数字散斑相关方法的原理及土木工程应用简介

刘光利,姜红艳

(解放军理工大学 国防工程学院，江苏 南京 210007)



数字散斑相关方法的原理及土木工程应用简介

刘光利,姜红艳

(解放军理工大学 国防工程学院，江苏 南京 210007)

摘要：数字散斑相关方法(DSCM)是一种全场、无接触、高自动化和高精度的光学变形测量方法，与其它变形测量技术相比数字散斑相关方法有其独到的优越性能。经各研究学者不断的研究改进，数字散斑相关方法的理论逐渐完善，作为一种固体材料表面变形测量方法，在固体力学的实验中广泛应用，同时在土木工程变形测量中得到较快的发展。本文对该方法的基本原理、模型及决定测量精度的因素进行了简单介绍，同时对其在土木工程中的应用进行了概述。

关键词：相关系数；误差分析；整像素搜索法；亚像素搜索法

0引言

数字散斑相关方法(Digital Speckle Correlation Method,DSCM)，又称数字图像相关方法(Digital Image Correlation Method,DIC),由日本的Yamaguchi[1],美国的Peters、Ranson等[2]于20世纪80年代初提出。高建新[3]是我国最先对该测量技术进行研究的学者。DSCM是图像处理技术与光学变形测量技术相结合的产物,是基于物体表面散斑灰度分析获取位移和应变信息的光学测量方法。

与接触式应变测量法相比，DSCM的测量过程简单，测量时设备无须与试件相接触，省确了传感器较为繁琐的安装过程，消除了传感器安装所引起的测量误差；受限传感器的大小，接触式应变测量只能反映传感器所在部位的应变信息，而数字散斑相关方法可获取摄像镜头下的全场应变信息；由于摄像机可连续拍摄，可方便的实现动态测量。与光弹贴片、散斑干涉技术等传统光学测量方法相比，DSCM对光路的要求相对简单，其试验光源可用自然光或普通的照明光，不需要进行干涉条纹的处理，且其对测试环境、隔振要求较低。

DSCM具有的独特优点，可弥补当前其它变形测量技术的不足，在国内外学者的努力下，其理论和技术不断完善，其应用在众多的领域中得到体现，展现了广阔的应用前景。结合土木工程特点，将数字散斑相关方法应用于土木工程变形测量中，弥补了常规变形测量方法在土木工程中的不足，解决常规变形测量方法难以解决的很多难题，为节省工期和降低工程成本提供了技术坚持。

1数字散斑相关方法原理

1.1基本原理

如图1所示，DSCM实验系统通常由数据采集设备、计算机、加载系统组成。打开能满足实验要求的光源，通常可用自然光或普通的照明光，调整摄像机镜头与试件表面垂直；对试件加载，用摄像机采集试件表面变形前后的散斑图像；分析两幅散斑图灰度分布变化，对两幅散斑图进行相关搜索，实现变形测量。将变形前图像称为“参考图像”，变形后图像称为“目标图像”，经过加载后参考图像与目标图像的散斑灰度信息会存在微小的差异，这种微小差异的本质是位移和应变引起的。

图1测量系统

图2匹配示意图

(1)

(2)

在(2)式中u、v分别是点P在x、y轴上的位移。通常物体表面除发生x、y轴上的位移外，还有拉伸、弯曲、剪切等变形，目标子区上任一点的坐标信息可用点P位移及增量表示。参考子区上任一点Q(X,Y)在目标子区上对应点Q*(x*,y*)，有：

(3)

(3)式中Δx、Δy为点Q到点P的距离。上述过程为相关匹配，是整个相关搜索过程的核心。为了评价匹配结果定义了一个参数C，称为相关系数，相关搜索就是通过寻找参数C的极值点来实现的。通常根据参数C的定义，当C=1时表示匹配的结果完全相关，即目标子区与参考子区完全相似。

1.2相关系数

相关系数是相关搜索能否实现快速、精准搜索的关键性因素，因而相关系数的选择是至关重要的。相关系数应具有计算过程简单、灵敏、稳定、抗干扰性强等特点。简单的计算过程能保证搜索快速的完成，减少了搜索的时间；为实现相关匹配的精准，避免出现多个相似程度大的点，相关系数的计算过程应灵敏；如果计算过程不稳定，将导致相关匹配的最优值判断困难；抗干扰性强能降低相关搜索过程中受振动、噪音的影响。对于相关系数的定义有很多，金观昌、孟利波等[5]进了归纳，并以各相关系数为依据进行了相关搜索，对搜索结果进行了比较、评价。几种最典型相关系数定义如下：

