基于改进边缘信息的ZNCC位移提取算法研究

为了解决ZNCC模板匹配算法计算量大、定位精度低等问题,提出了一种基于改进边缘信息的ZNCC位移提取算法。首先,通过曲面拟合法提高基于ZNCC位移提取算法的亚像素精度。然后利用滤波处理后的Sobel算子边缘检测算法提取视频每一帧中的重要信息特征,创建新的模板,并进行ZNCC相关值计算。为减少匹配点和运算量,根据信息点数设定不同的步长。最后,采用基于改进边缘信息的ZNCC位移提取算法提取实验视频中运动对象的位移波形图进行分析验证。实验结果显示,测量速度上提高了77.46%,测量误差为0.234 4%,证明了基于改进边缘信息的ZNCC位移提取算法不仅保留了原算法的搜寻精度与稳定性优势,并在速度上取得了显著提高。