数字图像相关技术介绍.pptx

数字图像相关(DIC)技术简介

数字图像处理技术的发展和DIC技术的产生
DIC技术中相关图像分析方法
DIC技术在岩土力学研究中的应用实例
基于MATLAB的图像处理方法简介
1. 数字图像技术的发展
数字图像处理技术:是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期,早期的图像处理的目的是改善图像的质量。例:美国喷气推进实验室首次成功应用其对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的照片进行处理,绘制出了月球表面地图。
1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说的CT。CT的基该方法是根据人的头部截面的投影,经计算机处理来重建截面图像,称为图像重建。
伴随着计算机技术的发展,数字图像处理技术在国内外发展十分迅速,在航空航天、生物医学、通信工程、测绘工程、军事公安、视屏和多媒体等方面都有广泛的应用。
卫星遥感监测
卫星遥感测绘
指纹识别
电子眼测速点
DIC技术
DIC技术原理:通过对变形前后采集物体表面的两幅图像进行相关处理,进而实现物
体变形场的测量。

DIC测量装置
数字图像相关方法测试系统
进行基于数字相关系数的图像匹配
计算图片上像素点的位移量
利用标定像素当量的结果得到实际变形量
读取试验对象变形前后的图像
对读取到的照片进行去畸变处理
数字图像相关算法流程图
数字图像相关算法
DIC技术
2. 图像分析方法
数字图像的基本组成元素是像素,RGB通常用来表示一个像素颜色的红绿蓝三个颜色分量,像素的颜色和坐标是图像分析的二个要素。
在连续拍摄的试验模型照片序列中,识别出与初始照片上设定的量测点的对应点是关键。模型试验上点的位移由像素块的追踪算法完成。
位移追踪
通过试验数字照片序列上点的相关性判别,追踪模型变形前后测点的坐标位置是实现非接触变形测量的关键
图像匹配的基本原理是在两帧相关图像上,通过比较以两个点为中心的大小相同的像素块的像素RGB颜色的相关性,来判别它们是否为相同的点。这里假设图像上任一像素块中的像素点的分布各不相同。
相关性判别
在变形前后图像上搜索区域内,如果二个像素块的相关性最好时,相关函数的值达到峰值。在此给出四中具有代表性的相关函数。
相关函数
表达式
绝对差相关函数
最小差值平方和相关函数
正则化互相关函数
绝对差相关函数介绍
以两像素块各像素点灰度差的绝对值总和为最小作为相关性判别,是一种简便快速的方法。
匹配过程
在变形前图像上,以点为中心作一长宽为(2k+1)个像素的像素块Block-i, u(x,y)是任一点颜色值。
在变形图像上指定的搜索范围内,检查任一点是否为的对应点,同样以为中心作一长宽为(2k+1)个像素的像素块Block-d, v(x,y)是任一点颜色值。
根据计算公式计算相关系数,在搜索范围内最大对应的点即是在变形后的图像上的对应点。
成像原理
摄像机的成像原理就是透镜成像原理,摄摄像机的成像涉及到三个坐标系分别为摄像机坐标系、图像坐标系、像素坐标系。摄像机的成像过程就是这个三个坐标系的一系列转换。
摄像机坐标系的坐标原点是摄像机的光心,用表示其坐标值。
D 图像平面的中心,坐标值用( x , y )表示。
D 图像平面的左上角顶点,坐标值用(u , v )表示。
图像坐标系与像素坐标系的转换
u
v
x
y
图像坐标系与像素坐标系的关系图
其中,dx和dy 分别是每个像素在图像平面上 x 与 y 方向上的物理尺寸。