,其相关技术也取得了快速发展,包括其中的搜索算法和匹配算法等。但是,为了能够获得更加精确的材料在受到外力作用时的形变特征和应力特征,需要利用放大很多倍的材料拉伸监控视频进行断裂信息检测和应力特征估计。传统的数字图像相关技术无法对放大倍数较高的显微镜视频进行形变及应力特征检测,因为当材料视频被放大很多倍时,出现在摄像头中的区域所对应材料的实际大小就会变得很小。利用传统的散斑喷射方法,可能会导致在整个监控范围内全是喷射的散斑,而忽略了其他的有效信息,所以针对该问题,本文利用基于尺度不变特征变换法（Scale-invariant feature transform,SIFT）的特征点匹配和混合高斯模型提出了一种基于显微镜监控视频的材料断裂检测及应力信息估计方法,具体如下:（1）首先对显微镜监控视频每间隔一定帧数的图像进行SIFT特征点提取,然后对间隔一定帧数的相邻图像进行特征点匹配,并统计匹配特征点数量,根据匹配度确定材料断裂发生的时间点,最后对确定为有断裂发生的图像进行分区域匹配特征点数量统计,从而确定材料断裂发生的区域。利用匹配特征点数量的变化规律,针对放大很多倍的材料拉伸显微镜监控视频可以准确的检测出断裂发生的时间点和位置,甚至可以利用匹配特征点的数量规律来进行断裂发生位置的提前预测。（2）将检测到的断裂区域中匹配特征点数量按照方块区域进行统计,然后把包含匹配特征点数量多的图像块进行混合高斯模型建模。根据混合高斯模型建模后得到的模型参数来分析材料在即将断裂时的受力情况。本文使用两段分别放大不同倍数的材料拉伸显微镜监控视频对所提出的方法进行了实验验证。针对时长、帧数以及分辨率都不相同的拉伸视频,在实验过程中都非常准确的检测出了断裂的时间节点以及区域。同时,我们利用混合高斯模型对材料即将断裂时的应力情况和形变趋势进行了分析。实验结果表明,本文提出的方法能够利用放大很多倍的材料拉伸显微镜监控视频正确检测材料的断裂时间和位置,并给出了引起断裂的应力信息估计结果,为后续的材料拉伸应力分析提供重要的参考。
周昊昊[5]（2021）在《半全局匹配算法的改进和火场动态图像预处理及特征匹配研究》文中研究说明双目立体视觉技术结合不同视角下的场景信息,通过图像匹配算法实现视差图的计算,进而根据三维几何参数计算场景深度,还原三维空间立体模型。在实际图像采集过程中,由于光照、透射、前景遮挡、低纹理等因素的影响,图像匹配成为立体视觉技术的关键步骤,关系着三维立体模型的精度和效率。同时,伴随自动驾驶等领域的发展,对图像深度信息的获取精度和速度有了越来越高的要求。针对以上问题,本文设计了一种改进的半全局立体匹配算法,兼顾了匹配精度的同时提升匹配效率;另外,本文对火场环境下的立体匹配技术进行应用,在实际工业现场环境中检验匹配算法的准确度和鲁棒性。本文主要创新性如下:（1）对局部匹配算法中LBP算子进行改进。LBP算子对光照环境的鲁棒性好、计算复杂度低,但在弱纹理区域及物体边缘表现较差,这是因为存在较多冗余像素且容易受到噪声影响。本文通过间隔选点的方式对LBP算子进行改进,构建了初始匹配代价空间,筛除冗余信息的同时获得了更大的感知范围。（2）对SGM半全局立体匹配算法中代价聚合路径进行改进。匹配代价聚合是SGM算法的灵魂,传统匹配代价聚合有8路径或16路径且赋予相同权重,部分路径的聚合依赖于前一像素或后一像素的匹配代价,需要大量空间缓存数据。本文对SGM聚合路径进行改进,按照物理存取规则和先验视差约束条件,将聚合路径精简为5条,结合灰度约束和距离约束原则实现权重自适应分配。实验验证,本文改进的稠密匹配算法在Middeval2数据集中,匹配平均准确度95.94%,相比传统SGM算法准确率提升3.5个百分点,计算速度提升50%以上;在Middeval3数据集中,匹配平均准确度86.6%,相比传统SGM算法准确率提升5个百分点,计算速度提升2 3。（3）双目立体视觉技术在工业现场领域的应用。本文通过对视频抽帧、多帧图像差分技术,实现了对火焰的模糊和燃烧物边缘的增强,降低了火焰跳动对立体匹配算法的影响;阐述了几种特征点匹配算法原理,选择将SURF算法应用到特征匹配中,在实际场景中进行匹配算法验证。实验结果指出,将本文预处理技术与SURF算法结合,可以实现平均匹配准确率90%左右,计算速度2.5s,可以满足特征动态匹配的项目需求,实现了较为鲁棒性的匹配效果。
张武[6]（2021）在《数字图像相关法的关键技术研究》文中提出数字图像相关法是上世纪八十年代发展起来的一种无接触式的光学测量方法。近些年来,各国的研究者在它的计算速度、测量精度、测量环境等都有了不同程度的研究进展。但是无论是二维还是三维的数字图像相关法都存在一定的问题,在二维中进行变形场测量时会因为算法本身和周围环境因素的影响导致测量结果精度和效率的降低;三维中,由于其发展时间较短,其理论研究不是很完善,而且相比较二维来说增加一个维度,其计算量急剧增长,会影响测量结果的计算效率。因此,本文将针对数字图像相关法（二维和三维）的计算效率和测量精度进行深入的研究,研究内容如下:（1）二维数字图像相关法方面,本文首先对其中的相关函数、变形初值估计和亚像素搜索算法等关键技术进行了深入分析和研究,然后,提出一种基于天牛须算法的初值估计,快速求取整像素位移,提高计算效率,为下一步的亚像素搜索算法提供准确的位移初值。（2）三维数字图像相关法方面,由于在测量物体内部三维变形场时,在整体素和亚体素的两个搜索阶段,都需要使用相关函数来评价变形前后子体块的灰度分布相似程度,传统的相关函数在计算子体块的灰度分布相似程度时,会无法区分在不同位置的子体块,这与实际情况不符。因此,本文将权重函数引入到相关函数中,提出一种带权重因子相关函数的三维数字图像相关算法,该方法可以区分在不同位置的子体块,进而获得变形前后的位移场。（3）在上述改进的理论基础上,将二维数字图像相关法中提出的天牛须算法与其他同类型的算法进行了数字散斑对比实验。结果表明,本文提出的算法相比较其他算法可以快速准确地找到整像素位移。使用数字图像相关法获取了单轴压缩试验下混凝土试件的应变场并分析了单轴压缩下试件裂纹起裂、扩展及破坏模式。使用二维数字图像相关法对在振动环境和各种光强下的混凝土试件进行了位移场的测量,结果表明,这些因素会影响数字图像相关法的测量精度,本文提出了降低这些影响因素的解决思路。对提出的新的三维数字图像相关法,在计算机上进行了计算机可控散斑实验,取得了良好的测量结果。
