一種基于經驗小波變換的物體變形測量方法與流程
本發明涉及圖像分析處理領域，尤其涉及一種基于經驗小波變換的物體變形測量方法，可以應用于物體表面質量檢測與控制領域。
背景技術：
隨著航空、航天、核工業和軍工業等高科技、尖端技術的發展，一系列新材料、新結構及新工藝也隨雨后春筍般的發展起來，面對這些材料新工藝的不斷涌現，對檢測的范圍、精度等要求的提高，促使人們不斷研究新的檢測方法以適應實際需求。數字散斑干涉技術是一種全場光測量技術，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。數字散斑干涉技術主要是通過測量散斑干涉信號的相位變化來測量粗糙物體表面的變形，其測量靈敏度取決于相位的測量靈敏度，因此，相位提取是數字散斑干涉技術的難點，也是重點研究的內容。
目前國內外散斑相位提取技術主要分為兩類：一類是基于單幅散斑圖的相位提取技術，即空間載波法，一類是以相移法為代表的基于多幅散斑圖的相位提取技術。與采用多幅散斑圖的相移法相比，空間載波技術是在某一時刻只采集一幅圖像，受環境擾動的影響較小，更適合動態測量。
采用合適的信號處理方法對散斑圖片進行處理，對提高空間載波相位提取法的測量精度具有重要意義。傳統的傅立葉變換和小波變換不具有自適應性，不能有效的獲得準確相位信息；由于經驗模態分解過程中完全基于信號本身特性，無需人為選擇基函數，因此獲得廣泛應用，但該方法也存在一些缺點，例如：模態混疊、缺乏理論支撐等，不能有效的提取相位信息。
技術實現要素：
本發明提供了一種基于經驗小波變換的物體變形測量方法，本發明在單幅散斑圖前提下避免emd(經驗模態)分解過程中存在的模態混疊現象，采用ewt(經驗小波變換)對單幅散斑圖進行處理，降低相位誤差，獲得精確的變形信息，詳見下文描述：
一種基于經驗小波變換的物體變形測量方法，所述物體變形測量方法包括以下步驟：
對變形前后的干涉散斑圖分別進行經驗小波分解，獲得一系列的模態函數分量,即調頻調幅成分；
計算調頻調幅成分和原散斑圖之間的互信息值，根據互信息值提取包含變形信息的主分量，去除噪聲分量；
根據主分量、hilbert變換法計算包裹相位，并根據質量導向進行相位解包裹；
利用zernike多項式擬合消除相位解包裹中的載頻獲得真實相位；對變形前后的真實相位進行相減獲得物體變形信息。
其中，所述對變形前后的干涉散斑圖分別進行經驗小波分解，獲得一系列的模態函數分量的步驟具體為：
首先利用meyer小波構造經驗尺度函數和經驗小波函數；對經驗尺度函數和經驗小波函數進行卷積獲得圖片的高頻成分和低頻成分；
根據高頻成分和低頻成分獲得分解后的調頻調幅分量。
其中，所述計算調頻調幅成分和原散斑圖之間的互信息值，根據互信息值提取包含變形信息的主分量，去除噪聲的分量的步驟具體為：
計算原圖片、與分解后調頻調幅分量之間的互信息；通過互信息，定義圖片的調頻調幅分量的敏感因子；
按照敏感因子從小到大的順序將所有調頻調幅分量進行重新排序；
獲取相鄰兩個調頻調幅分量敏感因子之差，通過最小差值獲取主分量，去除噪聲的分量。
其中，所述通過最小差值獲取主分量，去除噪聲的分量的步驟具體為：
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fk(t)，從第fk+1(t)分量開始以后的分量都為噪聲分量，前n個分量為主要變形信息的分量。
其中，所述根據主分量、hilbert變換法計算包裹相位，并根據質量導向進行相位解包裹的步驟具體為：
將包含變形信息的主分量進行希爾伯特變換，并通過反正切獲得包裹相位；計算包裹相位圖的質量圖，并對所有像素點的質量值進行排序；
通過質量圖、像素點的質量值獲取用于存放起始點的4個相鄰點的質量值的毗鄰隊列；通過毗鄰隊列、像素點的質量值對毗鄰隊列重新排序。
其中，所述通過質量圖、像素點的質量值獲取用于存放起始點的4個相鄰點的質量值的毗鄰隊列的步驟具體為：
