卢 宇，陈 果，申 远，陈晓婷

(合肥师范学院电子信息与电气工程学院，安徽 合肥230601)

数字图像相关(Digital Image Correlation，DIC)[1－3]技术是一种广泛应用于位移和变形测量的非接触图像测量方法，是材料科学领域一种流行而有效的方法[4－6]。基于2D或3D-DIC技术的视频引伸计使用CCD摄像机拍摄试样表面散斑的全场位移与变形[7－9]。

DIC算法是由Peter[10]和Yamaguchi[11]分别在20世纪80年代提出的。对DIC算法的研究主要集中在算法的准确性和效率[12－13]。DIC算法按精度可分为整数像素法和亚像素法。整数像素算法采用零均值归一化互相关(zero-mean nomalized cross-correlation，ZNCC)[14－15]准则。相关系数的最大或最小峰值位置即为最佳配准点。为了提高ZNCC算法的计算效率，Lewis[15]在计算过程中引入了求和表和快速傅立叶变换，提出了快速零均值归一化互相关(fast zero-mean nomalized cross-correlation，FZNCC)。

为了提高配准精度，研究人员在不增加相机和镜头成本的前提下，提出了各种亚像素配准方法。这些方法包括相关系数拟合法和图像灰度梯度下降法。其中灰度梯度下降法比相关系数拟合法更适合于图像变形的测量[16]，也是DIC的标准方法。前向加性牛顿－拉弗森(forward additive Newton-Raphson，FANR)[17]算法是第一个提出来的梯度下降算法，目前已成为DIC技术中应用最广泛的算法。然而，FANR算法必须计算两个图像子集的相似度，并在每个迭代步骤中计算海森矩阵。这样的过程往往很耗时。Baker等人[18]提出了反向组合高斯－牛顿(inverse composition Gauss-Newton，IC-GN)算法，该算法比FA-NR算法效率更高，并获得了几乎一致的精度。IC-GN算法是当前DIC研究的热点之一[19]。然而，IC-GN算法在提出时只考虑了单点图像配准。为了进行全场图像变形测量，Pan等人[20]提出了双立方插值系数缓存表和初始值转移策略来加速全场配准计算的效率。……