李慧[7]（2021）在《基于数字图像相关（DIC）方法测量帧间大变形的研究》文中研究指明针对数字图像相关方法测量帧间大变形时出现的退相关现象,以及现有基于数字图像相关方法测量帧间大变形算法的尚不完善之处,本文在现有研究成果的基础上,提出了一种基于双边特征匹配的数字图像相关全场变形初值估计方法,可以用于测量帧间大变形。首先,为了克服数字图像相关方法测量帧间大变形时出现的退相关现象,采用ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）快速特征检测算法对参考图像和目标图像提取和匹配特征点对,保证在大变形情况下仍能提取全场分布均匀的匹配点,为估计全场感兴趣点的变形初值提供可靠数目的匹配特征点对。其次,针对特征匹配过程中存在的错误匹配问题,引入计算机视觉领域的网格运动统计方法。为了充分利用网格运动统计方法的优势,解决其应用于大变形散斑图像匹配过程中出现的问题,对网格运动统计方法进行了改进,通过高斯核函数为匹配特征点对分配合理权重和双边一致性检查限制错误匹配出现概率,进一步提高网格运动统计方法的鲁棒性、准确性和计算效率,使其适用于帧间大变形的特征匹配和筛选。最后,采用一种简单的、与路径无关的全场变形初值估计方法代替现有依赖路径传递变形参数的数字图像相关全场测量方法。在此过程中,使用MSAC（M-Estimate Sample Consensus）算法在每个感兴趣点的搜索区域内进一步剔除错误匹配,并独立估计感兴趣点的仿射变换模型和变形初值,为反向组合高斯牛顿算法提供可靠的全场变形初始估计值,迭代优化得到最终测量结果。通过仿真和实验验证了该方法测量不同帧间大变形的性能和在工程应用的实用性。实验结果表明,该方法可测实际变形量在40%左右,与其他算法相比可以更加高效、可靠的测量帧间大变形的全场变形参数。
韦旺[8]（2021）在《基于数字散斑的隔膜泵缸盖三维尺寸测量与模型重建研究》文中提出随着科技的发展和高端制造业的兴起,液压元件在航空、船舶、交通等领域的作用愈加重要。隔膜泵作为液压元件的核心动力元件之一,其缸盖是形状相对复杂的铸锻件。对隔膜泵缸盖三维型面进行完备的尺寸测量,能为其优化成型工艺提供基础数据的同时,提高隔膜泵缸盖的产品质量、降低其劣品率。立体视觉目前是获得液压元件三维信息的常用手段之一,因光栅投影三维测量过程中须进行繁琐的相位展开,且其标定过程较为复杂,本文采用双目立体视觉与数字散斑相结合的方法,开展了隔膜泵缸盖三维尺寸测量与模型重建的研究,主要研究工作体现在:（1）研究了双目视觉系统的测量方法,针对双目视觉的极限约束和校正理论进行推导,给出了平行光轴情况下的点云求解原理,并对测量系统中相机和待测工件三维空间中的坐标关系转换进行推导;利用棋盘格和圆阵列标定板分别对相机和投影仪进行标定,将标定结果进行对比分析,得出棋盘格标定板尚存在的问题,确定选用新型圆阵列标定板。同时,为解决测量过程中自然光线与噪声等干扰因素,进一步运用双目红外标定和极线校正的方法对其进行处理。（2）由于隔膜泵缸盖等液压元件表面易反光,存在弱纹理现象,致使其表面部分三维信息难以被完整采集,本文利用数字散斑来增添隔膜泵缸盖表面测量过程中的辅助特征,研究对比了人工喷涂散斑和计算机生成数字散斑两种生成方式对增强缸盖表面辅助特征的影响,并在计算机中通过编程得到全域位置随机数字散斑和局域位置随机数字散斑,对比得出局域位置随机数字散斑能在很大程度上降低数字散斑的部分叠加,突显隔膜泵缸盖的表面辅助特征。为提升测量过程中立体匹配的准确度,本文采用了归一化协方差相关算法,并针对像素级对应点优化问题,选用了抛物线相关插值方法,用于后续的隔膜泵缸盖尺寸测量与模型重建。（3）设计了一套由数字相机和投影装置以及输送机构组成的隔膜泵缸盖三维曲面测量平台,采集了隔膜泵缸盖表面的数字散斑图像,在双目红外相机标定与极线校正的基础上,运用归一化协方差相关算法得到了隔膜泵缸盖表面的三维点云数据,并在此基础上对三维点云数据进行处理与测量,得出隔膜泵缸盖直径和螺栓孔尺寸的相对误差分别在1.33%和2.61%以内,实现了在工业应用场景下以隔膜泵缸盖为主要测量目标的液压元件三维尺寸在线测量功能。针对隔膜泵缸盖点云数据所存在的空洞现象,本文采用泊松算法对其点云数据进行模型重建,重建结果较好地修复了隔膜泵缸盖部分区域存在的点云空洞。实验结果表明该测量系统和模型重建方法基本能够满足工业实际测量需求,具有一定的实际应用价值。图 [33] 表 [3] 参 [62]
