基于最優(yōu)盒維數(shù)圖像匹配的MEMS面內(nèi)位移測量.pdf

1、MEMS的動態(tài)特性決定了MEMS器件的基本性能，其測試技術得到國內(nèi)外的高度重視，在眾多方法中基于微視覺的技術因能實現(xiàn)高速高精度測量而備受關注。圖像分析理論與方法的研究是基于微視覺測量的技術核心，而圖像相關性研究是提高測度試速度和精度的關鍵，分形具有自相似性這一重要特征在利用圖像相關性方面有著很大的發(fā)展?jié)摿?。因此，將分形運用于圖像匹配和MEMS的動態(tài)測試具有深遠的研究意義和實用價值。
　　 首先，本文闡述了國內(nèi)外MEMS動態(tài)測量方

2、法研究的現(xiàn)狀，以提高MEMS面內(nèi)位移測量的精度為目的，根據(jù)區(qū)域質心的不變性，選定了基于區(qū)域質心的MEMS面內(nèi)位移測量方法，并進行了測量系統(tǒng)的總體設計。
　　 其次，在基于區(qū)域質心的MEMS面內(nèi)位移測量中，圖像匹配是測量的關鍵。本文利用分形的自相似性在充分利用圖像相關性方法具有的發(fā)展?jié)摿Γ瑢⒎中卫碚撚糜趫D像的相關性匹配技術中，提出了基于分形維數(shù)的圖像匹配算法，實現(xiàn)了圖像的高精度匹配。
　　 由于分形維數(shù)的計算是基于分形維數(shù)

3、圖像匹配的核心，本文對分形維數(shù)的計算方法進行了深入研究，在目前最常用的差分盒計數(shù)法(differential box counting，DBC)的基礎上進行改進，提出了一種新的分形維數(shù)計算法—最優(yōu)盒計數(shù)法，它克服了差分盒計數(shù)法存在“空盒子”被計數(shù)的缺陷，使得測得的圖像維數(shù)值更接近圖像的實際維數(shù)值。在此基礎上，提出基于最優(yōu)盒維數(shù)的圖像匹配方法，進一步提高了基于分形維數(shù)的圖像匹配算法的精度。為進一步提高匹配精度，采用了分形插值法實現(xiàn)亞像素級