留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

数字图像相关中的散斑区域自动提取研究

胡慧然 但西佐 赵琪涵 孙方圆 王永红

胡慧然, 但西佐, 赵琪涵, 孙方圆, 王永红. 数字图像相关中的散斑区域自动提取研究[J]. 中国光学(中英文), 2019, 12(6): 1329-1337. doi: 10.3788/CO.20191206.1329
引用本文: 胡慧然, 但西佐, 赵琪涵, 孙方圆, 王永红. 数字图像相关中的散斑区域自动提取研究[J]. 中国光学(中英文), 2019, 12(6): 1329-1337. doi: 10.3788/CO.20191206.1329
HU Hui-ran, DAN Xi-zuo, ZHAO Qi-han, SUN Fang-yuan, WANG Yong-hong. Automatic extraction of speckle area in digital image correlation[J]. Chinese Optics, 2019, 12(6): 1329-1337. doi: 10.3788/CO.20191206.1329
Citation: HU Hui-ran, DAN Xi-zuo, ZHAO Qi-han, SUN Fang-yuan, WANG Yong-hong. Automatic extraction of speckle area in digital image correlation[J]. Chinese Optics, 2019, 12(6): 1329-1337. doi: 10.3788/CO.20191206.1329

数字图像相关中的散斑区域自动提取研究

doi: 10.3788/CO.20191206.1329
基金项目: 

国家重点研发计划 2016YFF0101803

国家自然科学基金资助项目 51805137

详细信息
    作者简介:

    胡慧然(1995—), 男, 安徽黄山人, 硕士研究生, 2017年于合肥工业大学获得学士学位, 主要从事数字图像相关及图像处理等方面的研究。E-mail:18605592115@163.com

    王永红(1972—), 男, 安徽合肥人, 教授, 博士生导师, 主要从事光学精密测试、激光散斑干涉检测和机器视觉等方面的研究。E-mail:yhwang@hfut.edu.cn

  • 中图分类号: TP391.4;TH74

Automatic extraction of speckle area in digital image correlation

Funds: 

National Key Research and Development Program of China 2016YFF0101803

National Natural Science Foundation of China 51805137

More Information
  • 摘要: 数字图像相关测量中,相关计算前会人工选取散斑区域进行区域限定。随着工业自动化的发展,面对散斑区域形状越来越复杂以及大量散斑图片的测量需求,找到一种散斑区域自动提取方法至关重要。本文根据散斑的特征,对比多种常规边缘检测方法,提出了一种基于二阶梯度熵函数的散斑区域自动提取判定函数,并通过分析不同的散斑图片,确定了最佳子区熵尺寸区间以及在不同散斑图中的自适应阈值区间,最终通过连通区域分割完成对散斑区域的自动提取。文中采用实际拍摄的散斑图对该方法进行验证,实验结果表明:子区熵尺寸取10 pixel以上,该算法对散斑区域表现敏感;自适应阈值取图中最大梯度熵值的Q-1.25至Q范围内时,可以将散斑区域与背景区域有效分割。基本能完成对散斑区域的自动提取,达到了相关计算前散斑区域选择的目的。

     

  • 图 1  几种边缘检测算子处理结果对比

    Figure 1.  Comparison of processing results from several edge detection operators

    图 2  拉式变换后散斑区域与背景区域灰度直方图的对比

    Figure 2.  Comparison of gray histograms between speckle area and background area after laplacian transformation

    图 3  二阶梯度熵值分割结果

    Figure 3.  Second order gradient entropy segmentation results

    图 4  散斑区域提取结果

    Figure 4.  Extraction results of speckle area

    图 5  散斑区域提取算法的实现流程图

    Figure 5.  Implementation flow chart for speckle area extraction algorithm

    图 6  不同熵值随判定子区大小的变化

    Figure 6.  Different entropy values vary with the size of the decision sub-area

    图 7  不同样式散斑图像

    Figure 7.  Different types of speckle images

    图 8  不同的散斑图像

    Figure 8.  Different speckle images

    图 9  图 8中各散斑图像对应的散斑提取结果

    Figure 9.  Speckle extraction results corresponding to Fig. 8

    图 10  散斑区域与背景区域对比验证结果

    Figure 10.  Comparison results of speckle area and background area

    表  1  不同样式散斑图对应的二阶梯度熵值

    Table  1.   Second order entropy values corresponding to different types of speckle patterns