张贵阳[9]（2021）在《基于立体视觉的飞行器物理仿真动态多信息测量方法研究》文中研究指明飞行器物理仿真试验是飞行器研制过程中不可或缺的一部分,随着航空航天技术的不断发展与进步,对飞行器仿真系统功能的需求也日趋多样化。然而在大量的复杂仿真试验中却发现,尽管仿真模型、仿真技术、仿真环境已经有了质的飞越,对于仿真数据的来源依然停留在理想假设或带有较大偏差的统计水平上。当前,基于摄像学与计算机技术相结合的视觉测量技术已成为一种具有重要意义的非接触测量手段。因此,本文以视觉测量技术在飞行器地面仿真任务中的应用为背景,针对飞行器物理仿真试验中结构参数、相对运动关系等高精度外部参数测试的需求,展开对飞行器物理仿真动态多信息全场测量技术的研究,实现全视场内地面飞行器运动轨迹、形貌轮廓、位姿参数等信息的精确获取,为待测飞行器的动态性能分析与评估提供可信的数据支持。本文研究工作主要从以下几个方面进行展开:（1）视觉测量系统中的相机高精度标定是实现精确测量的重要基础,针对空间目标位姿测量环境下的相机参数标定问题,提出基于双更新策略加权差分进化粒子群优化的相机标定方法。通过引入交替因子来控制每一次迭代过程中加权差分进化算法和粒子群优化算法的调用比例,根据概率计算规律选择相应的算法完成对种群的优化,并通过信息交流机制利用加权差分进化操作得到的个体去引导粒子群优化操作中的个体进化过程,所采用的加权差分进化算法能够保证种群个体进化的多样性和有效性,并且与相机非线性标定模型参数进行耦合,同步实现单相机参数的组合非线性、全局连续优化。（2）针对细长型和大尺寸飞行器试件的三维变形信息全场测量问题,提出一种基于多相机网络联合约束优化的数字图像相关变形测量方法。多相机联合约束关系的引入,使相机网络中任意两个CCD相机可以被绑定为一个整体,并完成试件的部分区域测量,然后将测量结果映射到统一参考坐标系下,从而减小了因直接进行全场测量而导致较大非线性成像畸变的影响,并且能够避免牺牲相机的有效空间分辨率。此外,基于多相机网络联合约束关系构建了散斑立体配准的新型相关函数,能够将图像对间同名点立体匹配的亚像素搜索区域准确地限制在对极线附近,而不是整个图像上,从而缩小了搜索空间、提高了搜索效率。与此同时,基于多相机网络联合约束优化的数字图像相关方法能够实现相机间位置及姿态参数的优化求解,进一步提高了散斑点空间三维坐标的重构精度,从而提高变形信息的测量精度。（3）针对大视场范围下飞行器运动位姿参数测量易受模型累积误差、成像畸变、已知特征信息不足等因素的影响问题,设计并构建一种新型视觉测量模式。建立了适用于视觉测量过程中的多源特征数据融合模型,克服特征点的单一性与低效性;然后构建基于特征点云信息双向传递的闭合测量模式,改变传统方法中从图像数据到空间特征信息传递的单向过程,将已确认的空间数据作为控制信息返回至测量处理过程中,增加了解算冗余信息,提高了飞行器运动参数估计的稳定性与可靠性。（4）最后,针对视觉测量过程中散斑特征匹配耗时较长问题,仅在算法上的优化和改进难以使解算速度获得跨数量级的提升,因此通过NVCC编译CUDA源程序的GPU并行计算模式,提高了散斑匹配的亚像素搜索效率。通过NVCC编译CUDA源程序的GPU并行编程方式具有很强的灵活性,解决了Mex脚本和其他语言程序交互时的障碍问题,同时不受重载函数的限制,使变形测量程序总体运算性能达到一个较优状态,实现了较高的运算加速比。此外,通过CUDA异构并行算法对地面飞行器大尺寸模拟翼面进行三维平移测量和动态立体变形测量实验,获得了较好的实验效果,为实现目标立体变形的实时测量与输出奠定了理论与技术基础。
汪连坡[10]（2021）在《数字图像相关方法在特殊应用场景中的关键技术研究》文中认为数字图像相关（DIC）技术本质上是一种图像处理技术,除了具有非接触、全场测量的能力外,它还具有一些特有的优点,如:实验装置简单、价格低廉、易于实现、适用范围广、时空分辨率可调,以及对环境振动和环境光的变化相对鲁棒。这些突出的优势使得DIC技术在过去40年里得到了快速普及,也使得各种商用DIC系统相继推出。这也决定了 DIC方法超过如干涉光学法、电子散斑干涉法和云纹干涉法等竞争对手,在实验力学界占据主导地位。现在DIC技术也在材料科学、生物力学、土木工程、电子印刷、机械制造、岩土工程和航空航天工程等新的应用领域被广泛应用。尽管DIC技术不管是在理论研究还是在工程应用中都已趋于完善,但是DIC技术在一些特殊应用场景中,还是会出现一些新的挑战:1.由于待测物体的泊松比往往不为0,待测物体在拉伸或压缩时就会产生离面运动,进而导致2D-DIC测量结果产生系统误差;2.当图像发生大帧间变形时会导致参考子区和变形子区的相关性下降,使得相关性图没有明显峰值而无法得到匹配位置,这也被称为退相关现象:进一步来说,不仅待测物体发生大变形会导致退相关现象,一些物体由于整体旋转（如风电叶片等）、离面平移（如捕蝇草的开合等）等原因导致拍摄图像发生大帧间旋转、大帧间缩放变形也会导致退相关现象。针对DIC技术在以上应用场景中面临的挑战,本文的主要研究工作如下:（1）为了克服离面运动和非垂直安装产生系统误差的问题,本文第二章节在Sutton误差模型的基础上发展出了一个更为完善的统一误差模型。基于新的误差模型,我们发现只需要测得离面运动量（包括离面平移和离面旋转）和非垂直安装角度就可以计算得到伪应变,并可加以补偿。本文进一步提出了基于十字型结构光的方法来实时重建待测试件表面的空间方程,从而可以得到离面运动量和非垂直安装角度。为了避免结构光光条与散斑图像相互影响,本文还提出了用彩色相机的不同通道分别进行DIC测量和补偿的方法。（2）为了克服图像发生大帧间旋转变形时DIC会出现退相关现象的问题,本文第三章节将旋转不变的模板匹配与DIC的灰度匹配相结合,提出了基于圆环投影变换特征和方向码特征的旋转不变DIC（RIDIC）算法。为了进一步提高RIDIC算法的速度,本文又提出了更高效的局部圆环模式特征和小波金字塔分层搜索的方法,最后得到了快速旋转不变DIC（fast-RIDIC）算法。（3）为了克服图像发生大帧间缩放变形时DIC会出现退相关现象的问题,本文第四章节提出了利用彩色信息进行DIC匹配的新思路。得益于颜色直方图特征的缩放不变性和旋转不变性,进而提出了基于颜色直方图特征的缩放、旋转不变的DIC（SRIDIC）算法。为了提高SRIDIC算法的匹配速度,提出了反向检索代替前向搜索的搜索策略。为了充分利用彩色散斑的颜色信息,本文还对亚像素匹配中的相关函数进行了改进,使得新的相关函数对光源强度和位置的变化更加鲁棒。
