【摘 要】
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鉴于基于Newton-Raphson(N-R)迭代的数字图像相关方法对迭代初值的敏感性问题,提出了一种基于N-R迭代与粒子群优化(PSO)算法的数字图像相关方法。该方法利用了PSO算法中的全
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.50974069);辽宁省教育厅2009年度高等学校科研项目(No.2009A322)
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鉴于基于Newton-Raphson(N-R)迭代的数字图像相关方法对迭代初值的敏感性问题,提出了一种基于N-R迭代与粒子群优化(PSO)算法的数字图像相关方法。该方法利用了PSO算法中的全局搜索能力与N-R迭代中的局部搜索能力,通过它们的交替迭代以改善初值;以改善后的初值进行最后的N-R迭代。经检验,该方法比N-R迭代对初值的要求宽松。这是由于在N-R迭代与PSO算法多次交替迭代之后,位移和应变的初值都得到了一定的改善。对相似材料模型受载破坏后表面上的点的位移和应变进行了计算,获得了较好的结果。
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