數(shù)字散斑圖像相關(guān)技術(shù)的改進(jìn)遺傳算法.pdf

1、數(shù)字散斑圖像相關(guān)法是對(duì)全場(chǎng)位移和應(yīng)變進(jìn)行量化分析的光學(xué)測(cè)量方法。近年來(lái)，數(shù)字散斑圖像相關(guān)技術(shù)以其自動(dòng)處理、非接觸、全場(chǎng)等優(yōu)點(diǎn)獲得了重要的成功，在理論研究和工程實(shí)際中都有廣泛的應(yīng)用前景。 本文在對(duì)數(shù)字散斑圖像相關(guān)法的基本理論進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，提出了彩色數(shù)字散斑圖像相關(guān)法，即用彩色散斑圖取代灰度散斑圖進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算，并針對(duì)RGB色彩空間提出了衡量彩色圖像相似程度的數(shù)學(xué)指標(biāo)。由于彩色圖像較之灰度圖像包含更多色彩信息，因此，利用彩色圖

2、像進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算提高了數(shù)字散斑圖像相關(guān)技術(shù)的測(cè)量精度，同時(shí)拓寬了其應(yīng)用范圍。 數(shù)字散斑圖像相關(guān)技術(shù)中的關(guān)鍵問(wèn)題是相關(guān)運(yùn)算，作者通過(guò)對(duì)各種優(yōu)化算法特性的比較和對(duì)國(guó)內(nèi)外最新進(jìn)展的追蹤，針對(duì)傳統(tǒng)的優(yōu)化算法優(yōu)化結(jié)果非常依賴所選的初始點(diǎn)和需要圖像導(dǎo)數(shù)信息的兩大顯著缺點(diǎn)，提出數(shù)字散斑圖像相關(guān)運(yùn)算的遺傳算法。 遺傳算法是借鑒生物的自然選擇和遺傳進(jìn)化機(jī)制而開(kāi)發(fā)出的一種全局自適應(yīng)概率搜索算法。本文詳細(xì)介紹了遺傳算法的基本思想和應(yīng)用過(guò)程。一般

3、研究認(rèn)為遺傳算法的搜索和優(yōu)化能力取決于遺傳算子，作者驗(yàn)證、比較并分析了各種基于實(shí)數(shù)編碼的遺傳算子進(jìn)行相關(guān)計(jì)算的能力，在此基礎(chǔ)上，對(duì)算術(shù)交叉算子和高斯變異算子進(jìn)行了改進(jìn)。遺傳算法具有隱含并行性，像撒網(wǎng)一樣，在整個(gè)解空間進(jìn)行搜索，這使得遺傳算法具有較好的全局搜索性能，減少了陷于局部極值的風(fēng)險(xiǎn)。而模擬退火法有較強(qiáng)的局部搜索能力，作者將遺傳算法和模擬退火法進(jìn)行結(jié)合，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)，形成了遺傳模擬退火法。實(shí)驗(yàn)證明，對(duì)遺傳算法的改進(jìn)提高了其局部