二、数字图像匹配算法的改进及研究（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、数字图像匹配算法的改进及研究（论文提纲范文）
（1）嵌入式图像处理平台在机器人快速堆叠系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状及意义 |
| 1.3 论文主要研究工作 |
| 2 基于视觉伺服的蓄热板抓取系统设计 |
| 2.1 系统组成与开发环境简介 |
| 2.1.1 蓄热板抓取系统总体结构 |
| 2.1.2 系统运动分析 |
| 2.2 图像处理平台 |
| 2.2.1 嵌入式处理平台 |
| 2.2.2 光源 |
| 2.2.3 相机 |
| 2.2.4 镜头 |
| 2.3 HIWIN机器人系统 |
| 2.4 桁架机器人系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于类矩形轮廓的工件识别算法 |
| 3.1 图像获取 |
| 3.2 图像预处理 |
| 3.2.1 色域空间转换 |
| 3.2.2 闭运算 |
| 3.2.3 轮廓筛选 |
| 3.3 边缘特征提取 |
| 3.3.1 边缘检测概述 |
| 3.3.2 边缘检测算子介绍 |
| 3.3.3 边缘检测实验结果分析 |
| 3.4 工件识别方法概述 |
| 3.5 基于改进霍夫变换的类矩形检测算法 |
| 3.5.1 蓄热板检测方法研究 |
| 3.5.2 交点区域预判研究 |
| 3.5.3 交点匹配方法研究 |
| 3.6 基于最小外接轮廓的类矩形检测算法 |
| 3.6.1 获取最小外接轮廓 |
| 3.6.2 主轴法研究与分析 |
| 3.6.3 算法性能分析 |
| 3.6.4 矢量数据获取 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于视觉引导的HIWIN机器人堆叠系统 |
| 4.1 相机建模 |
| 4.2 标定工具坐标系 |
| 4.2.1 相机坐标系标定 |
| 4.2.2 HIWIN机器人工具坐标系标定 |
| 4.3 传送带坐标系建模 |
| 4.3.1 相机-传送带-机器人位置关系 |
| 4.3.2 相机-传送带-机器人标定步骤 |
| 4.4 HIWIN机器人快速堆叠系统 |
| 4.5 目标的动态表示 |
| 4.5.1 单个目标表示 |
| 4.5.2 多个目标筛选 |
| 4.6 快速堆叠系统动作规划 |
| 4.6.1 快速堆叠系统路径规划 |
| 4.6.2 快速堆叠系统轨迹规划 |
| 4.6.3 计算抓取位置 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 应用测试与分析 |
| 5.1 堆叠系统总体结构 |
| 5.2 现场总体软件流程介绍 |
| 5.3 软件调试 |
| 5.3.1 串口通信 |
| 5.3.2 相机SDK开发 |
| 5.3.3 性能测试 |
| 5.3.4 界面设计 |
| 5.4 应用检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）边坡活动性监测的数字图像相关方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 边坡活动性 |
| 1.1.1 边坡活动性及其中的科学问题 |
| 1.1.2 边坡活动性监测方法研究现状 |
| 1.2 传统DIC应用于边坡活动性监测中的问题 |
| 1.2.1 边坡活动性对监测方法提出的要求 |
| 1.2.2 传统DIC应用于边坡活动性监测中的问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 传统DIC应用于边坡活动性监测的困境及影响因素特征研究 |
| 2.1 传统DIC应用于边坡活动性监测的困境 |
| 2.2 边坡相似模拟实验 |
| 2.2.1 实验设计 |
| 2.2.2 模型材料及器材 |
| 2.2.3 实验过程及结果 |
| 2.3 气候因素影响监测精度特征分析 |
| 2.3.1 光照变化对监测精度的影响分析 |
| 2.3.2 雾天对监测精度的影响分析 |
| 2.4 环境因素影响监测精度特征分析 |
| 2.5 物理因素影响监测精度特征分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 边坡活动性监测的S-DIC方法研究 |
| 3.1 边坡活动性计算方法 |
| 3.1.1 数字图像相关方法 |
| 3.1.2 SIFT特征点法 |
| 3.2 气候条件影响分析方法研究 |
| 3.2.1 光照分析方法 |
| 3.2.2 雾天分析方法 |
| 3.3 环境因素影响分析方法研究 |
| 3.3.1 植被影响分析方法 |
| 3.3.2 灰度差异影响分析方法 |
| 3.4 物理因素影响分析方法研究 |
| 3.4.1 临界滑动速率相机调速设置 |
| 3.4.2 相机调速程序实现 |
| 3.5 边坡活动性监测的S-DIC方法程序 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 边坡活动性监测现场应用研究 |
| 4.1 边坡活动性监测工程概述 |
