隨著圖像采集設(shè)備、數(shù)字處理儀器和相關(guān)算法的不斷發(fā)展,數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)已經(jīng)使得對(duì)結(jié)構(gòu)變形信息的全場(chǎng)測(cè)量成為可能,這也為利用變形測(cè)量信息進(jìn)行模型參數(shù)識(shí)別的計(jì)算反求提供了充足的數(shù)據(jù)支撐。然而,由于數(shù)字圖像相關(guān)是全場(chǎng)測(cè)量,所獲取的數(shù)據(jù)量極大,如何從測(cè)量數(shù)據(jù)中提取有用的信息和去除冗余噪聲已成為一個(gè)重要的研究方向。因此,有必要研究一種方法去解決數(shù)字圖像相關(guān)測(cè)量的龐大數(shù)據(jù)量和選點(diǎn)困難的問(wèn)題。針對(duì)上述技術(shù)難點(diǎn),開展的主要工作如下:1、介紹了數(shù)字圖像相關(guān)測(cè)量的應(yīng)用領(lǐng)域和特征參數(shù)識(shí)別的相關(guān)方法。在回顧典型方法的基礎(chǔ)上,提出利用主成分分析法對(duì)結(jié)構(gòu)表面變形數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。一個(gè)方面,降低了數(shù)字圖像相關(guān)技術(shù)所測(cè)龐大數(shù)據(jù)的應(yīng)用成本;另一方面,達(dá)到在保留結(jié)構(gòu)表面變形信息主要特征的前提下顯著降低數(shù)據(jù)量的目的。再者,針對(duì)數(shù)字圖像相關(guān)測(cè)量的龐大數(shù)據(jù)量和選點(diǎn)困難的問(wèn)題,本文提出一種基于DIC測(cè)量數(shù)據(jù)主成分分析壓縮的特征參數(shù)識(shí)別方法。該方法以經(jīng)PCA壓縮的DIC測(cè)量數(shù)據(jù)和經(jīng)基向量投影的有限元位移數(shù)據(jù)之間差值最小為優(yōu)化目標(biāo),建立了最小二乘法的特征參數(shù)模型,并利用Guass-Newton方法進(jìn)行模型求解。2、對(duì)本文所提的特征參數(shù)識(shí)別... 

【文章來(lái)源】：天津科技大學(xué)天津市

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１?ＤＩＣ的應(yīng)用：（ａ）爆破可視化（ｂ）高溫?zé)嶙冃螠y(cè)量（ｃ）旋轉(zhuǎn)圓盤的震動(dòng)和模態(tài)分析??（ｄ）面部表情變形測(cè)量??Ｆｉｇ．?１－１?Ｔｈｅ?ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?ＤＩＣ：?（ａ）?Ｂｌａｓｔｉｎｇ?ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ?（ｂ）?Ｈｉｇｈ?ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ?ｔｈｅｒｍａｌ??ｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ?ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ?（ｃ）Ｖｉｂｒａｔｉｏｎ?ａｎｄ?ｍｏｄａｌ?ａｎａｌｙｓｉｓ?ｏｆ?ａ?ｒｏｔａｔｉｎｇ?ｄｉｓｃ?（ｄ?

