A prediction–correction method for fast and accurate initial displacement field estimation in digital image correlation

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作者
Hongfan Yang,Sihan Wang,Huanxiong Xia,Jianhua Liu,Aimin Wang,Yong Yang
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:33 (10): 105201-105201 被引量:3
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ac7a06
摘要

Abstract Initial displacement estimation is one of the most critical issues in digital image correlation. A better initial value can greatly improve the convergence rate and accuracy of the algorithms with subpixel accuracy. This paper developed an efficient estimation method to yield high-quality initial displacement fields. This method finds the initial displacement of each subset in a prediction–correction way, in which the displacement of the seed point is found by exhaustive search, but the other subsets are first predicted by an extrapolation scheme and then corrected by a monotonous search strategy. This method was tested by extensive experiments and validated by comparing with the well-known exhaustive search and adaptive rood pattern search methods, and then it was combined with the inverse compositional Gauss–Newton algorithm to perform subpixel-optimization experiments. The results demonstrated excellent features of accuracy, effectiveness, and convergence. Finally, we presented a three-dimensional surface reconstruction experiment using the proposed method, obtaining a geometric accuracy with a relative error of 0.016%.
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