直接互相关系数

(4)

标准化互相关系数

(5)

标准化协方差互相关系数

(6)

最小平方距离相关系数

(7)

归一化最小平方距离相关系数

(8)

零值归一化最小平方距相关系数

(9)

1.3误差分析

由众多学者的研究结果可知DSCM的测量精度可达到0.01像素，然而其精度受测量过程中众多因素的影响,误差主要来源于实验设备和实验所境的环境，根据产生的原因将误差划分为系统误差和随机误差[6]。系统误差主要有：

1.摄像机镜头与试件表面不垂直引起的误差[7]。散字散斑相关方法的实验过程中，要求试件表面与摄像机镜头保持垂直。在实验中是很难保证绝对垂直的，因而必然引起系统误差。

2.由离面位移造成的系统误差[8-9]。在加载过程中试件表面必然有由变形引发的离面位移，会影响测量结果。

3.子区位移模式假设造成的系统误差。由公式(1.3)可知，相关匹配的过程是一个近似的过程，因而必然有误差的产生。可通过选择合理的散斑尺寸[10]、搜索子区大小[11]来减小该误差。

4.亚像素重建造成的系统误差。实验中试件表面位移和应变通常不是整像素倍，为保证测量结果的精度，亚像素搜索前需要对散斑图像进行亚像素重建。而重建过程的必然有误差产生。

5.亚像素运算方法的误差。

随机误差主要有：光源光强的不稳定引起的误差，可以通过选照明稳定的光源来减小误差；实验设备振动引起的误差；噪音引起的随机误差，根据噪音的来源分为外部环境噪音及实验系统噪音。

1.4散斑质量评定参数

《秀才胡同》对修辞更为在意，使用也极尽能事，苦心营造以此营造古典美的意境，后者则并不拘泥于对修辞的使用，仅在适当处选用。

试件的表面应有高质量的散斑场，使拍摄时有足够充分的灰度变化信息，确保识别唯一性，从而保证匹配结果的可靠性和测量结果的精度。当实验试件表面的散斑场不能满足实验的需要时，可通时在试件表面人工制斑来达到实验要求。研究证明散斑场质量在很大程度上影响着测量结果的精度[12-16]，因而散斑质量的评定是DSCM中一个极其重要的问题。

近年来研究人员提多种参数来评价散斑图优劣，其中这些参数可分为局部参数和全局参数，局部参数只能评定单个子区范围内的散斑质量，全局参数可对全局范围内的散斑质量进行评定。局部参数有，Sun 、Pang等[13]提出的图像子区熵(subset entropy)、Pan、Xie等[14]提出的图像子区灰度梯度平方和(sum of square of subset intensity gradient)等，局部参数不方便于实际应用。全局参数有，Lecompte、Smits等[15]提出的散斑颗粒平均大小(mean speckle size)、潘兵、吴大勇等[16]提出的散斑图平均灰色梯度等。

2数字散斑相关搜索方法

相关搜索是保证DSCM实现的关键过程，搜索方法分为整像素搜索和亚像素搜索两类。进行整像素搜索时，假设子区只有位移，不考虑子区的变形，相关计算时只有u、v两个位移参量，其搜索位移值以整像素为单位。当整像素搜索的精度达不到实验要求时，需要在整像素搜索的基础再进行亚像素搜索。精度和运算时间是搜索方法要重点考虑两个因素，搜索方法优劣是由这两个因素决定的。

2.1整像素搜索

在数字散斑相关方法提出的初期，相关搜索是通过对全局范围内的像素点逐个搜索来实现的，这种搜索方式计算量大，使得相关搜索的实现较慢。为了提高效率，国内外的学者对相关搜索的方法做了大量的研究，提出多种搜索方法以使相关搜索能快速、精准的实现。其中整像素搜索法主要有粗-细搜索法、十字搜索法、爬山搜索法等。

2.1.1粗-细搜索法[17]

粗-细搜索法也被称为金字塔搜索法。为减小搜索工作量，避免对全局范围内的像素点逐个搜索，先用较大步距进行全局范围的搜索，计算出所有步距点的相关系数值，从中选出最大值点；缩短搜索步距，对以该相关系数最大值点为中心的较小散斑图像范围实施搜索；继续缩短搜索步距，重复搜索，至找到整个散斑图像中相关系数的极大值点或阀值点。对比逐点搜索，该方法的搜索速度有很大的改善，但通常不易搜索到全局相关系的极大值点，因而设定一个适当的阀值是搜索能否精准实现的关键。

