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题名基于SVM模型的亚像素位移测量方法的研究
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作者
沈澍
孙磊磊
孙义杰
张浩
王森
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机构
南京邮电大学计算机学院
南京工业大学交通运输工程学院
南京工业大学机械与动力工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
北大核心
2025年第5期1156-1160,共5页
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基金
国家自然科学基金面上项目(52275535)资助
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(22KJA520010)资助
+2 种基金
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX22_0973,SJCX22_0266,SJCX23_0273,SJCX24_0318)资助
浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题项目(A2118)资助
南京邮电大学研究生教育教学改革课题项目(JGKT23_XJ07)资助.
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文摘
亚像素位移测量算法常见的有曲面拟合法、梯度法和插值法等,论文介绍了一种基于支持向量机(SVM)模型的亚像素位移测量方法,提出一种用于计算物体移动前后两幅图像的相关值来表征亚像素位移的梯度加权求和法.利用计算机模拟生成一系列以0.001pixel步调的图像,其中70%作为训练集,30%作为测试集,为了检验该模型抗噪性,在生成的图像中添加不同方差的高斯噪声,并将其与曲面拟合法和梯度法进行比较,结果表明在精度要求为0.01pixel时,采用SVM法在保证高精度的情况下其抗噪性优于曲面拟合法和梯度法,其噪声方差上限为0.015,具有很好的鲁棒性可用于实际物体位移的高精度测量.
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关键词
支持向量机(SVM)
亚像素位移
数字图像相关法(DICM)
梯度加权求和法
高斯噪声
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Keywords
support vector machine
sub-pixel displacement
digital image correlation measurement
gradient weighted sum method
gaussian noise
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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