技術(shù)領域

本發(fā)明涉及激光無損檢測和光學圖像處理領域，尤其涉及一種基于變分模態(tài)分解的DSPI相位濾波方法。

背景技術(shù)

數(shù)字散斑干涉技術(shù)(Digital Speckle Pattern Interferometry,DSPI)是一種全場光測量技術(shù)，它具有非接觸、實時測量、高精度以及高靈敏度等特點，因此在無損檢測、生物醫(yī)學檢測、精密機械制造、振動測量和變形測量等領域獲得廣泛應用。采集的散斑相位圖由于大量噪聲干擾，導致散斑相位圖信噪比低、相位測量靈敏度低，無法獲得測量物體的精確信息。因此，有必要對散斑相位圖進行處理，提高圖像的信噪比，去除噪聲干擾。

傳統(tǒng)的中值和均值濾波方法簡單但效果不佳，Gabor濾波和小波閾值降噪法都是通過人工設定閾值的方法濾除干擾噪聲，不具有自適應性，無法獲取精確的相位信息；由于經(jīng)驗模態(tài)分解過程中完全基于信號本身特性，無需人為選擇基函數(shù)，因此獲得廣泛應用，但該方法也存在一些缺點，例如：模態(tài)混疊、缺乏理論支撐等，不能有效的對噪聲進行處理。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種基于變分模態(tài)分解的DSPI相位濾波方法，本發(fā)明在包含大量噪聲散斑相位圖前提下避免EMD(經(jīng)驗模態(tài))分解過程中存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象，采用VMD(變分模態(tài)分解)對散斑相位圖進行處理，去除噪聲干擾，獲得精確的測量信息，詳見下文描述：

一種基于變分模態(tài)的DSPI相位濾波方法，所述DSPI相位濾波方法包括以下步驟：

對數(shù)字散斑相位圖進行變分模態(tài)分解，獲得一系列的模態(tài)函數(shù)分量,即調(diào)頻調(diào)幅成分；

計算調(diào)頻調(diào)幅成分和原散斑相位圖之間的互信息值，根據(jù)互信息值提取包含測量信息的主分量,去除噪聲分量，并對主分量進行重構(gòu)；

分別計算重構(gòu)后的主分量的正余弦圖，采用均值的方法對正余弦圖進行平滑處理；利用反正切法對平滑后的正余弦圖進行處理，獲得濾波后的散斑相位圖。

所述對數(shù)字散斑相位圖進行變分模態(tài)分解，獲得一系列的模態(tài)函數(shù)分量的步驟具體為：

首先將模態(tài)分量定義為具有不同中心頻率的有限帶寬；根據(jù)不同模態(tài)的帶寬之和最小原則構(gòu)造約束變分方程；

針對約束變分方程，引入增廣Lagrange函數(shù)將約束變分方程轉(zhuǎn)化為非約束變分方程；

根據(jù)為了解決最優(yōu)解這一問題，采用乘法算子交替方向法計算增廣Lagrange函數(shù)的鞍點，即約束變分方程的最優(yōu)解；

不斷更新中心頻率及模態(tài)分量，當模態(tài)分量滿足迭代停止條件時，停止更新，輸出分解后的模態(tài)分量。

所述計算調(diào)頻調(diào)幅成分和原散斑相位圖之間的互信息值，根據(jù)互信息值提取包含測量信息的主分量，去除噪聲分量的步驟具體為：

計算原圖片、與分解后調(diào)頻調(diào)幅分量之間的互信息；通過互信息，定義圖片的調(diào)頻調(diào)幅分量的敏感因子；

按照敏感因子從小到大的順序?qū)⑺姓{(diào)頻調(diào)幅分量進行重新排序；

獲取相鄰兩個調(diào)頻調(diào)幅分量敏感因子之差，通過最小差值獲取主分量，去除噪聲分量；

對主分量進行重構(gòu)獲得降噪后的重構(gòu)圖。

所述通過最小差值獲取主分量，去除噪聲分量的步驟具體為：

利用最小差值找出排序后的敏感因子，由排序后的敏感因子對應的序列獲取原序列f_k(t)，從第f_k+1(t)分量開始以后的分量都為背景或噪聲分量，前n個分量為主要變形信息的分量。

所述采用均值的方法對正余弦圖進行平滑處理的步驟具體為：

采用正余弦法對重構(gòu)后的相位圖分別進行正余弦變換，獲得正余弦圖；利用均值法對正余弦圖進行平滑處理，得到平滑后的正余弦圖。

所述利用反正切法對平滑后的正余弦圖進行處理，獲得濾波后的散斑相位圖具體為：

將正弦圖和余弦圖相除得到一個函數(shù)值，對函數(shù)值進行反正切計算獲得濾波后的散斑相位圖，實現(xiàn)DSPI相位濾波。

本發(fā)明提供的技術(shù)方案的有益效果是：

1、本發(fā)明采用VMD算法，它是在變分框架內(nèi)對散斑相位圖進行處理，既可以有效的避免EMD分解過程中模態(tài)混疊問題，同時也保留了EMD處理非平穩(wěn)信號的優(yōu)勢，提取出固有模態(tài)分量；

2、針對采集的散斑相位圖中包含噪聲分量，本發(fā)明提出基于VMD的互信息自適應法，對分解后的分量進行處理，獲取包含測量信息的重構(gòu)散斑相位圖；采用正余弦法對重構(gòu)圖進行處理，剔除噪聲分量，提高信噪比，獲取精確相位信息。

3、本發(fā)明提出的基于VMD及正余弦濾波算法能夠自適應的對散斑相位圖片進行降噪，避免傳統(tǒng)濾波法繁瑣的參數(shù)設置。

附圖說明