[发明专利]基于熵和聚类算法的电子散斑干涉条纹图二值化方法

权利要求书

1.一种基于熵和聚类算法的电子散斑干涉条纹图二值化方法，其特征是，首先计算条纹图的熵，然后通过聚类算法对条纹图的熵进行聚类，将测量所得的条纹图直接分割为白条纹和黑条纹，实现条纹图的二值化处理。

2.如权利要求1所述的基于熵和聚类算法的电子散斑干涉条纹图二值化方法，其特征是，步骤如下：

(1)输入一幅原始ESPI条纹图f；

(2)计算条纹图f的熵E；

(3)利用聚类算法对步骤(2)中提取的熵聚为两类；

(4)将第一类像素点置为1，为白条纹；第二类像素点置为0，为黑条纹。

3.如权利要求1所述的基于熵和聚类算法的电子散斑干涉条纹图二值化方法，其特征是，具体步骤如下：

(1)输入一幅ESPI电子散斑干涉图f(x,y)，x＝1,…,m；y＝1,…,n，m,n为图像f(x,y)的尺寸；

(2)计算f(x,y)的局部熵：

像素点i的局部熵为

E(x,y)为f(x,y)在像素点(x,y)的熵，P(g)为灰度级g在像素点(x,y)邻域内出现的概率，N为图像灰度级；

(3)利用Fuzzy C-means clustering算法对f的局部熵E进行聚类，按照聚类的结果将输入f(x,y)自动分为黑条纹和白条纹，从而实现二值化；

(4)将第一类像素置为0，第二类像素置为1，实现f(x,y)的二值化。

4.如权利要求1所述的基于熵和聚类算法的电子散斑干涉条纹图二值化方法，其特征是，其中，步骤(3)具体为：

把E分为2类，其分类结果可用一个2×M阶的矩阵U来表示,M＝m×n；

(3-1)：初始化隶属矩阵U＝(u_ij)_2×M，其中u_ij满足且u_ij∈[0,1]，j＝1,2,…,M；

(3-2)：计算2个聚类中心c_i，其中

(3-3)：计算泛函

其中d_ij＝||c_i-w_j||为第i个聚类中心与第j个样本点间的欧几里得距离，如果J相对于上次泛函值的改变量小于某个阈值，则计算停止，否则重新计算U,

返回步骤(3-2)；

(3-4)：分类

将U的每个行向量u_i,i＝1,2转换为m×n阶矩阵A_i＝(a_xy)_m×n＝reshape(u_i),x＝1,…,m；y＝1,…,n如果a(x,y)∈c₁，则将f(x,y)分为第一类，如果a(x,y)∈c₂，则将f(x,y)分为第二类。