[发明专利]一种基于粒子群算法的亚像素定位方法

权利要求书

1.一种基于粒子群算法的亚像素定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：使用matlab仿真出数字散斑图像作为原图，对原图进行平移得到目标图；

S2：在原图中选择一个待测点，并记录下待测点的坐标(x,y)，在变形后的散斑图中以坐标(x,y)为中心，划分出一个2R*2R大小的矩形区域，作为目标区域，其中R为搜索半径，在原图中，以待测点为中心，划分出一个2r*2r的矩形区域作为样本子区用于计算相关系数，其中r为样本子区半径；

S3：在目标区域中，随机初始化n个点，作为粒子群算法中随机初始化的n个粒子，针对每个粒子，以该粒子为中心划分出一个2r*2r的矩形区域作为目标子区，使用粒子群算法找到变形后的散斑图像中整像素坐标点，根据定位到的整像素坐标点，求解出整像素位移；

S4：针对步骤S3得到的整像素坐标点，以该点为中心，划分一个10*10的矩形区域作为待插值区域，使用双三次插值算法对该区域进行插值，然后使用粒子群算法找到插值后的该区域中相关系数最大的点；

S5：对于上一步找到的相关系数最大的点，使用二次多项式拟合算法计算出亚像素坐标。

2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的亚像素定位方法，其特征在于：步骤S2中在目标图中选取的样本子区半径大小为10个像素。

3.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的亚像素定位方法，其特征在于：所述步骤S3中的粒子群算法初始种群大小为400，每个粒子的起点坐标随机初始化，随机初始化飞行速度，迭代次数150，算法收敛后停止搜寻。

4.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的亚像素定位方法，其特征在于：步骤S4中，双三次插值算法对待插值区域进行插值包括：通过对该区域的x方向和y方向分别进行一次三次插值获得双三次插值，在图像插值过程中，采用sinc函数进行灰度插值。

5.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的亚像素定位方法，其特征在于：步骤S4中使用双三次插值算法对目标点周围选取16个点作为驻点，然后将插值区域放大20倍，在放大后的子区域中使用粒子群算法找到相关系数最大的点。

6.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的亚像素定位方法，其特征在于：步骤S5中，得到目标图中的整像素点坐标之后，使用该点周围的8个点来计算二元多项式拟合中的参数，该8个点的坐标分别为(x₀,y₀)、(x₀,y₁)、(x₀,y₂)、(x₁,y₀)、(x₂,y₀)、(x₁,y₁)、(x₁,y₂)、(x₂,y₁)、(x₂,y₂)，对于拟合之后求出的坐标，计算出的位移除以20，得到最终的亚像素位移。

7.根据权利要求6所述的基于粒子群算法的亚像素定位方法，其特征在于：二元多项式中拟合函数为：

f(x,y)＝a₀₀+a₁₀x+a₀₁y+a₂₀x²+a₁₁xy+a₀₂y²

取3×3的拟合窗口，则有：

f(x₀,y₀)＝a₀₀+a₁₀x₀+a₀₁y₀+a₂₀x₀²+a₁₁x₀y₀+a₀₂y₀²

f(x₀,y₁)＝a₀₀+a₁₀x₀+a₀₁y₁+a₂₀x₀²+a₁₁x₀y₁+a₀₂y₁²

f(x₀,y₂)＝a₀₀+a₁₀x₀+a₀₁y₂+a₂₀x₀²+a₁₁x₀y₂+a₀₂y₂²

f(x₁,y₀)＝a₀₀+a₁₀x₁+a₀₁y₀+a₂₀x₁²+a₁₁x₁y₀+a₀₂y₀²

f(x₂,y₀)＝a₀₀+a₁₀x₂+a₀₁y₀+a₂₀x₂²+a₁₁x₂y₀+a₀₂y₀²

f(x₁,y₁)＝a₀₀+a₁₀x₁+a₀₁y₁+a₂₀x₁²+a₁₁x₁y₁+a₀₂y₁²

f(x₁,y₂)＝a₀₀+a₁₀x₁+a₀₁y₂+a₂₀x₁²+a₁₁x₁y₂+a₀₂y₂²

f(x₂,y₁)＝a₀₀+a₁₀x₂+a₀₁y₁+a₂₀x₂²+a₁₁x₂y₁+a₀₂y₁²

f(x₂,y₂)＝a₀₀+a₁₀x₂+a₀₁y₂+a₂₀x₂²+a₁₁x₂y₂+a₀₂y₂²

其中，a₀₀、a₀₁、a₁₀、a₂₀、a₁₁、a₀₂为待求解的系数，利用最小二乘法，求得上述方程组中的6个系数，在拟合曲面的极值点处，满足：

求解得亚像素坐标：

根据求出的亚像素坐标可求得亚像素位移。