從質量圖中取出質量值最高的點作為相位展開的起始點，將起始點標記為已展開點，起始點的4個相鄰點分別以起始點為參照點進行相位展開，標記4個相鄰點為已展開點；將4個相鄰點按質量值的高低排序存放到一個毗鄰隊列中。
其中，所述通過毗鄰隊列、像素點的質量值對毗鄰隊列重新排序的步驟具體為：
取出毗鄰隊列中質量值最高的點，以質量值最高點的一個已展開的相鄰點為參考點進行相位展開，標記該點為已處理點，把已處理點的4相鄰點中未被處理的點放入毗鄰隊列中，并按質量值高低對毗鄰隊列重新排序。
進一步地，所述方法還包括：
搭建數字散斑干涉測量系統，采集被測物變形前后的干涉散斑圖。
進一步地，所述數字散斑干涉測量系統具體為：
激光器出射的激光經過分光鏡后，一束光照射被測物表面，另一束光經過耦合透鏡沿光纖傳輸作為物光；
被測物的漫反射光依次經過光瀾、成像透鏡，與所述物光形成散斑干涉，通過ccd相機采集散斑干涉圖。
本發明提供的技術方案的有益效果是：
1、本發明采用ewt算法，它是在小波框架內對信號進行處理，既可以有效的避免emd分解過程中模態混疊問題，同時也保留了emd處理非平穩信號的優勢，提取出固有模態分量；
2、針對采集的散斑圖中包含噪聲分量，本發明提出基于ewt的互信息自適應法，可以剔除圖像中的噪聲分量，獲得包含變形信息的主要分量；
3、本發明采用質量導相位解包裹算法(該算法為本領域技術人員所公知，本發明實施例對此不做贅述)和zernike多項式擬合算法對相位進行處理，獲得了準確的相位信息，降低了相位誤差，提高了變形測量精度。
附圖說明
圖1為基于經驗小波變換的物體變形測量方法的流程圖；
圖2為數字散斑干涉測量系統的結構示意圖；
圖3為被測圓盤的示意圖；
圖4(a)為變形前采集的散斑圖的示意圖；
圖4(b)為變形后采集的散斑圖的示意圖；
圖5為相位質量圖的示意圖；
圖6為根據質量值高低對隊列q重新排序的示意圖；
圖7為變形相位圖；
圖8為變形解調后的相位示意圖；
圖9為變形三維圖。
具體實施方式
為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面對本發明實施方式作進一步地詳細描述。
實施例1
一種基于經驗小波變換的物體變形測量方法，參見圖1，該物體變形測量方法包括以下步驟：
101：對變形前后的干涉散斑圖分別進行經驗小波分解，獲得一系列的模態函數分量,即調頻調幅成分；
102：計算調頻調幅成分和原散斑圖之間的互信息值，根據互信息值提取包含變形信息的主分量，去除噪聲分量；
103：根據主分量、hilbert變換法計算包裹相位，并根據質量導向進行相位解包裹；
104：利用zernike多項式擬合消除相位解包裹中的載頻獲得真實相位；對變形前后的真實相位進行相減獲得物體變形信息。
其中，步驟101中的對變形前后的干涉散斑圖分別進行經驗小波分解，獲得一系列的模態函數分量的步驟具體為：
首先利用meyer小波構造經驗尺度函數和經驗小波函數；對經驗尺度函數和經驗小波函數進行卷積獲得圖片的高頻成分和低頻成分；
根據高頻成分和低頻成分獲得分解后的調頻調幅分量。
其中，步驟102中的計算調頻調幅成分和原散斑圖之間的互信息值，根據互信息值提取包含變形信息的主分量的步驟具體為：
計算原圖片、與分解后調頻調幅分量之間的互信息；通過互信息，定義圖片的調頻調幅分量的敏感因子；
按照敏感因子從小到大的順序將所有調頻調幅分量進行重新排序；
獲取相鄰兩個調頻調幅分量敏感因子之差，通過最小差值獲取主分量，去除噪聲的分量。
其中，步驟103中的根據主分量、hilbert變換法計算包裹相位，并根據質量導向進行相位解包裹的步驟具體為：
將包含變形信息的主分量進行希爾伯特變換，并通過反正切獲得包裹相位；計算包裹相位圖的質量圖，并對所有像素點的質量值進行排序；
