文献综述（或调研报告）：
1．基于SIFT特征匹配的位移检测
一种新型的平面位移检测方法是在一个被校准的光学光栅视觉光学测量平台上使用SIFT(尺度不变特征转换)特征点匹配[11]。SIFT是一种用来提取和描述图片特征点的方法，它对图片的比例、旋转、平移、光照变化和有限的角度变化都存在不变性。平台沿着它的x轴逐一步步地移动，一系列的图片所对应的光栅传感器数值也相应被捕获。SIFT特征点在连续的图片中通过基于特征匹配方法的KD-Tree被提取和匹配，以此来检测每一步的位移。检测到的数值和光学光栅传感器得到的数值相比较。实验结果证明：这种方法在此环境下的精度小于10mu;m。
2．基于边缘检测的位移检测
此方法的基本流程如下：
虽然仍然使用了特征匹配确定目标，但是利用了边缘提取来辅助检测，提高了准确度[7]。
3．帧差位移计算
帧间差分法，简称帧差法，是在连续图像序列中前后两个或三个相邻帧间采用像素点的二值矩阵相减，利用运动目标对应区域的帧差比背景区域大的特点，通过阈值化方法提取出图像中的运动区域，如下图所示[8]。Lipton等利用两帧差分方法从实际视频图像中检测出运动目标，进而用于目标的分类与跟踪。本文采用帧差方法为运用每一帧标定板图像进行二值图像与第一帧的二值图像进行矩阵减运算，从而获得位移像素的数量，通过标定得出的分辨率进行实际位移的计算。
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