Performance of gradient operators in algorithm of gradient-based subpixel registration

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Performance of gradient operators in algorithm of gradient-based subpixel registration

更新时间：2025-09-01

- Performance of gradient operators in algorithm of gradient-based subpixel registration
- Issue 1, Pages: 26-31(2005)
- 作者机构：
  
  1. 1:中国科学技术大学中科院材料力学行为与设计重点实验室
  2. 2:中国科学技术大学中科院材料力学行为与设计重点实验室
  3. 3:中国科学技术大学中科院材料力学行为与设计重点实验室,合肥,230027
  4. 4,合肥,230027
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC：
- Published：2005
- 稿件说明：
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Performance of gradient operators in algorithm of gradient-based subpixel registration[J]. 2005, (1): 26-31.
DOI：

Performance of gradient operators in algorithm of gradient-based subpixel registration[J]. 2005, (1): 26-31. DOI：

摘要

基于梯度的亚像素位移算法中不同的灰度梯度计算方法对计算结果的影响进行了研究

列出了几种常用灰度梯度计算方法

并用对相邻5像素点的离散灰度进行三次样条插值的方法推导出两种灰度梯度算子。然后对计算机模拟生成的散斑图像对用各种梯度算子计算得出的亚像素位移与预先设定的真实值做了比较

给出了相应的均值误差和均值相对误差。最后的真实试件的刚体平移和单向拉伸实验结果表明

Barron算子是所列的几种梯度算法中最为精确、稳定的梯度算子。

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