| 4.2 图像采集及传输 |
| 4.3 边坡活动性监测的计算方法区域划分 |
| 4.3.1 植被区域划分 |
| 4.3.2 岩土区域划分 |
| 4.4 边坡活动性监测结果及结果分析 |
| 4.4.1 测量分辨率验证 |
| 4.4.2 边坡活动性监测结果 |
| 4.4.3 边坡三维位移测量 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于数字图像相关的旋转物体位移和应变全场测量方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第二章 数字图像相关理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数字图像测量系统 |
| 2.3 数字图像相关方法基本理论 |
| 2.3.1 位移表征函数 |
| 2.3.2 相关函数 |
| 2.3.3 整像素搜索方法 |
| 2.3.4 亚像素搜索方法 |
| 2.4 散斑图制作理论 |
| 2.4.1 模拟散斑图制作 |
| 2.4.2 实验散斑图制作 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 旋转物体全场位移测量方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 常用旋转图像DIC匹配方法 |
| 3.3 引入旋转子区的数字图像相关方法原理 |
| 3.3.1 引入旋转子区的整像素搜索方法 |
| 3.3.2 引入旋转子区的NR亚像素迭代算法 |
| 3.4 旋转模拟实验 |
| 3.5 实验验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 旋转情况全场应变精度增强方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于2D-DIC旋转情况全场应变精度增强方法 |
| 4.2.1 二维数字图像相关应变场计算基本原理 |
| 4.2.2 实验验证 |
| 4.3 基于3D-DIC旋转情况全场应变精度增强计算方法 |
| 4.3.1 三维数字图像相关应变场计算基本原理 |
| 4.3.2 实验验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）基于显微镜监控视频的材料断裂检测与应力信息估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文内容与结构安排 |
| 第2章 数字图像相关技术 |
| 2.1 数字图像相关技术原理 |
| 2.2 几种数字图像相关技术 |
| 2.3 数字图像相关技术应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 SIFT算法和混合高斯模型 |
| 3.1 SIFT的基本原理 |
| 3.1.1 尺度空间构建 |
| 3.1.2 特征点检测 |
| 3.1.3 特征向量的确定 |
| 3.2 混合高斯模型原理 |
| 3.3 混合高斯模型应用示例 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于显微镜监控视频材料断裂检测和应力信息估计 |
| 4.1 特征点匹配 |
| 4.2 断裂时间检测 |
| 4.3 断裂区域检测 |
| 4.4 基于混合高斯模型的应力信息估计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验及结果分析 |
| 5.1 实验设计 |
| 5.2 材料断裂时间和位置检测结果与分析 |
| 5.3 引起断裂的应力信息估计实验结果与分析 |
| 5.4 散斑材料拉伸视频检测结果与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）半全局匹配算法的改进和火场动态图像预处理及特征匹配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 稠密匹配技术 |
| 1.2.2 稀疏匹配技术 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 |
| 2 双目立体视觉基本原理 |
| 2.1 双目立体视觉技术概述 |
| 2.1.1 双目立体视觉系统坐标转换原理 |
| 2.1.2 针孔模型 |
| 2.1.3 畸变模型 |
| 2.2 双目立体视觉匹配算法介绍 |
| 2.2.1 双目立体视觉极线校正 |
| 2.2.2 立体匹配算法基本步骤 |
| 2.3 常见匹配代价计算算法介绍 |
| 2.3.1 AD(absolute difference)绝对差算法 |
| 2.3.2 SD(squared differences)平方差法 |
| 2.3.3 SAD(sum of absolute differences)绝对差求和法 |
| 2.3.4 SSD(sum of Squared differences)平方差求和法 |
| 2.3.5 NCC(normalized cross correlation)相关系数归一化算法 |
| 2.3.6 RT(rank transform)秩变换算法 |
| 2.3.7 LBP变换(Local Binary Pattern transform) |
| 2.3.8 SIFT尺度不变特征算子(scale invariant feature transform) |
