标志点匹配技术在散斑图像变形初值估计中的应用

"基于标志点匹配的散斑图像变形初值估计法" 本文主要探讨了在数字散斑相关测量技术中，如何有效地进行亚像素精度的变形初值估计。在光学测量领域，特别是相干光学应用中，亚像素精度的测量对于获取精确的物体变形信息至关重要。传统的散斑图像处理方法可能会受到背景噪声的影响，导致提取特征点的准确性下降。 文章提出了一个创新的初值估计方法，该方法依赖于标志点匹配技术。首先，通过在散斑图像上粘贴高反射系数的圆形标志点，这些标志点可以作为可靠的目标参考点。接着，针对散斑背景对标志点提取的干扰，研究者提出了一种改进的尺度不变特征转换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）算法。这种改进的算法特别关注边缘区域，将极值点检测限制在显著的边缘，从而有效减少了冗余特征点的提取，提高了匹配的效率和准确性。 应用单应性变换，研究人员能够从这些标志点出发推算全场的变形情况，为后续的亚像素精度迭代提供初始估计。实验结果显示，采用这种方法，仅需3到4次迭代，亚像素迭代就能达到收敛状态，确保了测量结果的准确性和可靠性。 关键词涉及的领域包括相干光学、光学测量、亚像素精度、初值估计、标志点匹配以及尺度不变特征转换算法。文章中提到的国家自然科学基金民航联合基金和中央高校基本科研业务费资助了这项研究。作者张红颖博士，从事计算机视觉与图像处理的研究，其邮箱地址为：carole_zhang0716@163.com。 该研究为散斑图像的变形分析提供了一个高效且精确的方法，通过优化的标志点匹配和特征提取策略，提升了亚像素精度的变形初值估计，对于相关领域的研究具有重要的理论和实践价值。