用，它可以去除掉數(shù)據(jù)的一些冗余信息和噪聲，使數(shù)據(jù)變得更加簡(jiǎn)單高效，??提高計(jì)算效率。其數(shù)學(xué)定義是：一個(gè)正交化線性變換，把數(shù)據(jù)變換到一個(gè)新的坐標(biāo)系??統(tǒng)中，使得這一數(shù)據(jù)的任何投影的第一大方差在第一個(gè)坐標(biāo)（稱為第一主成分）上，??第二大方差在第二個(gè)坐標(biāo)（第二主成分）上，依次類推。如下圖所示，通過(guò)變化將??Ｘ－Ｙ坐標(biāo)系映射到ｓｉｇｎａｌ和ｎｏｉｓｅ上，通過(guò)坐標(biāo)變化后，找出方差最大的方向?yàn)榈谝??個(gè)坐標(biāo)（ｓｉｇｎａｌ），然后在其正交的平面上找出方差最大的方向?yàn)榈诙䝼�(gè)坐標(biāo)（ｎｏｉｓｅ），??如圖２－１。這樣就可以通過(guò)選取前ｒ個(gè)坐標(biāo)方向來(lái)達(dá)到對(duì)維度（特征）的提煉。??本?Ａｏｉｓｅ?？?？?？？??ｘ?＼?：１＃??？?？?？??？?？?？？＞?？??？?？?？?？??？?？?？??圖２－１?ＰＣＡ去掉噪聲??Ｆｉｇ．?２－１?ＰＣ?Ａ?ｔｏ?ｒｅｍｏｖｅ?ｎｏｉｓｅ??主成分分析主要用于減少數(shù)據(jù)集的維數(shù)，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)集中累計(jì)貢獻(xiàn)率最大的特??征。其方法主要是通過(guò)對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征分解，以得出數(shù)據(jù)的主成分（即特征向??１０??

?天津科技大學(xué)碩士學(xué)位論文???量）與它們的權(quán)值（即特征值）。給定ＸｌＸ２坐標(biāo)系中的一組多變量分布數(shù)據(jù)如圖２－１??（ａ），主成分分析首先找到原始數(shù)據(jù)集的最大變化。然后將這些數(shù)據(jù)點(diǎn)投影到稱為??ＦｔＦ２坐標(biāo)系的新軸上如圖２－１?（ｂ）。Ｆ，軸和？２軸的方向稱為主要分量。數(shù)據(jù)的主要方??向Ｆ，軸隨其正交方向Ｆ２軸顯示變化。在Ｆ２軸上的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)非常接近零的情況下，??如圖２－１?（ｃ）所示，數(shù)據(jù)集只能有一個(gè)變量Ｆ，表示，變量Ｆ２可以被丟棄。??廳??（ａ）?．?．?＇Ａ．?ｔ??蒙．．??Ｉ?／?Ｆ＇?｜?＇?／?Ｆ??ｖ?Ｖ??（ｂ）????（ｃ）??／?＼???７Ｘ＇??圖２－２?ＰＣＡ數(shù)據(jù)壓縮過(guò)程（ａ）原始數(shù)據(jù)（ｂ）調(diào)整軸方向（ｃ）丟棄Ｆ：軸信息??Ｆｉｇ．?２－２?ＰＣＡ?ｄａｔａ?ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ?ｐｒｏｃｅｓｓ?（ａ）?ｒａｗ?ｄａｔａ?（ｂ）?ａｄｊｕｓｔｉｎｇ?ａｘｉｓ?ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ??（ｃ）?ｄｉｓｃａｒｄｉｎｇ?Ｆ２?ａｘｉｓ?ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ??主成分分析的數(shù)據(jù)壓縮過(guò)程一般包括四個(gè)主要步驟：（１）歸一化數(shù)據(jù)得到協(xié)方??差矩陣（２）對(duì)協(xié)方差矩陣計(jì)算特征值和特征向量（３）由大到小排列特征值，保留前??Ｎ個(gè)特征值，并獲得其對(duì)應(yīng)的特征向量（４）將獲得的Ｎ個(gè)特征映射到新的空間。??２．２．３數(shù)據(jù)處理過(guò)程??根據(jù)主成分分析基本原理，給定一?ＤＩＣ測(cè)量位移場(chǎng)，包括ｍｘｎ個(gè)測(cè)點(diǎn)，其中ｍ為??測(cè)點(diǎn)行數(shù)，ｎ為測(cè)點(diǎn)列數(shù)。所測(cè)量位移構(gòu)成二維矩陣，如式（２?—?１）所示。??Ｕ?１１?？?？?？?Ｕ?１?ｎ??Ｕｍｎ?－?［Ｕ１?．．．?Ｕｎ］＝?：?：?Ｇ?Ｒｎ＇Ｘ＂?

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3303554