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申请/专利权人：武汉大学
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247236A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于统计学特征的温敏散斑图像质量多维评估与优化方法及装置，通过计算散斑图像的平均灰度梯度、占空比、灰度方差，对散斑质量进行初始评价。评价合格则进一步对待评价图像模拟施加若干像素位移，对所得位移场的均方根误差进行统计；同时对迭代优化的次数进行统计。若精度与效率满足要求，则此时散斑图像即为最优散斑。若不满足则分别将位移均方根误差、算法迭代优化次数的统计结果作为散斑场二值矢量图优化的目标函数，对数字散斑场的特征参数进行优化，后再次循环评估，直至得到最优散斑场。本发明有效解决了散斑质量不稳定导致数字图像相关法测量精度的不稳定等问题，保证了数字图像相关方法在科研和实际工程测量中的可靠性。
主权项：1.基于统计学特征的温敏散斑图像质量多维评估与优化方法，其特征在于，包括：S1：采集待评价散斑图像，计算散斑图像的平均灰度梯度、散斑占空比、散斑的灰度方差，并基于散斑图像的平均灰度梯度、散斑占空比、散斑的灰度方差构建初始评估参数，对图像散斑质量进行初始评价；S2：如果初始评价合格，则对待评价散斑图像模拟施加若干像素位移，并基于数字图像相关法对变形前后的图像进行位移计算，与位移真值比对获取全场位移场的均方根误差，表征图像散斑精度；同时对数字图像相关法中迭代优化的次数进行统计，表征图像散斑效率；S3：根据全场位移场的均方根误差和迭代优化的次数是否小于预定阈值判断是否进行进一步循环优化，如果都小于预定阈值，则不需要进行循环优化，将此时的散斑图像作为最优散斑结果；否则进行循环优化；S4：在需要进行循环优化的情况下根据优化后的散斑特征信息，制作试样标准散斑图像和温敏散斑，再利用步骤S1～S3的方法进行图像散斑质量进行初始评价与优化，直至得到最优散斑场。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于统计学特征的温敏散斑图像质量多维评估与优化方法及装置
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