[发明专利]一种超高速撞击损伤区域特征强化方法

权利要求书

1.一种超高速撞击损伤区域特征强化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、对采集到的试件红外数据在提取有效信息后，按照缺陷类型对其进行分类并提取每类缺陷的典型瞬态热响应；

步骤二、将选择出的典型瞬态热响应构成变换矩阵，获得红外重构图像；

步骤三、使用多目标优化算法结合分割模型对含有M×N个像素点的红外重构图像x＝(x₁,…,x_MN)进行背景区域和缺陷区域的分离；在噪声去除、保留细节及保持边缘三种目的指导下构建红外图像分割函数，采用多目标优化算法权衡设置的三个目标函数，设置多目标优化问题；

步骤四、使用多目标优化算法结合分割模型在像素点个数为M×N的红外重构图像中对试件缺陷实现一次性分割，具体步骤包括：

步骤S41、多目标优化算法参数初始化；获取M×N个均匀分布的权重向量；在满足多目标优化问题的可行空间中均匀采样产生初始种群；初始化多目标优化函数；采用基于切比雪夫的分解模型分解子问题；设置外部种群EP为空集；

步骤S42、进化多目标优化算法，更新种群中的个体；用马氏距离来定义数据的稀疏度水平大小，基于像素点的稀疏度水平大小来调整权重向量；

步骤S43、从多目标优化算法得到的最优聚类中心集中选择权衡解，作为最终的聚类中心；

步骤S44、计算红外图像中的像素点到聚类中心的距离；

步骤S45、根据红外图像中的像素点到聚类中心的距离对像素点进行类别划分，划分结束后得到最后试件缺陷红外图像的分割图像。

2.如权利要求1所述的超高速撞击损伤区域特征强化方法，其特征在于，所述步骤一的具体方法包括：对采集到的试件d维红外热图像序列S(m,n,:)，采用分块分步长的方式提取有效的瞬态热响应，其中m和n分别表示三维矩阵的第m行和第n列，第三个维度表示红外热图像的帧数；对提取出的有效瞬态热响应根据缺陷类型K，对其划分为K个区域，从划分好的各类缺陷区域中提取最能代表当前类别缺陷特征的典型瞬态热响应。

3.如权利要求2所述的超高速撞击损伤区域特征强化方法，其特征在于，所述步骤二获得红外重构图像的具体方法包括：由步骤一提取出的K个d维典型瞬态热响应，获得维度为d×K的线性变化矩阵H₁，将S(m,n,:)由三维矩阵化为二维矩阵，即对红外热视频中每一帧图像向量化，将每一帧图像矩阵按列取值并排列后得到包含一帧的像素点温度信息的向量且作为新矩阵的行向量，构建出一个新的二维矩阵P(x,y)_a×b，a＝d，b＝M×N；用矩阵H₁对P进行线性变换，即其中为矩阵H₁的K×d维伪逆矩阵；将二维图像矩阵O再按行取值构成原图像尺寸大小的二维图像，得到K张大小为M×N的红外重构图像。