电子散斑干涉条纹图相位信息提取方法技术

本发明专利技术公开了一种电子散斑干涉条纹图相位信息提取的方法，包括：1）在图像处理设备中输入一幅电子散斑干涉条纹图像I；2）提取该条纹图像的骨架线；3）人机交互对骨架线进行级数标定，将此结果图作为相位插值前的输入图像u；4）设定时间步长

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，包括：1）在图像处理设备中输入一幅电子散斑干涉条纹图像 I ；2）提取该条纹图像的骨架线；3）人机交互对骨架线进行级数标定，将此结果图作为相位插值前的输入图像 u ；4）设定时间步长和迭代次数 n ；5）基于上述热传导扩散方程的差分格式及能量修正条件，求出图像 u 每个像素的数值解；6）当达到设置的最大迭代次数 n 时的数值解即为插值后的相位图像；本专利技术可以广泛地用于电子散斑干涉条纹图相位信息的获取中。【专利说明】
本专利技术属于光学检测和光信息处理
，涉及一种电子散斑干涉条纹图相位 信息提取方法。
技术介绍
电子散斑干涉测量（ESPI)是一项重要的无损检测技术，它利用光学干涉的方式， 记录携带物体状态改变信息的散斑干涉条纹图，通过对条纹的处理和分析，得到被测物体 的微小位移、形变和缺陷。由于该技术具有结构简单、抗干扰能力强、非接触、高精度和高灵 敏度（微米级甚至几十纳米）、不避光、不需要特殊防震、快速实时并可在线检测等优点，在 复合材料、集成电路、压力容器和焊接物体表面或内部缺陷检测方面具有重要应用，是大型 及特殊零部件成形及加工技术和通用部件设计制造技术的必要补充。因此，该技术在机械、 土木、水利、电器、航空航天、兵器工业及生物医学等领域的检测中具有非常重要的地位。 条纹图处理是电子散斑干涉测量（ESPI)技术非常重要的一个环节，其处理效果 直接决定了该技术定量分析的效果和精度。散斑干涉图是一种载波图像，信号多以条纹的 形式表现，由于待测物理量被隐藏在条纹图中，因而可以根据干涉条纹的方向、形状、疏密 和条纹移动的情况，来获得物体的被测量信息。若要获得待测物体信息，需要求出条纹图的 全场相位。条纹中心线法是一种重要的相位提取方法，其主要步骤可归结为： (1)条纹中心检测得到条纹图骨架线； (2)自动或人机交互地对条纹定级，确定2k 31包裹过程的k值； (3)对条纹级数插值，得到全场的相位值。 基于条纹中心线法的理论思路，准确求取ESPI图像的骨架线及对提取出的骨架 线进行合理插值至关重要。初始采集的条纹图像中存在着很强的噪声，使条纹的分辨率和 可见性受到很大程度的限制，极大地降低了条纹的对比度。而传统的细化算法对图像质量 要求较高，需要对初始图形进行滤波、增强、二值化等预处理。这些预处理过程必然会损失 图像信息，使测量误差增大，导致提取出的骨架线不准确。相位插值过程中，传统的线性插 值方法（如：最近邻、双线性、三次立方插值）由于没有充分挖掘图像数据中的空间梯度信 息和统计特征，无法较好地识别边缘而导致边缘模糊或出现锯齿现象。 基于偏微分方程（partial differential equation)的图像处理方法产生于上世 纪末，在最近十几年得到了迅速发展。该方法把图像处理变换看作偏微分方程的算子，利 用偏微分方程把初始图像变形，通过求解偏微分方程实现各种图像处理功能。与传统的图 像处理技术相比，偏微分方程图像处理方法具有以下优点：（1)基于偏微分方程的图像处 理过程是一个逐渐演化的过程，能够方便地选择图像处理的中间状态，获得最佳的处理结 果；（2)利用数值计算方法可以获得偏微分方程高精度和稳定性好的数值解，所以基于偏 微分方程的图像处理方法具有很高的精度和稳定性；（3)该方法非常灵活，结合条纹图的 方向信息，通过坐标系旋转的方式可以方便地控制方程的扩散方向，避免传统图像处理方 法中的像素追踪等过程，容易执行；(4)基于偏微分方程的骨架线提取方法可以直接作用 在灰度图像上，提取图像的骨架，无需经过滤波、二值化、细化等常规的、繁琐的图像处理步 骤，过程简单，易于实现；（5)基于偏微分方程的相位插值算法不仅可以实现插值，而且在 插值同时能够对图像进行平滑，提高了运算速度。 由于条纹图具有明显的方向信息，天津大学唐晨教授提出了基于方向的扩散模 型，（其内容发表在参考文献中），该方程利用条纹图的方向性，使方程仅沿着条纹 方向进行扩散。在此基础上，唐晨教授提出建立耦合偏微分方程模型对图像梯度矢量场 (Gradient Vector Field)进行扩散调整，（其内容发表在参考文献和参考文献 中），根据调整后GVF场的拓扑性质，通过求取GVF场的雅可比矩阵，并利用一个设定的阈 值确定电子散斑干涉条纹的骨架线。但是该方法在骨架线确定过程中对阈值的选取较为困 难，且提取的骨架线容易断裂。传统线性插值中的C样条插值，对于图像的平坦区域能够取 得较好的效果，但无法较好地识别边缘而导致边缘模糊或出现锯齿现象。 参考文献： . Chen Tang, Lin Han, Hongwei Ren, Dongjian Zhou, Yiming Chang, Xiaohang Wang, and Xiaolong Cui. Second-order oriented partial-differential equations for denoising in electronic-speckle-pattern interferometry fringes (二 阶方向偏微分方程在电子散斑干涉条纹图中的滤波处理）.vol. 33, no. 19, Optics Letters，pp. 2179-2181，2008. . Chen Tang, Wenjing Lu, Yuanxue Cai，Lin Han, and Gao Wang. Nearly preprocessing-free method for skeletonization of gray-scale electronic speckle pattern interferometry fringe patterns via partial differential equations (基于 偏微分方程无需预处理的灰度电子散斑干涉图像骨架线提取方法）.Optics Letters，vol. 33, no. 2, pp. 183-185, 2008. . Chen Tang, Hongwei Ren, Ren, Linlin Wang, Zhifang Wang, Lin Han, and Tao Gao. Oriented couple gradient vector fields for skeletonization of gray-scale optical fringe patterns with high density (稱合梯度矢量场对高密度灰度光条纹的骨 架化）· Applied Optics, vol. 49, no. 16, ρρ· 2979-2984, 2010.
技术实现思路
针对上述现有技术的不足，本专利技术的目的是：提供一种电子散斑干涉条纹图相位 信息提取方法，利用一个各向异性偏微分方程调整图像的梯度矢量场，通过分析梯度矢量 场的散度性质提取出条纹图的骨架线。在此基础上，对提取出的骨架线级数标定，利用热传 导原理进行偏微分方程相位插值，从而恢复出物体的全场相位。以求通过该方法实现直接 作用于灰度图像的功能，无需本文档来自技高网...