2.1.2十字搜索法[18]

依据相关系数曲面单峰性的假定，可以将二维搜索转化为一维搜索，使得搜索工作量减小，降低运算量，加快搜索速度。相关系数曲面单峰性是在理想试验环境下才会出现的，但正常试验环境下都会有噪声存在，使得相关系数曲面主峰周围会出现若干次峰，这将干扰十字搜索法的搜索结果，芮嘉白等采取设置阈值方法解决了该问题。另外相关系数曲面单峰性被破坏的情况也是可能出现的，大量实验表明相关系数曲面单峰性破坏的概率是很低的，因而一般情况下十字搜索法是适用的。

2.1.3爬山搜索法[19]

爬山搜索法主要过程有：

1.在搜索区域中选定任一点，计算该当前点相关系数。

2.确定每次搜索步距为r个像素，依次考察当前点八个方向的点(八个方向各方向平面内夹角相等)，选择其中相关系数值最大点为当前点，该相关系数值最大点方向的称为当前搜索方向。

3.沿当前搜索方向进行搜索，如相关系数持续增大，则搜索方向不变；如某次搜索后的当前相关系数减小，则再次考察当前点八个方向的点，选择相关系数最大的点的方向进行搜索。

4.重复上述过程。当当前点的相关系数大于所有八个方向的点时，减小每次搜索的步距，直至步距缩短为1个像素为止，此时可找到相关系数极大值点。

2.2亚像素搜索

散斑图像的灰度分布信息通过离散的像素点表现出来的，整像素搜索都是以整像素为搜索单位进行，通常实验试件表面的变形并不是整像素倍，实验只进行整像素搜索是不能满足实际需要。为使测量结果满足精度要求，通常可采取的措施有：提高摄像机镜头的分辨率，但当分辨率提高到一定程度后，要继续提高是不经济且技术上是有困难的；可采用放大倍数较高的光学成像系统满足测量精度的需要，对散斑图像进行较大倍数放大后，往往使得可测面积严重缩小。采用亚像素搜索方法，经众多学者研究证明，该方法是提高测量精度最有效的方式。从DSCM提出至今，亚像素搜索方法已得到极大的丰富和发展，常用的亚像素搜索方法有曲面拟合法、梯度算、Newton-Rapshon( N-R)法、遗传算法、插值法、频域相关法、后概率算法等。

2.2.1曲面拟合法[20-22]

散斑图像素点的不连续性，对相关系数的极值的搜索会产生偏差，如将相关系数的值拟合成曲面，则可较精确的找到相关系数极值点。文献[21]中详细介绍了曲面拟合法基本思路，先对散斑图全局范围进行整像素搜索，依据搜索结果找到其中相关系数的最大值点，再对以该最大值点为中心的周围多个点曲面拟合，进而根据拟合曲面通过计算使得搜索的结果更精确。拟合的方式主要有二元二次多项式拟合、高斯函数拟合和二维拉格朗日插值拟合等。对于拟合窗口(拟合点个数)选择，并不是越大越好，文献[22]、[23]中研究证明，最佳拟合窗口为3×3(像素)。

2.2.2基于梯度的亚像素位移算法

该方法简称梯度算法，文献[24]中介绍了梯度法的原理，根据DSCM的基本假设有：

(10)

其中

(11)

将(10)式对亚像素位移Δu、Δv进行一阶泰勒展开，舍去展开式中高阶小量得：

(12)

对(7)式取驻值，可得：

(13)

Newton-Rapshon( N-R)法最初由Bruck等[26]提出，常用整像素搜索结果作为迭代初值，通过牛顿迭代找出相关系数的极值；遗传算法是在近年来发展迅速的优化搜索方法，是一种能实现多峰值的全局、快速、准确搜索方法，该方法是依据达尔文进化论和孟德尔遗传学提出来的，文献[27]中介绍了该方法实现过程，用实验证实了遗传算法存在的优点。文献[28-30]中对多种亚像素搜索方法进行了研究对比，根据对比结果分析了各方法的优缺点。通常插值法的计算工作量较大，运算时间长，目前已较少使用；曲面拟合法的计算工作量小，运算时间短，精度高，应用的较多；梯度算法的计算效率高，精度较高；N-R法在经过迭代计算后，计算量较大，但其精度高，因而在当前得到广泛的应用。