通過質量圖、像素點的質量值獲取用于存放起始點的4個相鄰點的質量值的毗鄰隊列；通過毗鄰隊列、像素點的質量值對毗鄰隊列重新排序。
在步驟101之前，該方法還包括：
搭建數字散斑干涉測量系統，采集被測物變形前后的干涉散斑圖。
進一步地，數字散斑干涉測量系統具體為：
激光器出射的激光經過分光鏡后，一束光照射被測物表面，另一束光經過耦合透鏡沿光纖傳輸作為物光；
被測物的漫反射光依次經過光瀾、成像透鏡，與物光形成散斑干涉，通過ccd相機采集散斑干涉圖。
綜上所述，本發明實施例通過上述步驟101-步驟104實現了在單幅散斑圖前提下避免emd分解過程中存在的模態混疊現象，采用ewt對單幅散斑圖進行處理，降低相位誤差，獲得精確的變形信息。
實施例2
下面結合具體的計算公式、實例、圖2-圖9對實施例1中的方案進行進一步地介紹，詳見下文描述：
201：結合圖2搭建數字散斑干涉測量系統，利用系統內的ccd相機采集被測圓盤變形前后的散斑圖；
該步驟的詳細操作為：
1)搭建數字散斑干涉測量系統，該測量系統由ccd相機、成像透鏡、激光器等組成；
其中，該測量系統的光路如圖2所示，激光器出射的激光經過分光鏡分成兩束光，一束光照射被測物表面，另一束光經過耦合透鏡沿著光纖傳輸作為物光，被測物的漫反射光依次經過光瀾、成像透鏡，與物光形成散斑干涉，通過ccd相機采集散斑干涉圖。
具體實現時，ccd相機采用日本sentech公司生產的stc-cl152a，該ccd相機的靶面尺寸為1.27cm(1/2英寸)，成像區域h×v＝6.4mm×4.8mm，成像鏡頭采用日本騰龍公司的焦距f為8mm的鏡頭(鏡頭規格為2/3英寸)即可實現測量，光源采用一個波長為532nm的單縱模綠光激光器，被測圓盤面板的材料是銅片。
其中，本發明實施例對銅片的尺寸不做限制，根據實際應用中的需要進行設定。
2)首先利用ccd相機采集被測圓盤(即銅片，參見圖3)變形前的干涉散斑圖，然后對銅片施加精確的變形力，使其發生變形，打開光源，利用ccd相機采集銅片變形后的干涉散斑圖。采集的變形前后散斑圖如圖4(a)和圖4(b)所示。
其中，本發明實施例對光源、ccd相機等的型號不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
具體實現時，本發明實施例對施加到銅片上的變形力的大小不做限制，根據實際應用中的需要進行設定。
202：對變形前后干涉散斑圖分別進行經驗小波分解，獲得一系列的模態函數分量,即調頻調幅成分,該步驟的詳細操作為：
ewt方法是在小波框架內通過對散斑圖片的頻譜自適應分割，獲取具有緊支撐傅里葉頻譜的調頻調幅成分。
1)首先利用meyer小波(為一種小波基，為本領域技術人員所公知，本發明實施例對此不做贅述)構造經驗尺度函數
式中：ω為頻率；γ為常數；ωn為相鄰極大值點的均值；β(x)為輔助函數(即
β(x)＝x4(35-84x+70x2-20x3)
其中，x為[0,1]。
2)通過經驗尺度函數和經驗小波函數對圖片進行卷積，獲得圖片的高頻成分
其中，f(t)為圖片；ψn(t)為經驗小波函數；f(ω)為圖片的傅立葉變換；
3)根據高頻成分和低頻成分獲得分解后的調頻調幅分量fk(t)。
其中，f0(t)為第一個調頻調幅分量；
203：計算調頻調幅分量和原散斑圖之間的互信息值，根據互信息值自適應的提取包含變形信息的主分量，去除噪聲分量；
1)計算原圖片f(t)、與分解后調頻調幅分量(即fk(t),k＝1,2,3...n)之間的互信息μk(t)；
μ＝<μk>,k＝1,2,3...n
其中，該步驟的計算過程為本領域技術人員所公知，本發明實施例對此不做贅述。
2)定義圖片f(t)的調頻調幅分量的敏感因子zk；
3)按照敏感因子從小到大的順序將所有調頻調幅分量進行重新排序，得到新的序列<f'k>，k＝1,2,3...n，z1'≥z'2≥...z'n-1≥z'n，z'k為排序后的敏感因子。
