反向组合高斯-牛顿算法提高了数字图像相关的计算效率,但是此算法的应用局限于两幅图像之间的配准.在不牺牲配准精度的前提下,提出了一种基于双立方插值系数缓存表和海森矩阵缓存表的反向组合高斯-牛顿算法算法,从而加速了连续全场数字图像相关计算效率.实验结果表明,使用3种不同尺寸子区域的人工模拟散斑图像配准时,本算法的计算效率提高了11.35％、14.95％和18.93％.当使用CCD采集的真实散斑图像时,计算效率提高了18.20％.所提出的算法对人工散斑和真实散斑图像显示出良好的效率性能.
数字图像相关 反向组合高斯-牛顿算法 连续散斑图像数字相关算法 计算效率