| 2.4 本章小结 |
| 3 SGM半全局立体匹配算法改进与效率分析 |
| 3.1 匹配代价计算 |
| 3.1.1 基于互信息理论的匹配代价计算 |
| 3.1.2 基于改进LBP算法的匹配代价计算 |
| 3.2 改进的匹配代价聚合 |
| 3.3 视差计算 |
| 3.4 视差优化 |
| 3.5 实验效果与视差评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于火场分布图像的立体视觉技术 |
| 4.1 特征匹配技术概述 |
| 4.1.1 特征点检测 |
| 4.1.2 图像局部不变性特征提取及其性质 |
| 4.1.3 特征匹配技术的一般分类 |
| 4.2 火场图像及预处理 |
| 4.3 边缘检测算法简介 |
| 4.4 迭代差法图像平滑处理技术 |
| 4.5 针对火场等复杂环境下的边缘检测技术 |
| 4.6 非极大值抑制 |
| 4.7 匹配算法及实验效果 |
| 4.8 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ 本文第三章算法流程图 |
| 附录Ⅱ 本文第四章算法流程图 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）数字图像相关法的关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数字图像相关法研究进展 |
| 1.2.2 数字图像相关法应用研究 |
| 1.3 论文章节安排 |
| 2 二维数字图像相关法 |
| 2.1 二维数字图像相关法的基本原理 |
| 2.2 二维相关系数函数的选择 |
| 2.2.1 二维相关函数的选择依据 |
| 2.2.2 二维相关函数的形式 |
| 2.3 变形初值估计 |
| 2.3.1 变形初值估计方法 |
| 2.3.2 基于天牛须搜索算法的初值估计 |
| 2.3.3 计算机模拟散斑实验 |
| 2.4 插值算法 |
| 2.4.1 最邻近插值法 |
| 2.4.2 双线性插值法 |
| 2.4.3 双三次插值法 |
| 2.5 亚像素配准算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 三维数字图像相关法 |
| 3.1 三维数字图像相关法的基本原理 |
| 3.2 相关函数 |
| 3.2.1 相关函数的拓展及其选择依据 |
| 3.2.2 三维数字图像相关法中相关函数的形式 |
| 3.3 变形初值估计 |
| 3.4 亚体素位移测量 |
| 3.4.1 基于拟合的亚体素位移测量算法 |
| 3.4.2 基于梯度的亚体素位移测量算法 |
| 3.4.3 基于最小二乘法的亚体素位移测量算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于权重因子相关函数的三维数字图像相关法 |
| 4.1 传统相关函数的问题 |
| 4.2 带权重因子函数的相关函数 |
| 4.3 位移场测量实验 |
| 4.3.1 变形前后模拟实验 |
| 4.3.2 其他因素对算法的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实验验证及影响因素分析 |
| 5.1 混凝土单轴压缩试验 |
| 5.2 影响数字图像相关法测量的因素 |
| 5.2.1 振动对数字图像相关法的影响 |
| 5.2.2 光强对数字图像相关法的影响 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 硕士研究生学习阶段成果 |
| 致谢 |
（7）基于数字图像相关（DIC）方法测量帧间大变形的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 DIC方法在测量材料变形的应用 |
| 1.3 研究内容与组织架构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 组织架构 |
| 第2章 数字图像相关(DIC)方法 |
| 2.1 数字图像相关测量系统 |
| 2.2 数字图像相关基本原理 |
| 2.3 数字图像相关基本概念 |
| 2.3.1 形函数 |
| 2.3.2 相关系数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于双边特征匹配的DIC全场变形初值估计方法 |
| 3.1 方法总体框架 |
| 3.2 特征检测算法 |
| 3.2.1 SIFT算法 |
| 3.2.2 SURF算法 |
| 3.2.3 ORB算法 |
| 3.3 双边特征匹配 |
| 3.3.1 GMS方法 |
| 3.3.2 高斯核分配权重 |
| 3.3.3 双边一致性检查 |
| 3.4 全场变形初值估计 |
| 3.5 IC-GN迭代优化算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 实验结果及分析 |
| 4.1 仿真研究 |
| 4.1.1 改进后GMS方法的验证实验 |
| 4.1.2 本方法特征匹配有效性的验证实验 |
| 4.1.3 本方法测量变形性能的验证实验 |
| 4.2 实验研究 |
| 4.2.1 旋转实验 |
| 4.2.2 聚合物泡沫压缩实验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 |
