کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7131770 | 1461689 | 2018 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Improved initial guess with semi-subpixel level accuracy in digital image correlation by feature-based method
ترجمه فارسی عنوان
حدس اولیه اولویت با دقت سطح نیمه پیکسلی در همبستگی تصویر دیجیتال با روش مبتنی بر ویژگی بهبود یافته است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی برق و الکترونیک
چکیده انگلیسی
The quality initial guess of deformation parameters in digital image correlation (DIC) has a serious impact on convergence, robustness, and efficiency of the following subpixel level searching stage. In this work, an improved feature-based initial guess (FB-IG) scheme is presented to provide initial guess for points of interest (POIs) inside a large region. Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) features are semi-uniformly extracted from the region of interest (ROI) and matched to provide initial deformation information. False matched pairs are eliminated by the novel feature guided Gaussian mixture model (FG-GMM) point set registration algorithm, and nonuniform deformation parameters of the versatile reproducing kernel Hilbert space (RKHS) function are calculated simultaneously. Validations on simulated images and real-world mini tensile test verify that this scheme can robustly and accurately compute initial guesses with semi-subpixel level accuracy in cases with small or large translation, deformation, or rotation.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Optics and Lasers in Engineering - Volume 104, May 2018, Pages 149-158
Journal: Optics and Lasers in Engineering - Volume 104, May 2018, Pages 149-158
نویسندگان
Yunlu Zhang, Lei Yan, Frank Liou,