    Picture Max(Q) Min(Q) Avg(Q) Diff(Q)
    Pic(a) 6.868 10 5.502 54 6.396 67 1.365 56
    Pic(b) 5.218 34 3.965 52 4.793 77 1.252 82
    Pic(c) 5.583 25 4.391 42 5.018 05 1.191 83
    Pic(d) 4.746 89 3.782 02 4.348 52 0.964 87
    Pic(e) 6.368 67 4.974 82 5.945 93 1.393 84
    Avg 5.757 05 4.523 26 5.300 59 1.233 78
    下载: 导出CSV
  • [1] 胡悦, 王永红, 鲍思源, 等.高温下数字图像相关散斑最优成像探究[J].中国光学, 2018, 11(5):728-735. http://www.chineseoptics.net.cn/CN/abstract/abstract9627.shtml

    HU Y, WANG Y H, BAO S Y, et al.. Optimal imaging of digital image correlation speckle under high temperature[J]. Chinese Optics, 2018, 11(5):728-735.(in Chinese) http://www.chineseoptics.net.cn/CN/abstract/abstract9627.shtml
    [2] MBAREK T B, ROBERT L, HUGOT F, et al.. Mechanical behavior of wood-plastic composites investigated by 3D digital image correlation[J]. Journal of Composite Materials, 2011, 45(26):2751-2764. doi: 10.1177/0021998311410466
    [3] WANG Y L, TANG J X, DAI ZH Y, et al.. Experimental study on mechanical properties and failure modes of low-strength rock samples containing different fissures under uniaxial compression[J]. Engineering Fracture Mechanics, 2018, 197:1-20. doi: 10.1016/j.engfracmech.2018.04.044
    [4] 王永红, 但西佐, 胡悦, 等.基于高速数字图像相关的人车碰撞伤害实验研究[J].光电子·激光, 2017, 28(1):81-86. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=gdzjg201701013

    WANG Y H, DAN X Z, HU Y, et al.. Car-pedestrian impact test based on high speed digital image correlation[J]. Journal of Optoelectronics·Laser, 2017, 28(1):81-86.(in Chinese) http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=gdzjg201701013
    [5] 王伟, 刘振邦, 包宇, 等.数字图像处理技术在扫描电化学显微镜中的应用[J].分析化学, 2018, 46(3):342-347. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/fxhx201803007

    WANG W, LIU ZH B, BAO Y, et al.. Application of digital image processing technology in scanning electrochemical microscope[J]. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2018, 46(3):342-347. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/fxhx201803007
    [6] 张腾达, 卢荣胜, 杨蕾.DIC中亚像素位移测量的多项式曲面拟合法[J].激光杂志, 2016, 37(11):141-144. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/jgzz201611034

    ZHANG T D, LU R SH, YANG L. Subpixel displacement registration using polynomial surface fitting in DIC[J]. Laser Journal, 2016, 37(11):141-144.(in Chinese) http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/jgzz201611034
    [7] 姜锦虎, 王海凤, 刘诚.数字散斑图跟相关测量系统抗噪声干扰能力关系的研究—提高相关测量精度途径之一[C].第九届全国实验力学学术会议, 中国力学学会, 2000: 294-297.

    JIANG J H, WANG H F, LIU CH. Research on the relationship between digital speckle pattern and anti-noise ability of related measurement systems—one of the ways to improve the accuracy of related measurements[C]. National Conference on Experimental Mechanics, Chinese Society of Theoretical and Applied Mechanics, 2000: 294-297.(in Chinese)
    [8] 唐正宗, 梁晋, 肖振中, 等.大变形测量数字图像的种子点匹配方法[J].西安交通大学学报, 2010, 44(11):51-55. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xajtdxxb201011011

    TANG ZH Z, LIANG J, XIAO ZH ZH, et al.. Digital image correlation method based on seed point for large deformation measurement[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 2010, 44(11):51-55.(in Chinese) http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/xajtdxxb201011011
    [9] 苏勇, 张青川.数字图像相关的噪声导致系统误差及散斑质量评价标准[J].实验力学, 2017, 32(5):699-717. http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=sylx201705012