3在土木工程变形测量中的应用

数字散斑相关方法有全场、无接触、高自动化和高精度等特点，因而其应用过程低消耗、过程简单、易操作和结果直观，该方法自提出以来，土木工程中的众多应用展现其巨大的实用价值。由于散字散斑相关方法测量装置简易性，使其在土木工程中的应用十分方便，国内外很多实例证明了将数字散斑相关方法应用于土木工程变形测量的可行性与优越性。

在土木工程结构变形测量中的应用有，Yoneyama等[31]用DSCM为实验手段测出了桥梁的挠度曲线，并采用桥梁自然散斑和人工制作散斑两种方式进行测量，实验证明这两种方式的测量结果相同。国内学者郭勇[32]也用该方法测量了桥梁的挠度，并其应用于工程实例中。台湾 Shih-Heng 等[33]分析了砌体墙中裂缝的演化过程，加拿大Küntz Michel 等[34]运用数字散斑相关方法研究了混凝土梁的剪切裂缝，美国学者J.D.Helm[35]研究了混凝土板的裂缝发展过程，天津大学王静、李鸿琦等[36]监测了桥梁裂缝的发展，证实将DSCM运用于结构变形测量的可行性与优越性。由于摄像机可连续拍摄，数字散斑相关方法可实现动位移的测量，苏州大学陈大庆在斜光轴情况下测量桥梁静态和动态位移[37]，胡建军等对桥梁结构的动位移进行了监测[38]，王言磊测量了海洋平台结构模型的振动位移[39]。

通常岩石表面存在的天然散斑场能满足DSCM的要求。在岩石力学的变形测量中，常用的手段是电应变测量和声波发射测量，它们都属于点测量，通过在待测试件上贴应变片或声波发射传感器来传递测量所需信息，基于DSCM的优越性能，近年来在岩石力学变形测量中得到广泛的应有。文献[40]中设计了大理石的单轴压缩和花岗岩的粘滑两个试验，证实了DSCM用于岩石变形测量的可行性与优越性，作者在文中介绍了测量的实验步骤。马少鹏、金观昌等[41]证实岩石材料表面具有良好的散斑结构，测量了岩石-水泥桩基界面及钢桥铆接处的变形，通常传统的测量方法解决不了该类问题。文献[42-46]以DSCM为试验观测手段对岩石的多种破坏形式进行了研究，通过实验结果展示了各种岩石结构的复杂破坏过程，同时对破坏过程中表面变形演化特征进行了分析。李元海、靖洪文等[47]采用自主研发的DSCM变形测量软件,对隧道围岩的变形破坏模式进行了分析，同时对围岩在不同围压作用下的变形破裂过程进观测和研究。雷冬、乔丕冬等[48]以高速摄像机采集了花岗岩在动荷载作用下散斑图像，用DSCM为观测手段研究了岩石在动荷载作用下的变形状况，同时分析了拉应变场与岩石破坏形态的关系。代树红、马胜利等[49]以DSCM为手段对沉积层表面变形场的演化过程进行了观测，通过测量的结果分析了基岩断层位移与沉积层厚度之间的联系。陈智强、张永兴等[50]以DSCM为实验手段对深埋隧道围岩岩爆倾向进行了观测与研究，同时分析了在不同岩石强度、开挖速度和支护作用的情况下的围岩岩爆发生的规律。

4结语

DSCM作为一种有效的表面变形测量技术，经过近几十年的发展日渐成熟和完善，从技术发展来看，其理论越来越完善，搜索速度越来越快，精度逐渐提高；从应用领域来看，其发趋势表现在，从宏观测量向微观测量方向发展，静态向动态发展，常规环境向恶劣环境发展。将数字散斑相关方法应用于土木工程是可行的，通常建筑物(构筑物)构件和岩石表面具有高质量天然散斑场，能满足现场测量的需要，与传统土木工程变形测量方法DSCM存在某些方面的优势，其无接触测量、全场测量、动态测量等特点能解决工程应用中许多的难题。DSCM作为一种新兴的光学变形测量技术，有着广阔的发展空间及应用前景，同时也存在着很多急待解决的问题。

参考文献

1Peters W H ,Ranson W F.Digital imaging techniques in experimental stress analysis[J].Opt.Eng,1982,21(3):427-423.

2Yamaguchi I.A Laser-speckle strain gauge[J].Journal of Physics E:Scientific Instrument,1981,14(11):1270-1273.