【技术保护点】
电子散斑干涉条纹图相位信息提取方法，以激光干涉和图像处理设备为测试平台，其特征在于，采用偏微分方程提取相位信息，包括下列步骤：步骤1：在图像处理设备中输入一幅电子散斑干涉条纹图像I；步骤2：提取该条纹图像的骨架线；步骤3：人机交互对骨架线进行级数标定：先设定某一条纹级数n，相邻条纹的最大相差级数为±1，其中向峰顶方向为+1，向峰谷方向为‑1；将设定好的条纹级数乘以π，恢复出骨架线上的相位值，将此结果图作为相位插值前的输入图像u；步骤4：假设图像u的大小为M×N，ui,j(1≤i≤M,1≤j≤N)为(i,j)点处的灰度值，时间步长为Δt，迭代次数为n，在方程的演化过程中，tn＝nΔt时刻的演化图像u(i,j,nΔt)表示为用一个前向差分来计算，即构造热传导扩散方程错误！未找到引用源。的差分格式为：ui,jn+1=ui,jn+Δt(ui+1,jn+ui-1,jn+ui,j+1n+ui,j-1n-4ui,jn);]]>其中表示将初始图像迭代n次后的图像；步骤5：设定时间步长Δt、迭代次数n；步骤6：基于步骤4中的热传导扩散方程错误！未找到引用源。的差分格式，并结合能量修正条件，即每次迭代前均将骨架线上的相位值重新赋为初始值，求出图像u每个像素的数值解步骤7：重复步骤4和步骤6，直到达到设置的最大迭代次数n停止迭代，此时的数值解即为插值后的相位图像。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张芳，肖志涛，耿磊，吴骏，李月龙，王丹珏，
申请(专利权)人：天津工业大学，
类型：发明
国别省市：天津;12