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龙图腾网获悉中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所申请的专利一种基于散斑灰度分布特性综合参数的散斑质量评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116051529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310101246.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于散斑灰度分布特性综合参数的散斑质量评价方法是由陈永昕;甘晓川设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于散斑灰度分布特性综合参数的散斑质量评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于散斑灰度分布特性综合参数的散斑质量评价方法，属于图像测量、光学测量相关技术领域。本发明使用由散斑图像平均灰度梯度、散斑图像信息熵、散斑图像自相关参数几个方面组成的散斑灰度分布特性综合参数对散斑图的质量进行综合评价。本发明对散斑图质量进行综合评价，考虑到的指标更多样、参数更全面，能够有效地改善使用如平均灰度梯度、信息熵等单一评价参数所导致的误判现象；本发明采用散斑图像自相关参数这一新参数，遍历整幅散斑图像，能够有效地综合考虑散斑图的对比度、随机度，筛选出高质量的散斑；本发明筛选出的高质量散斑，能够提高数字图像相关系统处理位移、应变的精度。

本发明授权一种基于散斑灰度分布特性综合参数的散斑质量评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于散斑灰度分布特性综合参数的散斑质量评价方法，其特征在于：使用由散斑图像平均灰度梯度、散斑图像信息熵以及散斑图像自相关参数组成的散斑灰度分布特性综合参数，实现对散斑图像质量的综合评价，包括如下步骤： 步骤一：获取散斑图的数字图像： 散斑具有多种存在形式，包括实物散斑和数字散斑，实物散斑包括材料表面的自然图案纹理、人工喷漆、画点或其他方法制作的实物散斑场，数字散斑场通过计算机仿真生成； 对于实物散斑，通过相机进行图像采集获取数字散斑图像，以便进行后续散斑图像的质量评价； 步骤二：确定散斑图像的平均灰度梯度参数： 平均灰度梯度是一个全局参数，平均灰度梯度参数δf如式1所示： 其中，W和H分别为散斑图像的宽和高，为散斑图像中每个像素点灰度梯度矢量的模，fxxi,yj,fyxi,yj为散斑图像中像素点xi,yj分别在x,y方向的灰度导数； 根据多幅散斑图像的数字图像相关测量结果的误差和标准差与散斑图像平均灰度梯度参数之间的关系，大多数情况下，散斑图像的平均灰度梯度参数越大，进行数字图像相关测量的误差越小，散斑图像的质量越好； 步骤三：确定散斑图像信息熵： 散斑图像的信息熵用来表达图像中的灰度分布情况，散斑图像内容的信息是由不同位置像素点的不同灰度值表达的，散斑图像的信息熵HY如式2所示： 其中，β为像素的深度，paj为每个灰度级出现的标准化概率； 根据多幅散斑图像的数字图像相关测量结果的误差和标准差与散斑图像信息熵之间的关系，大多数情况下，散斑图像的信息熵越大，进行数字图像相关测量的误差越小，散斑图像的质量越好； 步骤四：确定散斑图像的散斑自相关参数： 散斑图像的自相关参数反映散斑图像的自相关程度，用来衡量整幅散斑图像随机性的好坏，判断在同一幅散斑图像中不同子集间相关性的大小； 以散斑图像中心点为子区中心，设置不同的子区尺寸，遍历整幅散斑图像，获得每个小子区与散斑图像中心子区的相关程度； 其中相关匹配子区尺寸的大小根据散斑点的密集程度以及散斑点的尺寸大小确定，子区长宽都至少要囊括三个散斑点； 获得整幅散斑图图像子集的相关结果后，确定全场相关系数正值的均值cmean，同时去掉中心子区及与其重叠子区的相关结果值，得到新的相关系数全场分布图及相关系数取值情况，确定无中心子区的全场相关系数正值的均值cmean1，与cmean进行比对，判断是否存在较大差异； 大多数情况下，全场相关系数正值的均值越小，整幅散斑图像散斑子区间相关程度越低，散斑随机性越好，散斑质量较好； 步骤五：确定散斑图像的综合评价参数； 综合以上散斑图像平均灰度梯度参数、散斑图像信息熵以及散斑图像自相关参数，确定散斑灰度分布特性参数N作为散斑质量评价综合参数，如式3所示： 步骤六：使用散斑灰度分布特性综合参数对散斑图像质量进行评价； 使用散斑灰度分布特性综合参数对散斑图像的质量进行评估，散斑灰度分布特性综合参数越大，散斑图像质量越好，进行数字图像相关匹配和测量的误差越小，效果越好，散斑灰度分布特性综合参数越小，散斑图像质量越差，进行数字图像相关匹配和测量的误差越大，效果越差。

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