3高建新，周辛庚.变形测量中的数字散斑相关搜索方法[J].实验力学，1991，6(4)：333-339.

4潘兵，吴大方，谢惠民，等.基于梯度的数字体图像相关方法测量物体内部变形[J]. 光学学报,2011，31(6):113-119.

5金观昌，孟利波，陈俊达,等.散字散斑相关方法的进展及应用[J].实验力学，2006，21(06)：689-702.

6王冬梅,方如华,秦玉文.数字图像相关测量的误差分析及其改进措施[J].实验力学，1998，13(3):417-422.

7孟利波，金观昌，姚学锋.DSCM中摄像机光轴与物面不垂直引起的误差分析[J].清华大学学报,2006,46(11):1930-1932.

8戴相录，谢惠民，王怀喜.二维数字图像相关测量中离面位移引起的误差分析[J].实验力学，2013，28(1):11-19.

9Chu T C,Ranson W F,etal.Application of Digital Image Correlation Technique to Experimental Mechanics. Exp.Mech,1985,25( 3): 232-244.

10陈振英,陆皓,陈俊梅等.基于数字图像相关法的应变测量理论误差分析[J].焊接,2012(11)：27-31.

11王志勇，王磊，郭伟.数字图像相关方法最优散斑尺寸[J].天津大学学报，2010，43(8)：674-678.

12Haddadi H,Belhabib S.Use of rigid-body motion for the investigation and estimation of the measurement errors related to digital image correlation technique[J].Optics and Lasers in Engineering,2008,46(2):185-196.

13Sun Y F,Pang H J.Study of optimal subset size in digital image correlation of speckle pattern images[J].Optics and Lasers in Engineering,2007,45(9):967-974.

14Pan B, Xie H M,Wang Z Y, et al.Study on Subset Size Selection in Digital Image Correlation for Speckle Patterns[J].Optics Express,2008,16 (10):7037-7048.

15Lecompte D,Smits A,Bossuyt S,etal.Quality assessment of speckle patterns for digital image correlation[J]. Optics and Lasers in Engineering,2006,44(11):1132-1145.

16潘兵，吴大方，夏勇.数字图像相关方法中散斑图的质量评价研究[J].实验力学，2010，25(2)：121-129.

17Nasrabadi N M,King R A.Image Coding Using Vector Quantitation:A Review[J].IEEE Transactions on Communications.1983,1(5):323-329.

18芮嘉白，金观昌，徐秉业.一种新的数字散斑相关方法及应用[J].力学实报，1994，26(5)：559-607.

19金观昌.计算机辅助光学测量[M].北京市：清华大学出版社，2007.

20李善祥，孙一翎，李显镇. 数字散斑相关测量中亚像素位移搜索的曲面拟合研究[J].光子学报，1999，28(7)：638-640.

21王琛影，何小元. 相关识别中的曲面拟合法[J].实验力学，2000，15(3)：280-285.

22潘兵，续伯钦，陈丁.数字图像相关中亚像素位移测量的曲面拟合法[J].计量学报,2005,26(2)：128-134.

23李新忠,岱钦,王希军，.亚像素数字散斑相关测量中计算窗口的选择[J].光电工程，2007,34(8):53-58.

24潘兵,谢惠民，戴福隆．面内位移测量的基于梯度的数字图像相关法[J].光学技术，2005,31(5):643-644.

25潘兵,续伯钦,李克景.梯度算子选择对基于梯度的亚像素位移算法的影响[J].光学技术,2005,31(1):26-30.

26Bruck H A,McNeil S R,Sutton M A,Peters WH.Digital Image Correlation Using Newton-Raphson Method of Partial Differential Correction[J].Experimental Mechanics, 1989,29(3):261-267.

27陈华，叶东，陈刚，等.遗传算法的数字图像相关搜索法[J].光学精密工程，2007，15(10)：1633-1637.

28潘兵，谢惠民，续伯钦.数字图像相关中的亚像素位移定位算法进展[J].力学进展，2005，35(3)：345-352.

29潘兵，谢惠民，戴福隆.数字图像相关中亚像素位移测量算法的研究[J].力学学报，2007，39(2)：245-252.

30孟利波，马少鹏，金观昌.数字散斑相关测量中亚像位移测量方法的比较[J].2003，18(3)：343-348.

31Yoneyama S, Kikuta H, Kitagawa A, Kitamura K.Lens distortion correction for digital image correlation by measuring rigid body displacement. Optical Engineering, 2006, 45(2):409-410.