（8）基于数字散斑的隔膜泵缸盖三维尺寸测量与模型重建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数字散斑相关测量方法国内外研究状况 |
| 1.2.2 立体视觉国内外研究状况 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 双目立体视觉测量方法 |
| 2.1 相机成像模型 |
| 2.1.1 参考坐标系 |
| 2.1.2 线性模型 |
| 2.1.3 非线性模型 |
| 2.2 平行双目视觉测量原理 |
| 2.2.1 平行双目立体视觉模型 |
| 2.2.2 双目立体视觉模型重建过程 |
| 2.3 相机标定技术 |
| 2.3.1 相机标定方法 |
| 2.3.2 双目红外标定及标定过程 |
| 2.3.3 极线矫正 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 计算机生成数字散斑 |
| 3.1 人工喷涂生成数字散斑 |
| 3.2 全域位置随机数字散斑 |
| 3.3 局域位置随机数字散斑 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 立体匹配与尺寸测量 |
| 4.1 局域立体匹配 |
| 4.2 归一化协方差相关算法 |
| 4.3 亚像素插值 |
| 4.4 尺寸测量原理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 隔膜泵缸盖三维测量与模型重建 |
| 5.1 测量平台 |
| 5.2 隔膜泵缸盖测量过程 |
| 5.3 实验结果分析 |
| 5.4 模型重建 |
| 5.4.1 网格重建 |
| 5.4.2 Marching Cubes重建算法 |
| 5.4.3 泊松(Poisson)表面重建算法 |
| 5.4.4 实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（9）基于立体视觉的飞行器物理仿真动态多信息测量方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 飞行器物理仿真动态多信息测量技术研究现状 |
| 1.3 基于立体视觉的多信息测量相关问题研究现状 |
| 1.3.1 立体相机参数高精度标定算法研究现状 |
| 1.3.2 基于数字图像相关方法的变形测量研究现状 |
| 1.3.3 立体视觉位姿估计关键问题研究现状 |
| 1.3.4 基于GPU并行运算的视觉测量应用研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第2章 飞行器多信息立体视觉测量系统相机参数高精度标定 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相机成像模型与标定问题分析 |
| 2.2.1 相机成像模型与畸变矫正 |
| 2.2.2 立体相机参数标定与非线性优化 |
| 2.3 圆形特征点亚像素边缘定位与偏心误差修正 |
| 2.3.1 考虑边缘模糊的改进Zernike矩子像素灰度估计 |
| 2.3.2 投影椭圆拟合与偏心误差修正 |
| 2.3.3 圆形特征点中心坐标定位结果分析 |
| 2.4 基于双更新策略加权差分进化粒子群优化的相机参数标定 |
| 2.4.1 粒子群优化算法 |
| 2.4.2 加权差分进化算法 |
| 2.4.3 基于双更新策略加权差分进化粒子群的相机参数标定 |
| 2.5 飞行器多信息立体视觉测量系统相机参数标定实验与分析 |
| 2.5.1 仿真实验与结果分析 |
| 2.5.2 实际标定实验与结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多相机网络联合约束优化的飞行器翼面三维变形信息测量 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数字图像相关方法测量原理 |
| 3.2.1 散斑图像子区匹配模型建立 |
| 3.2.2 双三次样条亚像素插值法 |
| 3.3 散斑图像子区亚像素时序匹配策略 |
| 3.3.1 Newton-Raphson迭代法的子区亚像素匹配 |
| 3.3.2 IC-GN迭代法的子区亚像素匹配 |
| 3.4 多相机网络联合约束优化的数字图像相关三维变形信息测量 |
| 3.4.1 多相机网络联合约束关系建立与优化求解 |
| 3.4.2 基于多相机网络联合约束优化的新型相关函数构建 |
| 3.4.3 三维重建与变形信息计算拟合 |
| 3.5 三维变形信息测量结果对比与分析 |
| 3.5.1 位移测量结果与分析 |
| 3.5.2 三维变形测量结果与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多源数据双向传递的闭合测量模式与飞行器位姿信息解算 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于多源数据双向传递的闭合测量模式建立 |
| 4.2.1 问题分析与描述 |
| 4.2.2 视觉测量中的多源数据融合模型搭建 |
| 4.2.3 立体视觉系统的闭合测量模式建立 |
| 4.3 多源数据双向传递的闭合测量模式下飞行器位姿信息解算 |
| 4.3.1 基于SVD的位姿变换矩阵估计 |
| 4.3.2 基于多相机扩展正交迭代算法的飞行器位姿信息估计 |
