本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 10:02 编辑
数字图像相关测量方法是八十年代初随着光电技术、视频技术和计算机视觉技术的发展而发展起来的一种用于测量物体变形和粒子移动的计算机辅助测量方法。最早由Caro lina 大学的Peters 教授、Ran son 先生和日本的山口一郎相互独立提出的。近几年来, 国内外许多学者在数字图像相关技术及应用方面开展了一些卓有成效的研究工作, 相继提出了相关搜索法、相关分析法、十字搜索法、加权相关法及双相机立体视频系统等技术, 从不同的侧面满足了各种力学量及工程测试的需要, 对数字图像相关技术的发展与完善起到了推动作用, 使其在实际应用上又向前迈进了一步。为了减少数字图像相关方法的测量误差(系统误差和偶然误差) , 提高测试的可靠性, 对于数字图像相关方法的实验技术分析和研究是必要的, 也是重要的。
1、抑制环境干扰
数字图像相关方法尽管不象干涉方法那样对环境要求严格, 但对环境的稳定性也有一定的要求。应该注意到在高放大倍数的测试中, 物体机械振动的振幅同样也被放大了。利用充气台隔离地面振动和选用照明稳定的钨丝光源可以提高系统的稳定性。这些只是从外部环境的因素上考虑的, 除外部环境因素外, 系统稳定性同样需要一定的内部条件, 通过预热得到系统稳定性是从内部因素上得到稳定性系统的有效措施。
2、可靠的初值预测
只有当未知量的初值足够接近实际值时, 牛顿迭代的收敛值才是可信的。在实际使用中表明, 如果初值选取不当, 很可能发散。由此可见, 合理的初值估计是十分必要的。Su t ton, Peters等人[ 10 ]把搜索程序编入整个处理程序中来给出正确的初值。在作者所采用的处理系统中, 是利用图像采集过程实时相减功能和通过三维精密调节架调节摄像机系统的办法, 使初值估计确定为零值。这种技术简单易行, 是基于以下考虑实行的。一般情况下位移的一阶和二阶导数都是小于1 的量级, 但位移量级比较大, 特别是刚体位移有时更大。所以, 在记录变形后的图像时, 通过三维调节架移动成像系统的位置, 把刚体位移控制在一个小量级范围内, 这时可以给初始位移和位移导数赋常数零, 即为初始估计值。
3、选择适当的散斑图
相关理论最初应用于随机电子信号的研究。对于光学图像来说, 区域上灰度值的变化也需要利用相关系数方程计算其相关性。有明显网纹的自然表面可以满足形成散斑的目的, 对于任意塑料或抛光金属之类的光滑表面和单颜色表面来说, 必须在试件表面进行人工制斑以增强反射光强的变化。可以从两个方面评价一帧散斑图的适当性能: 散斑的空间频率和光强变化的幅度或简单地以散斑尺寸和表面光强对比度来进行评价。小尺寸、高对比度的散斑能够增强形变前后的两个子区的图像相关性, 因此能够加速迭代过程的收敛性。CCD 摄像机敏感元件的分辨率所许可的有细小散斑的图像对于得到的测量结果是非常有益的。我们还应该注意到所谓的散斑尺寸是指图像上散斑颗粒大小, 因此应该记住我们实际得到的散斑图中包含有对预制表面的光学放大作用。另外, 光源的光强需要相对稳定, 并且分布均匀。如果测量系统的像面照度分布不均匀, 最大和最小照度之差远远超过CCD 器件的响应范围, 那么将造成CCD 传感器饱和或曝光不足,从而使图像失真产生测量误差。通过调节成像镜头的光圈, 合理地布置光源来改变照度, 使之适应CCD 器件的响应范围,达到精确测量的目的。在实验技术上可以通过图像灰度的直方图来确定照度是否合理。由于灰度直方图表达了图像灰度分布的统计情况, 如果灰度值大的像素数量大, 则整幅图像就比较亮; 反之, 则偏暗,同时也能反映饱和和曝光不足的情况。图1 (a, b, c) 给出了正常、曝光不足和饱和三种情况的图像灰度直方图。
4、选择合理的子区尺寸
CCD 原理表明每一个像素是一单个独立的光电传感器单元, 同时它具有大量的独立的噪声源, 其中包括系统噪声和环境干扰引起的噪声。根据中心极限统计原理, 多重来源的噪声大致呈高斯分布。以前的观察[ 11 ]已经证明像素的读出值临近高斯分布。根据以上分析可知: 当子区像素数量增加时, 在每一个相关函数中的随机误差就会减少, 因为, 在每一个相关函数计算中包含了所有像素的随机误差的和。这已经被利用增大的子区尺寸重复测试结果的一致性所证明[ 11 ]。然而, 正如电子应变仪技术中的标距效应一样, 大的子区尺寸在测量中会因存在变形梯度所引起的误差增大的可能性, 特别是当在编程时假定子区中的变形是一常量。因此, 选择子区尺寸采用一个折衷方案是必要的。
5、统计数据处理
在采用数字图像相关处理的不同技术中, 一种通常的用于抵消噪声影响的做法是处理时间平均图像, 即用于最后处理的每一幅图像都是一个有同一变形状态下连续采集的一系列图像的平均。这种处理前平均的手段是被普遍采用的, 因为它既具有线性统计理论又具有实验证明作参考。然而, 这种手段虽然能够抑制随机误差, 但却不能消除随机误差。因为处理过程对于最后的测量结果没有统计效果, 所以这种处理方法使最后的测量结果仍保留有随机误差的影响。在作者实验中采用一种变换方式, 即“处理后平均”。这种方法需要采集并存储每一变形状态下的几幅图像, 然后, 按照组合规则对两组图像进行交叉处理, 处理方法如图2 所示。例如, 变形前后各采集10 帧散斑图, 按组合规则, 把变形前的10 帧图像与变形后的10 帧图像分别做交叉的数字相关计算, 结果得出100 组计算结果。然后利用统计学方法, 对这多组计算结果做进一步的分析和处理, 分别算出各个分量(如位移和位移梯度) 的平均值和标准偏差, 这些平均值是真实解的最好统计值, 标准偏差可以作为最大可能误差的一半(95% 可信度) , 最后的解可表示成平均值加上最大可能误差。
注：
本文截取自《数字图像相关测量的误差分析及其改进措施》,原作者为:
王冬梅 方如华 秦玉文
(同济大学工程力学与技术系) (天津大学力学与工程测试系)
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