32郭勇．远距离数字散斑相关测量系统的研制与在结构工程中的应用[D]．浙江浙江大学，2004 .

33Shih-Heng,Tung,Ming-Hsiang,etal.Development of digital image correlation method to analysis crack variations of masonry wall[J]. Sadhana, 2008,33(6)：767-770 .

34Küntz Michel，Jolin, etal. Digital image correlation analysis of crack behavior in a reinforced concrete beam during a load test[J]. Canadian Journal of Civil Engineering，2011，33(11)：1418-1425(8).

35J.D. Helm.Digital Image Correlation for Specimens with Multiple Growing Cracks[J]. Experimental Mechanics,2008,48(6):753-762.

36王静，李鸿琦．数字图像相关方法在桥梁裂缝变形监测中的应用[J].力学季刊，2003，24(4)：512-515.

37陈大庆，顾济华．斜光轴数字图像相关法动态位移测量研究[J].光电子技术与信息，2005，18(2)：89-93.

38胡建军，赵文光，文银平．用图像处理技术进行结构动态位移监测的研究[J]．华中科技大学学报(城市科学版)，2002，19(4):34-37.

39王言磊，欧进萍．散斑图像相关数字技术在海洋平台结构模型振动位移测量中的应用[J]．实际地震工程，2006，22(1)：94-98.

40马少鹏，金观昌，潘一山.岩石材料基于天然散斑场的变形观测方法研究[J].岩石力学与工程学报，2002，21(6)：792-796.41马少鹏，金观昌，潘一山.白光DSCM方法用于岩石变形观测的研究[J].实验力学，2002，17(1)：10-16.

42马少鹏、潘一山，王来贵.数字散斑相关方法用于岩石结构破坏过程观测[J].辽宁工程技术大学学报，2005，24(1)：51-53.

43雷冬，王克峰，汤晓波，.非均质岩体压缩破坏的数字图你相关研究[J].地下空间与工程学报，2011，7(6)：1158-1162.

44宋义敏、姜耀东，马少鹏，等.岩石变破坏全过程的变形场和能量演化研究[J].岩土力学，2012，33(5)：1352-1356.

45马少鹏，周辉.岩石破坏过程中试件表面应变场演化特征研究[J].岩土力学与工程学报，2008，27(8)，1667-1673.

46陈俊达，马少鹏，刘善军.应用数字散斑相关方法实验研究雁列断层变形破坏过程[J].地球物理学报，2005，48(6)：1350-1356.

47李元海，靖洪文，刘刚.数字照相量测在岩石隧道模型试验中的应用研究[J].岩石力学与工程学报，2007，26(8)：1684-1690.

48雷冬，乔丕忠，李昂，等.岩石动力破坏的高速数字图像相关研究[J].煤炭学报，2011，36(2)：274-277.

49代树红，马胜利，潘一山.隐伏走滑断层破裂扩展特征的实验研究[J].地震地质，2006，28(4)：535-645.

50陈智强，张永兴，周检英.基于数字散斑技术的深埋隧道围岩岩爆倾向相似材料试验研究[J].岩土力学，2011，32(1)：141-148.

Principle of Digital Speckle Correlation Method and Its Applications
in Civil Engineering Deformation Measurement

LIU Guangli,JIANG Hongyan

(College of Defense Engineering,PLA University of Science and Technology,Nanjing 210007,China)

Abstract:As a non-contact, high automation and high precision optical deformation measurement method, Digital speckle correlation method (DSCM) is more outstanding than convention deformation measuring technology. After constantly improvement, the theory is becoming increasing sophisticated. As a solid material surface deformation measurement method, DSCM was widely used in solid mechanics experiment, and gets quickly development in the civil engineering deformation measurement. DSCM and its applications in civil engineering are illustrated in this article.

Key words:correlation coefficient; error analysis; integral pixel search method;sub-pixel search method

收稿日期：2015-04-21 2015-05-20 2015-04-24

作者简介：刘光利(1987-)，男，硕士研究生，主要研究方向为光学变形测量。

DOI：10.11921/j.issn.2095-8382.20150611

中图分类号：TU18

文献标识码：A

文章编号：2095-8382(2015)06-052-07

基金项目：国家水体污染控制与治理科技重大专项(2014ZX07405-003-03)；安徽省教育厅自然科学重点项目(KJ2015A109) 安徽省教育厅自然科学研究项目(KJ2009B007)