| 4.4 多源数据双向传递的闭合测量模式数值实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于GPU异构并行算法设计与多信息测量系统应用测试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于CUDA架构的GPU并行计算实现方式 |
| 5.2.1 GPU硬件构架与CUDA程序执行原理 |
| 5.2.2 NVCC编译CUDA源程序的GPU并行编程实现 |
| 5.3 基于CUDA架构的变形信息测量并行算法设计与实现 |
| 5.3.1 基于新型相关函数的图像子区散斑匹配并行运算方案设计 |
| 5.3.2 基于CUDA架构的亚像素匹配并行算法性能分析 |
| 5.4 飞行器大尺寸模拟翼面动态立体变形信息测量应用 |
| 5.4.1 基于视觉的立体变形测量系统介绍 |
| 5.4.2 CPU串行与CUDA架构并行运算下的匹配速度对比 |
| 5.4.3 飞行器大尺寸模拟翼面三维平移测量实验 |
| 5.4.4 飞行器大尺寸模拟翼面动态立体变形测量实验 |
| 5.5 飞行器物理仿真动态位姿信息测量实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）数字图像相关方法在特殊应用场景中的关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 数字图像相关方法的起源与发展 |
| 1.2 数字图像相关方法的基本原理及概念 |
| 1.2.1 试件准备和实验装置 |
| 1.2.2 二维数字图像相关方法的原理 |
| 1.2.3 三维数字图像相关方法的原理 |
| 1.3 数字图像相关方法的应用及挑战 |
| 1.4 研究内容和章节安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 1.5 本章小节 |
| 第2章 基于十字型结构光的离面运动和非垂直安装的误差补偿方法 |
| 2.1 工程背景及研究现状 |
| 2.2 误差模型 |
| 2.2.1 试件离面平移产生误差的模型 |
| 2.2.2 试件离面旋转产生误差的模型 |
| 2.2.3 统一的误差模型 |
| 2.3 基于十字型结构光的误差补偿方法 |
| 2.3.1 结构光测量原理 |
| 2.3.2 利用彩色相机不同通道信息进行误差补偿 |
| 2.3.3 结构光平面参数和相机的联合标定 |
| 2.4 实验验证与分析 |
| 2.4.1 仿真实验 |
| 2.4.2 骨头棒型聚丙烯塑料拉伸实验 |
| 2.5 本章小节 |
| 第3章 基于旋转不变特征的大帧间旋转变形物体的DIC测量 |
| 3.1 工程背景及研究现状 |
| 3.2 基于圆环投影变换特征和方向码特征的旋转DIC算法 |
| 3.2.1 圆形窗口 |
| 3.2.2 基于圆环投影变换特征的粗匹配 |
| 3.2.3 基于方向码特征的精匹配 |
| 3.3 基于局部圆环模式特征和小波金字塔的旋转DIC快速算法 |
| 3.3.1 基于小波金字塔的分层搜索 |
| 3.3.2 基于局部圆环模式特征的图像匹配 |
| 3.4 实验验证与分析 |
| 3.4.1 仿真实验验证 |
| 3.4.2 实际实验验证 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 基于彩色散斑的大帧间缩放变形物体的DIC测量 |
| 4.1 工程背景及研究现状 |
| 4.2 基于颜色信息特征的整像素匹配 |
| 4.2.1 基于颜色直方图特征的整像素匹配 |
| 4.2.2 基于反向检索策略的快速搜索方法 |
| 4.3 基于颜色信息特征的亚像素匹配 |
| 4.3.1 光度学分析 |
| 4.3.2 基于颜色三通道信息的相关函数 |
| 4.4 实验验证与分析 |
| 4.4.1 仿真实验验证 |
| 4.4.2 双目三维DIC拉伸实验 |
| 4.5 本章小节 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 工作创新点 |
| 5.3 待研究内容及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
四、数字图像匹配算法的改进及研究（论文参考文献）
- [1]嵌入式图像处理平台在机器人快速堆叠系统中的应用研究[D]. 高金鹏. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]边坡活动性监测的数字图像相关方法研究[D]. 贺志杰. 北方工业大学, 2021(01)
- [3]基于数字图像相关的旋转物体位移和应变全场测量方法研究[D]. 刘依. 华东交通大学, 2021(02)
- [4]基于显微镜监控视频的材料断裂检测与应力信息估计[D]. 赵焱男. 吉林大学, 2021(01)
- [5]半全局匹配算法的改进和火场动态图像预处理及特征匹配研究[D]. 周昊昊. 大连理工大学, 2021(01)
- [6]数字图像相关法的关键技术研究[D]. 张武. 西安建筑科技大学, 2021
- [7]基于数字图像相关（DIC）方法测量帧间大变形的研究[D]. 李慧. 中国科学技术大学, 2021(08)
- [8]基于数字散斑的隔膜泵缸盖三维尺寸测量与模型重建研究[D]. 韦旺. 安徽建筑大学, 2021(08)
- [9]基于立体视觉的飞行器物理仿真动态多信息测量方法研究[D]. 张贵阳. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [10]数字图像相关方法在特殊应用场景中的关键技术研究[D]. 汪连坡. 中国科学技术大学, 2021(06)