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Sub-pixel displacement measurement based on the combination of a gray wolf optimizer and gradient algorithm

像素 数字图像相关 流离失所(心理学) 算法 斑点图案 初始化 计算机科学 模拟退火 数学 人工智能 计算机视觉 光学 物理 心理学 心理治疗师 程序设计语言
作者
Long Sun,Chen Tang,Min Xu,Zhenkun Lei
出处
期刊:Applied Optics [Optica Publishing Group]
卷期号:60 (4): 901-901 被引量:7
标识
DOI:10.1364/ao.403408
摘要

The digital speckle correlation method (DSCM) aims to measure the displacement of the interesting points by matching the subset around the same point between the undeformed image and the deformed image. It is an effective and powerful optical metrology method for deformation measurement. Considering that the gray wolf optimizer (GWO) is one of the most popular metaheuristic algorithms to calculate the unknown search spaces in the field of optical engineering, a sub-pixel displacement measurement technique based on the GWO and gradient algorithm is proposed. First, the zero-mean normalized cross correlation function is applied to analyze the correlation between the reference image and deformed image subsets. Second, by exploiting the global searching ability of the GWO algorithm, the initial integer pixel value is obtained and further viewed as the initialization displacement. Finally, the final sub-pixel displacement is generated by using a Barron gradient algorithm. Compared with the state-of-the-art methods on synthetic speckle images, the proposed method can effectively measure the displacement and deformation of rigid bodies. Furthermore, the experiments on the real images demonstrate the effectiveness of our presented framework.
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