[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

说明书

本发明涉及光学检测和光信息处理技术领域，为提出基于熵和聚类算法的电子散斑干涉条纹图二值化方法，为此，本发明采取的技术方案是：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。本发明主要应用于光学检测和光信息处理场合。

技术领域

本发明涉及光学检测和光信息处理技术领域，具体讲,涉及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。

背景技术

随着光学工程和计算机技术的发展，光学干涉技术成为一种重要的无损检测方法，具有全场、非接触、精度高等优点。光学干涉技术主要有：云纹干涉法、全息干涉法、电子散斑干涉法、剪切电子散斑干涉测试技术。其中，电子散斑干涉(ESPI)技术是一种常用的光学测试技术，该技术通过散斑干涉进行离面位移或面内位移。测量的结果最终以干涉条纹图的形式呈现，因此，测量所得的条纹图中含有大量固有的散斑噪声。被测物理量包含在光学干涉条纹图中，通过分析光学干涉条纹图就可以提取被测物体信息，而条纹图中固有的散斑噪声大大增加了条纹图分析的难度。

骨架线法是动态电子散斑干涉测量中常用的条纹图分析方法，通常，该方法首先需要对条纹图进行滤波，然后进行条纹图二值化处理，最后提取骨架线。因此，对条纹图二值化是该方法常常需要的步骤，影响着后续处理的准确性。然而，与条纹图滤波相比，条纹图二值化的相关文献较少。另外，对条纹图进行滤波处理常常在一定程度上会损失条纹信息，对条纹图的滤波结果直接影响着后续处理。因此，提出一种不需要对条纹图进行滤波预处理的二值化方法将对电子散斑干涉技术的发展具有重要意义。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在提出基于熵和聚类算法的电子散斑干涉条纹图二值化方法，为此，本发明采取的技术方案是：基于熵和聚类算法的电子散斑干涉条纹图二值化方法，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。本发明方法的步骤如下：基于熵和聚类算法的电子散斑干涉条纹图二值化方法，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。

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。

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