数字图像相关的快速初始猜测估计

数字图像相关 (DIC) 因其非接触、低成本和高精度的特点，被广泛用于定量变形测量的光学计量技术。DIC 依赖于非线性优化算法，因此高效地获得可靠的初始猜测至关重要。获取初始猜测最常用的方法是可靠性引导的数字图像相关 (RG-DIC) 方法，该方法可靠但具有路径依赖性。这种路径依赖性方法限制了利用并行计算技术进一步提高 DIC 的计算速度，且计算误差可能沿计算路径传播。因此，需要一种可靠且路径无关的算法来提供可靠的初始猜测，以充分发挥并行计算的能力。本文提出了一种用于初始猜测估计的算法。数值实验和真实实验表明，所提出的自适应增量不相似性近似算法 (A-IDA) 具有以下特点：1) 与逆合成高斯 - 牛顿 (IC-GN) 亚像素配准算法相比，A-IDA 算法所需的计算时间可忽略不计，尤其是在子集尺寸相对较大时；2) A-IDA 算法的效率受搜索范围影响较小；3) 其效率受子集尺寸影响较小；4) 该算法的阈值易于选择。