基于香农熵的爬山算法

摘要：

针对现有的数字图像相关(DIC)法图像匹配技术中,子集的大小通常由用户根据自己的经验来定义的,这样就会使得DIC的匹配精度降低.提出了一种基于香农熵自适应选择子集的方法来优化爬山算法,该算法能够在不降低计算效率的前提下,显著提高位移测量精度.通过实验验证得出,当子集大小选择恰当时,该算法能使匹配精度达到0.98,将其与常用的爬山算法相比较发现准确率提高了0.04,而且随着位移不断增大,这种优势越明显.最后通过刚体位移实验也验证了此算法的有效性,改进的算法适用于DIC形变分析.

关键词：光学测量、DIC、爬山算法、自适应选择子集、香农熵

所属期刊栏目：41

分类号：O439(光学)

资助基金：山西回国留学人员科研项目;山西省自然科学基金

在线出版日期：2022-09-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：20-24