[發明專利]一種基于粒子群算法的亞像素定位方法

在審

• 申請號: 202010798375.2
• 申請日: 2020-08-10
• 公開（公告）號: CN111968178A
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發明（設計）人: 王世剛;高鵬;趙運來;玄玉波;季成旺
• 申請（專利權）人: 吉林大學
• 主分類號: G06T7/73
• 分類號: G06T7/73;G06T7/11;G06T3/40;G06F30/20;G06N3/00
• 代理公司: 沈陽銘揚聯創知識產權代理事務所(普通合伙) 21241
• 代理人: 屈芳

本發明涉及一種基于粒子群算法的亞像素定位方法，屬于計算機視覺領域，包括：使用matlab仿真出數字散斑圖像作為原圖，對原圖進行平移得到目標圖；在原圖中選擇一個待測點，計算相關系數，使用粒子群算法找到變形后的散斑圖像中整像素坐標點，根據定位到的整像素坐標點，求解出整像素位移；以整像素坐標點為中心，使用雙三次插值算法對該區域進行插值，然后使用粒子群算法找到插值后的該區域中相關系數最大的點；對于上一步找到的相關系數最大的點，使用二次多項式擬合算法計算出亞像素坐標。本發明使用了粒子群搜索算法，為了提高亞像素搜索精度本發明結合了二元多項式擬合算法和雙三次插值法最終精度達到了0.01?0.02個像素。

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，具體地為一種基于粒子群算法的亞像素定位方法。

背景技術

近年來，基于數字圖像相關的變形測量方法已經成為現代光測力學領域引人矚目的測試方法，其應用領域越來越廣泛。自數字圖像相關法(DIC)出現以來，它廣泛應用于多個學科的研究，如材料力學、生物力學、斷裂力學、微觀納米應變測量、宏觀大尺寸變形測量、各種新材料性能測試等。相比傳統接觸式應變測量技術速度慢、量程受限制、操作不靈活，數字圖像相關測量方法具有非接觸、精度高、全場測量、易于自動化的優點。

在早期的研究中，大都采用逐點搜索法，這會花費大量時間。后來經過不斷的改進，提出了許多基于經典數學理論的相關搜索方法例如，粗-細搜索法、十字搜索法、爬山法、Newton-Raphson迭代算法等。粗-細搜索法對位移及位移導數同時搜索，計算量很大；十字搜索法只進行位移搜索，必要時再進行相關修正，它的計算速度比粗-細搜索法快；Newton-Raphson迭代算法相對于粗-細搜索法比較省時，但當計算目標函數的Hessian矩陣以及其逆矩陣的維數較高時計算量也很大。如果相關系數分布有多個峰值，這些傳統的相關搜索方法容易陷入局部最優。

發明內容

為了解決傳統方法在整像素搜索時容易陷入局部最優的情況，提供了一種基于粒子群算法的亞像素定位方法。

本發明采用如下的技術方案：

一種基于粒子群算法的亞像素定位方法，包括以下步驟：

S1：使用matlab仿真出數字散斑圖像作為原圖，對原圖進行平移得到目標圖；

S2：在原圖中選擇一個待測點，并記錄下待測點的坐標(x,y)，在變形后的散斑圖中以坐標(x,y)為中心，劃分出一個2R*2R大小的矩形區域，作為目標區域，其中R為搜索半徑，在原圖中，以待測點為中心，劃分出一個2r*2r的矩形區域作為樣本子區用于計算相關系數，其中r為樣本子區半徑；

S3：在目標區域中，隨機初始化n個點，作為粒子群算法中隨機初始化的n個粒子，針對每個粒子，以該粒子為中心劃分出一個2r*2r的矩形區域作為目標子區，使用粒子群算法找到變形后的散斑圖像中整像素坐標點，根據定位到的整像素坐標點，求解出整像素位移；

S4：針對步驟S3得到的整像素坐標點，以該點為中心，劃分一個10*10的矩形區域作為待插值區域，使用雙三次插值算法對該區域進行插值，然后使用粒子群算法找到插值后的該區域中相關系數最大的點；

S5：對于上一步找到的相關系數最大的點，使用二次多項式擬合算法計算出亞像素坐標。

進一步地，步驟S2中在目標圖中選取的樣本子區半徑大小為10個像素。

進一步地，所述步驟S3中的粒子群算法初始種群大小為400，每個粒子的起點坐標隨機初始化，隨機初始化飛行速度，迭代次數150，算法收斂后停止搜尋。

進一步地，步驟S4中，雙三次插值算法對待插值區域進行插值包括：通過對該區域的x方向和y方向分別進行一次三次插值獲得雙三次插值，在圖像插值過程中，采用sinc函數進行灰度插值。