一种基于预变形辅助前向加性高斯牛顿法的数字图像相关方法

摘要

尽管数字图像相关(Digital Image Correlation, DIC)方法已经取得了显著进展,但提高DIC的测量精度仍然是关键问题之一,特别是在非均匀变形条件下。本文将变形分解为预变形和后变形两部分,进而将DIC位移求解过程分解为两个子过程:预变形估计和后变形迭代。借助预变形辅助策略将前向加性高斯牛顿(Forward Additive Gauss-Newton, FA-GN)算法推广为pFA-GN (Pre-deformation FA-GN, pFA-GN)算法。数值实验结果表明,本文提出的pFA-GN算法显著提高了DIC在非均匀变形条件下的测量精度。