Page 117 - 2024年第55卷第9期

［３８］ ＹＩＮＨ，ＧＯＮＧＹ，ＱＩＵＧ．Ｓｉｄｅｗｉｎｄｏｗｇｕｉｄｅｄｆｉｌｔｅｒｉｎｇ［Ｊ］．ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１９，１６５：３１５ － ３３０．
［３９］ ＬＩＵＨ，ＬＩＤ，ＤＩＮＧＹ．ＭＨＡ － ＣｏｎｖＬＳＴＭ ｄａｍｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｖｏｌｕｍｅｌａｇ
ｅｆｆｅｃｔ［Ｊ］．ＡｐｐｌｉｅｄＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０２３，１３（１４）：８５３８．
［４０］ 马怀发，王立涛，陈厚群，等．混凝土动态损伤的滞后特性［Ｊ］．水利学报，２０１０，４１（６）：６５９ － ６６４．
［４１］ 郑佳艳．基于序列图像的结构全域时空动态位移监测方法探索［Ｄ］．重庆：重庆交通大学，２０２２．
［４２］ 于起峰，赵宏伟，刘肖林．基于图像的精密测量与运动测量［Ｍ］．北京：科学出版社，２００２．

Ｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎ － ｂａｓｅｄｎｏｎ － ｃｏｎｔａｃｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒｇａｔｅａｎｄ
ｄａｍ ｓｕｒｆａｃｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｓ

１，２
１，２
１，３
ＣＨＥＮＢｏ １，２，３ ，ＨＥＭｅｎｇｊｉａ ，ＬＩＵＷｅｉｑｉ ，ＭＡＣｏｎｇ
（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＷａｔｅｒＤｉｓａｓｔｅｒＰｒｅｖｅｎｔｉｏｎ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９８，Ｃｈｉｎａ；
２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙａｎｄＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９８，Ｃｈｉｎａ；
３．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＷａｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳａｆｅｔｙ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９８，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｕｃｈａｓｈｉｇｈｌａｂｏｒｄｅｎｓｉｔｙ，ｌｏｗｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ
ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ，ａｎｄｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｉｎａｃｈｉｅｖｉｎｇｌｏｎｇ － ｔｅｒｍｓｔａｂｌｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｔｈｅｓｕｒｆａｃｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｏｆｌｏｃｋｓａｎｄｄａｍｓ，
ａｎｏｎ － ｃｏｎｔａｃｔｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｓｐａｔｉｏ － ｔｅｍｐｏｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄａｄｏｐｔｓａｎ
ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｔａｒｇｅｔａｓａｍａｒｋｅｒ ，ｔａｋｅｓａｃａｍｅｒａａｓａｎａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｄｅｖｉｃｅ，ｔｒａｎｓｍｉｔｓｉｍａｇｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｉｒｅｌｅｓｓｌｙ，ａｎｄ
ｍａｋｅｓｕｓｅｏｆＡｄａｐｔｉｖｅＧａｍｍａＣｏｒｒｅｃｔｉｏｎＷｅｉｇｈｔｅｄＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ（ＡＧＣＷＤ）ａｎｄＷｅｉｇｈｔｅｄＧｕｉｄｅｄＩｍａｇｅＦｉｌｔｅｒ
（ＷＧＩＦ）ｗｉｔｈｉｍｐｒｏｖｅｄｅｄｇｅ － ａｗａｒｅｎｅｓｓｆａｃｔｏｒ．ＷＧＩＦｗｉｔｈｅｄｇｅ － ａｗａｒｅｎｅｓｓｆａｃｔｏｒｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ
ａｂｉｌｉｔｙｏｆｌｏｗｉｌｌｕｍｉｎａｔｉｏｎｉｍａｇｅｓ ，ａｎｄｔｈｅＳｐａｔｉｏ － ＴｅｍｐｏｒａｌＣｏｎｔｅｘｔ（ＳＴＣ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＢａｙｅｓｉａｎｆｒａｍｅｗｏｒｋ
ｏｎｂｏａｒｄｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｔｏｄｅｅｐｌｙｍｉｎｅｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｓｐａｔｉｏ － ｔｅｍｐｏｒａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｉｍａｇｅ ，ａｎｄｆｕｒｔｈｅｒ
ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｕｒｆａｃｅｆｉｔｔｉｎｇｔｏｏｂｔａｉｎｓｕｂ － ｐｉｘｅｌｌｅｖｅｌｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔａｒｇｅｔｔｏａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｓｕｂ － ｐｉｘｅｌ
ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｂｏｔｈｈｏｒｉｚｏｎｔａｌａｎｄｖｅｒｔｉｃａｌｂｉ － ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｓｕｒｆａｃｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｇａｔｅａｎｄｄａｍ．
Ｆｕｒｔｈｅｒ ，ｓｕｒｆａｃｅｆｉｔｔｉｎｇｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｏｂｔａｉｎｓｕｂｐｉｘｅｌ － ｌｅｖｅｌｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｏａｃｈｉｅｖｅｎｏｎ － ｐｉｘｅｌ － ｌｅｖｅｌ
ｎｏｎ － ｃｏｎｔａｃｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｈｏｒｉｚｏｎｔａｌａｎｄｖｅｒｔｉｃａｌｂｉ － ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｓｕｒｆａｃｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｌｏｃｋａｎｄｄａｍ．Ｔｈｅｌａ
ｂｏｒａｔｏｒｙａｎｄｆｉｅｌｄｔｅｓｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｃｅｎａｒｉｏｓａｒｅ
ｈｉｇｈｌｙｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｄａｔａ，ａｎｄｔｈｅｅｒｒｏｒｉｓｌｅｓｓｔｈａｎ０．０５ｍｍ；ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｉｍａｇｅ
ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ ，ｔｈｅｉｍａｇｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄｏｎＡＧＣＷＤａｎｄＷＧＩＦｉｎｃｒｅａｓｅ
ｔｈｅＰｅａｋＳｉｇｎａｌ － ｔｏ － ＮｏｉｓｅＲａｔｉｏ （ＰＳＮＲ）ｂｙ２．７０％，ｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｂｙ４．９１％，ａｎｄｒｅｄｕｃｅｔｈｅ
ｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎｂｙ２．６３％；ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｔｈｅＳＴＣｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇａｌ
ｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｓｕｒｆａｃｅｆｉｔｔｉｎｇｉｓｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｉｎｏｂｔａｉｎｉｎｇｓｕｂ － ｐｉｘｅｌ － ｌｅｖｅｌｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｃｏｍｐａｒｅｄ
ｗｉｔｈｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｔｈｅｆｉｅｌｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｄａｔａｏｆｔｈｅＳＴＣｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎ
ｓｕｒｆａｃｅｆｉｔｔｉｎｇｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｂｙ４８％，ｗｈｉｃｈｃａｎｐｒｏｖｉｄｅａｈｉｇｈ －
ｐｒｅｃｉｓｉｏｎｓｏｌｕｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｔｈｅｇａｔｅａｎｄｄａｍｓｕｒｆａｃｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｏｃｋａｎｄｄａｍ；ｓｕｒｆａｃｅｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ；ｓｐａｔｉｏ － ｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｉｍａｇｅｓｅｑｕｅｎｃｅｓ；
ｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｏｐｔｉｍｉｓａｔｉｏｎ；ｓｕｂ － ｐｉｘｅｌｌｅｖｅｌｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇ

（责任编辑：王 婧）

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