申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2021-04-15

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN113192012B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/73;G06N3/126;G01B11/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.08.17#实质审查的生效;2021.07.30#公开

摘要：本发明提出一种基于改进遗传算法的组合式数字图像相关位移搜索方法，属于非接触光学测量领域，本发明的方法包括以下步骤：针对被测试件，获取试件变形前后的数字图像数据；使用改进遗传算法进行位移搜索；将遗传算法搜索得到的位移值作为NR算法迭代的初值，求出最终的位移值；在进行遗传算法搜索时，以前一已计算节点的位移值作为后一未计算节点的位移矢量参考，并将该位移值作为种子个体，然后得到初始化种群。本发明的方法具有较高的位移搜索精度和速度，解决了NR算法的初值问题，并加快了遗传算法和NR算法的收敛速度。

主权项：1.一种基于改进遗传算法的组合式数字图像相关位移搜索方法，其特征在于，所述的方法包括：步骤一：针对被测试件，获取变形前后的数字图像数据，变形前的图像为参考图像fx,y，变形后的图像为目标图像gx,y；步骤二：DIC中的相关准则选择零均值归一化协方差互相关函数，并将此函数作为遗传算法中的适应度函数，用来对种群个体进行适应度评价；步骤三：在参考图像中划分网格，选择某一网格节点Ax,y，然后采用改进遗传算法，在指定范围内，对目标图像中的像素点进行搜索，得到和参考图像中点A匹配程度最好的点Bx+u0,y+v0，从而得到参考图像中点A的零阶形函数参数步骤四：将改进遗传算法搜索得到的零阶形函数参数改成一阶形函数参数的形式将作为NR算法的初值进行迭代，得到最终一阶形函数参数从而得到点A的最终位移u,v；所述的步骤四具体为：将改进遗传算法搜索得到的零阶形函数参数修改为一阶形函数参数作为NR算法初值，进行迭代，得到最终一阶形函数参数从而得到点A的最终位移u,v；所述的NR迭代具体如公式7～公式10所示： △p＝-H-1G8 其中，公式9和10中的p1,p2,p3,p4,p5,p6T对应u,ux,uy,v,vx,vyT。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 基于改进遗传算法的组合式数字图像相关位移搜索方法

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