公开(公告)号：CN117710490A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311718401.6

申请日：2023-12-14

申请人： 长春工业大学

发明人： 刘小勇 ,  张晓伟 ,  李荣丽 ,  范依航 ,  裴晓日 ,  李凯凯

IPC分类号： G06T7/90 ,  G01B11/16

摘要： 本发明涉及非接触测量领域，提供了一种基于目标颜色特征的形变测量方法，包括：初始化数据，提取彩色散斑图像中参考目标颜色分布模型；根据判断阈值，计算有效粒子数，基于初始化的粒子组重采样产生新的粒子组；基于前述得到的粒子组，利用二维离散时间近似常速度运动模型做预测，得到新的粒子组；基于前述得到的粒子组，计算出每个粒子候选目标颜色分布模型，同时使用Bhattacharyya距离对两个分布模型进行互相关计算，以度量彼此的相似性，从而重新确定每个粒子的权值，并将其归一化，得到新的粒子组；基于前述得到的归一化权值，采用加权准则求出目标状态的均值估计；基于目标状态的均值估计，即可求得目标的形变。本发明的方法能够提高大变形测量精度。

公开(公告)号：CN117710402A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202311718415.8

申请日：2023-12-14

申请人： 长春工业大学

发明人： 刘小勇 ,  裴晓日 ,  李荣丽 ,  郝兆朋 ,  张晓伟 ,  李凯凯

IPC分类号： G06T7/20 ,  G06T17/30 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及数字图像相关技术领域，提供了一种基于深度学习与曲面拟合算法的两级亚像素位移测量方法，包括：准备预定数量的与待测量图片相类似的图片作为训练集；使用训练集对深度学习模型Real‑ESRGAN进行训练；准备与训练集的数量成预定比例的测试集；使用测试集对训练好的模型进行测试，评估模型效果；将待测量的两幅图片放入已经训练好的模型中得到散斑图亚像素灰度值；将两幅生成亚像素灰度值的图片的亚像素级的相关系数作为输入，输入到二元二次曲面拟合程序中；选取1764个点，统计所有点位移的平均值，得到实际位移。本发明的基于深度学习与曲面拟合算法的两级亚像素位移测量方法具有更高的精度。