    SU Y, ZHANG Q CH. Noise-induced bias and evaluation criterion of speckle quality in digital image correlation[J]. Journal of Experimental Mechanics, 2017, 32(5):699-717.(in Chinese) http://www.wanfangdata.com.cn/details/detail.do?_type=perio&id=sylx201705012
    [10] 杜亚志, 王学滨, 冯威武, 等.基于一阶及二阶灰度梯度的散斑图质量评价方法[J].光学技术, 2017, 43(2):169-175. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/gxjs201702017

    DU Y ZH, WANG X B, FENG W W, et al.. Method for speckle pattern quality assessment based on one-order and two-order intensity gradients[J]. Optical Technique, 2017, 43(2):169-175.(in Chinese) http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/gxjs201702017
    [11] 付瀚毅, 刘原原.高均匀性小孔径激光照明系统[J].液晶与显示, 2018, 33(7):548-554. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yjyxs201807002

    FU H Y, LIU Y Y. High uniformity laser illumination system with small aperture[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2018, 33(7):548-554.(in Chinese) http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yjyxs201807002
    [12] 于长淞, 方超.基于小波变换的ESPI图像去噪及边缘提取[J].液晶与显示, 2011, 26(6):818-822. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yjyxs201106020

    YU CH S, FANG CH. ESPI image denoising and edge extraction based on wavelet transform[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2011, 26(6):818-822.(in Chinese) http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yjyxs201106020
    [13] 王灿进, 石宁宁, 孙涛.同态非局部滤波在激光主动成像散斑抑制中的应用研究[J].液晶与显示, 2016, 31(2):193-200. http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yjyxs201602011

    WANG C J, SHI N N, SUN T. Application of homomorphic non-local filters in speckle noise suppression for laser active imaging[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2016, 31(2):193-200.(in Chinese) http://d.old.wanfangdata.com.cn/Periodical/yjyxs201602011
    [14] 周心明, 兰赛.图像处理中几种边缘检测算法的比较[J].现代电力, 2000, 17(3):65-69. doi: 10.3969/j.issn.1007-2322.2000.03.013

    ZHOU X M, LAN S. Comparison of the edge detection algorithms in image processing[J]. Modern Electric Power, 2000, 17(3):65-69.(in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1007-2322.2000.03.013
    [15] 方爱平, 田蓬勃, 贾怡, 等.最大熵原理在概率分布预测中的应用[J].物理与工程, 2017, 27(6):86-89, 94. doi: 10.3969/j.issn.1009-7104.2017.06.019

    FANG A P, TIAN P B, JIA Y, et al.. The application of the maximum entropy principle in the forecast for probability distribution[J]. Physics and Engineering, 2017, 27(6):86-89, 94.(in Chinese) doi: 10.3969/j.issn.1009-7104.2017.06.019
    [16] 罗锦锋, 苏显渝.数字散斑的仿真建模与变形场测量[J].四川大学学报(自然科学版), 2009, 46(5):1347-1351. doi: 10.3969/j.issn.0490-6756.2009.05.27

    LUO J F, SU X Y. The simulation modeling and deformation field measurements of digital speckles[J]. Journal of Sichuan University(Natural Science Edition), 2009, 46(5):1347-1351. doi: 10.3969/j.issn.0490-6756.2009.05.27
    [17] 王志勇, 王磊, 郭伟, 等.数字图像相关方法最优散斑尺寸[J].天津大学学报, 2010, 43(8):674-678. doi: 10.3969/j.issn.0493-2137.2010.08.003

    WANG ZH Y, WANG L, GUO W, et al.. Optimal size of speckle spot in digital image correlation method[J]. Journal of Tianjin University, 2010, 43(8):674-678. doi: 10.3969/j.issn.0493-2137.2010.08.003
  • 加载中
图(10) / 表(1)
计量
  • 文章访问数:  1087
  • HTML全文浏览量:  330
  • PDF下载量:  45
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2018-12-12
  • 修回日期:  2019-02-01
  • 刊出日期:  2019-12-01

目录

    /

    返回文章
    返回