[发明专利]一种基于散斑灰度分布特性综合参数的散斑质量评价方法

说明书

本发明公开一种基于散斑灰度分布特性综合参数的散斑质量评价方法，属于图像测量、光学测量相关技术领域。本发明使用由散斑图像平均灰度梯度、散斑图像信息熵、散斑图像自相关参数几个方面组成的散斑灰度分布特性综合参数对散斑图的质量进行综合评价。本发明对散斑图质量进行综合评价，考虑到的指标更多样、参数更全面，能够有效地改善使用如平均灰度梯度、信息熵等单一评价参数所导致的误判现象；本发明采用散斑图像自相关参数这一新参数，遍历整幅散斑图像，能够有效地综合考虑散斑图的对比度、随机度，筛选出高质量的散斑；本发明筛选出的高质量散斑，能够提高数字图像相关系统处理位移、应变的精度。

技术领域

本发明涉及一种基于散斑灰度分布特性综合参数的散斑质量评价方法，属于图像测量、光学测量相关技术领域。

背景技术

散斑图作为数字图像相关测量环节中重要的信息源，其质量好坏对最终的测量结果会产生不同的影响。对于相同的变形状态，相同的计算参数，不同的散斑图表现出不同的计算精度，例如当散斑图呈现规律性较强会在子集匹配过程中产生错误匹配进而使得测量结果与实际结果相差很大。因此，为对散斑特征的随机性、规律性进行判定，对散斑的质量进行评价是必不可少的，散斑图的评价与选择对提高数字图像相关方法测量精度显得十分重要。

现有资料中，对数字图像相关测量中散斑图质量的评价主要包括局部评价参数和全局评价参数两种，其中灰度梯度平方和、平均灰度梯度、熵等参数为定量参数，还有从散斑颗粒大小、图像编码类型等方面对散斑图进行评价分析的方式。但是这些方式大多数都采用单一参数，参数单一容易出现误判现象，对散斑图的质量评价不够准确。因此，对散斑图进行基于散斑灰度分布特性综合参数的质量评价，考虑到的指标更多样、参数更全面，可以更有效地综合考虑散斑图的对比度、随机度等，从而为工程测量中以数字图像相关原理为基础的设备或系统在测量或使用过程中筛选出更高质量的散斑图。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于散斑灰度分布特性综合参数的散斑质量评价方法，使用由散斑图像平均灰度梯度、散斑图像信息熵、散斑图像的自相关参数几个方面组成的散斑灰度分布特性综合参数对散斑图像的质量进行综合评价。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

本发明的一种基于散斑灰度分布特性综合参数的散斑质量评价方法是使用由散斑图像平均灰度梯度、散斑图像信息熵以及散斑图像自相关参数组成的散斑灰度分布特性综合参数，实现对散斑图像质量的综合评价，包括如下步骤：

步骤一：获取散斑图的数字图像：

散斑具有多种存在形式，包括实物散斑和数字散斑，实物散斑包括材料表面的自然图案纹理、人工喷漆、画点或其他方法制作的实物散斑场，数字散斑场通过计算机仿真生成；

对于实物散斑，通过相机进行图像采集获取数字散斑图像，以便进行后续散斑图像的质量评价；

步骤二：确定散斑图像的平均灰度梯度参数：

平均灰度梯度是一个全局参数，平均灰度梯度参数δ_f如式(1)所示：

其中，W和H分别为散斑图像的宽和高，为散斑图像中每个像素点灰度梯度矢量的模，f_x(x_i,y_j),f_y(x_i,y_j)为散斑图像中像素点(x_i,y_j)分别在x,y方向的灰度导数；

根据多幅散斑图像的数字图像相关测量结果的误差和标准差与散斑图像平均灰度梯度参数之间的关系，大多数情况下，散斑图像的平均灰度梯度参数越大，进行数字图像相关测量的误差越小，散斑图像的质量越好；

步骤三：确定散斑图像信息熵：