14.3.2　实际测量中需要考虑的一些细节

14.3.2　实际测量中需要考虑的一些细节

前面介绍的数据处理方法只是针对简单和理想的情况，在实际测量中，为了改善测量效果，还需要注意一些细节。有两个问题值得关注：

（1）标记点之外图像区域对结果的影响

理论上，标记点之外图像的灰度为0时，图像区域的灰度重心与标记点的中心重合。但是，实际测量中，不可能做到使其他区域的灰度为0。更重要的是，测试过程中光照可能不均匀变化，导致图像其他区域的灰度发生变化。这会使灰度重心发生偏移，从而造成测量误差。

为解决上述问题，可在进行灰度重心计算时，先对标记点图像进行二值化处理，使除标记点区域之外的灰度变为0。二值化的过程表示为

其中，It为一给定的阈值。将图14-23 （a）进行处理，得到的新图像如图14-23 （b）所示。为了便于进行二值化操作，在实验过程中尽量制作与基底反差较大的标记点。

（2）超大变形测量时标记点“出格”的问题

如前所述，灰度重心的计算是针对从图像中选出一个包含标记点的小区域进行的。这个区域一般不希望太大，原因已在上文述及。但是，当测量大变形试件时，标记点可能会发生很大的移动，此时标记点很可能“出格”，即跑出图像区域（图14-24）。用这种图像计算灰度重心，其结果显然是错误的。

图14-23　对标记点进行二值化前后的图像

图14-24　标记点“出格”引起计算错误

对于这一问题，可设计一个“动态图像区域”跟踪标记点，即对图像实行动态切分，区域大小不变，但每幅图像要处理的图像区域是变化的。切分区域的移动可由前面图像的计算结果来估计。需要注意的是，由于使用动态图像区域，计算不同幅图像之间标记点之间距离时，其坐标转换关系是不同的，这一点在编程时需要加以关注。