一种基于亚像素代价体和不确定度的三维DIC方法

本发明请求保护一种基于亚像素代价体和不确定度的三维DIC方法。本发明构建了一个基于亚像素代价体和不确定度的的神经网络，通过基于代价体方差的不确定性估计去调整翘曲过程中的采样范围，通过循环神经网络迭代输出初步立体视觉图像匹配和时序图像位移测量，将输入图像进行插值，用放大后图像构建亚像素代价体，用于计算高精度位移。双目相机获取图像后进行畸变去除和立体校正，将散斑区域分割结果作为全局特征，以提高测量精度，通过循环神经网络迭代输出立体视觉图像匹配和时序图像位移测量，再根据双目立体视觉理论，实现高精度的三维数字图像相关方法。