4)求出相鄰兩個調頻調幅分量敏感因子之差，之后找出最小差值。
dk＝z'k-z'k+1
利用最小差值dk找出z'k，由z'k對應的序列k找出其對應的原序列fk(t)，那么分解后從第fk+1(t)分量開始以后的分量都為背景或噪聲分量，前n個分量為包含主要變形信息的分量。
204：采用hilbert變換法計算包裹相位，并根據質量導向進行相位解包裹；
1)首先將包含變形信息的主分量c(x,y)進行希爾伯特變換，并通過反正切獲得包裹相位；
其中,re{}與im{}分別代表實部和虛部；fo為頻率；ψ(x,y)為相位。
2)計算包裹相位圖的質量圖，并對所有像素點的質量值進行排序，包裹相位為ψ，那么它的質量圖為q，其數學表達式：
其中，qm,n為質量圖；m和n為像素點；
3)從質量圖中取出質量值最高的點作為相位展開的起始點，同時把起始點標記為已展開點，把起始點的4個相鄰點分別以起始點為參照點進行相位展開，相位展開后標記4個相鄰點為已展開點。同時把4個相鄰點按其質量值的高低排序存放到一個毗鄰隊列q中；
參見圖5，例如：a點為質量值最高的點，將a點作為相位展開的起始點，同時將a點標記為已展開點，a點的4個相鄰點分別為b、c、d和e。將b、c、d和e分別以a點位參照點進行相位展開(具體展開的過程為本領域技術人員所公知，本發明實施例對此不做贅述)，相位展開后，將b、c、d和e點標記為已展開點。同時將b、c、d和e分別按照質量值的高低進行排序，將排序結果存儲在一個毗鄰隊列q中。
其中，q的取值根據質量值的數量有關，本發明實施例對此不做限制。
4)取出毗鄰隊列q中質量值最高的點，以質量值最高點的一個已展開的相鄰點為參考點進行相位展開，標記該點為已處理點，把它的4相鄰點中未被處理的點放入毗鄰隊列q中，并按質量值高低對隊列q重新排序。
參見圖6，例如：a點為質量值最高的點，將a點的已展開的相鄰點b點作為參考點，對b點再次進行相位展開，標記b點為已處理點，將b點的4相鄰點(例如：為f、g、h和i)中未被處理的點(例如：為g、h和i)放入毗鄰隊列q中，同時將按照質量值的高低對隊列q重新排序。
5)重復上述步驟直到毗鄰隊列q為空。
205：利用zernike多項式擬合消除解包裹相位中的載頻獲得真實相位，去載頻后的相位圖如圖7所示。該步驟的詳細操作為：
1)利用zernike多項式擬合消除載頻，將展開后的連續相位表示為n項多項式的組合。首先在參考面區域內利用已知數計算zernike多項式的系數；
ψ(x',y')＝a0uo(x',y')+a1u1(x',y')+...+agug(x',y')+...+an-1un-1(x',y')
其中，ψ(x',y')和ui(x',y')等為已知數據，利用這些已知數據可以計算a0…ag等；a0…ag為多項式的系數。
2)記為
206：對變形前后的真實相位
其中，從圖8中可以看出本方法可以有效的去除背景光或噪聲，獲取高質量的相位圖；從圖7中可以看出本方法能夠對物體變形進行測量，獲取不同方向的變形信息。
綜上所述，本發明實施例通過上述步驟201-步驟206實現了在單幅散斑圖前提下避免emd分解過程中存在的模態混疊現象，采用ewt對單幅散斑圖進行處理，降低相位誤差，獲得精確的變形信息。
本發明實施例對各器件的型號除做特殊說明的以外，其他器件的型號不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
本領域技術人員可以理解附圖只是一個優選實施例的示意圖，上述本發明實施例序號僅僅為了描述，不代表實施例的優劣。
以上所述僅為本發明的較佳實施例，并不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。
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