综合诊断光路快速自动准直系统弱对比度纹影小球中心计算方法技术方案

本申请提出一种综合诊断光路快速自动准直系统弱对比度纹影小球中心计算方法，能够满足综合诊断准直系统对于纹影小球精度和光路准直效率的要求。该方法包括以下步骤：首先，对原始图像进行线性灰度变换，增强纹影小球目标和背景区域的对比度，并利用最大类间方差法对线性灰度变化图像进行二值化；其次，使用腐蚀和膨胀等数字形态学运算，使得背景区域形成一个连续的连通域，搜索最大的连通区域为背景区域。然后，将数字形态学处理图像和背景区域图像进行或非等运算，获得纹影小球目标。最后，在边缘检测的基础上，使用最小二乘法拟合纹影小球的中心和半径。

A method for calculating the center of schlieren sphere with weak contrast

【技术实现步骤摘要】
综合诊断光路快速自动准直系统弱对比度纹影小球中心计算方法
本申请涉及一种平面上弱对比度目标检测方法。
技术介绍
在大型激光装置中，为了对高通量下的关键光学元器件、组件或系统的负载能力进行综合验证，需要建立一套激光参数综合诊断系统，该系统是一个多功能、高精度的激光参数诊断平台，用来精密诊断装置输出激光光束的特性，为研究频率转换组件及相关科学技术问题提供全面、精确的激光参数。在所有参数诊断任务中，最要的任务之一就是对高动态范围远场焦斑进行测量。对于高动态范围远场焦斑的测量，一般采用纹影法测量，即主瓣、旁瓣分开测量，用纹影挡光测旁瓣，主瓣放大，拼接实现高动态范围的焦斑测量的方法。根据纹影法测量的原理，就必须获得准确的主瓣和旁瓣光斑，特别是旁瓣光斑，需要使用纹影小球精确遮挡旁瓣图像的中心，这就需要对光路进行准直。在光路准直过程中需要对各个监视位置的光路进行采集并判读光束位置，以确定光束收敛尺寸和方法。但是，由于各个监视位置的需要监视的对象不同，导致每个监视位置采集到的图像特性不同。例如：在光路调整初期，需要光束穿孔，因此采集的图像为圆型的小孔图像；而在对后半程光路的调整过程中，需要让纹影小球遮挡旁瓣中心，采集到纹影小球图像具有以下三个特点：1)纹影小球为黑色，2)小球被明亮区域包围，3)明亮区域周围又被黑色区域包围的纹影小球图像。由于需要用纹影小球准确遮挡旁斑图像的中心(误差小于2个像素)，这样才能采集到旁瓣中心被完全遮挡住而旁瓣周围区域细节清晰的主斑分布图像。如果遮挡效果不好，就会在纹影小球区域出现饱和区域，无法完成准确的拼接。因此，必须提出一种新方法，在弱对比度的情况下，能够准确计算纹影小球中心，使得采集旁瓣图像求中心并移动纹影XY电机这个光束收敛过程完成后，能够准确遮挡旁瓣图像中心，为最终远场焦斑图像的自动重构提供了重要保障。
技术实现思路
为了满足综合诊断准直系统对于纹影小球精度和光路准直效率的要求，本申请提出一种综合诊断光路快速自动准直系统弱对比度纹影小球中心计算方法。本申请的技术方案如下：首先，对原始图像进行线性灰度变换，增强纹影小球目标和背景区域的对比度，并利用最大类间方差法对线性灰度变化图像进行二值化；其次，使用腐蚀和膨胀等数字形态学运算，使得背景区域形成一个连续的连通域，搜索最大的连通区域为背景区域。然后，将数字形态学处理图像和背景区域图像进行或非等运算，获得纹影小球目标。最后，在边缘检测的基础上，使用最小二乘法拟合纹影小球的中心和半径。本申请具有以下有益效果：本申请中，首先使用线性灰度变换增强图像对比度，对图像进行二值化；其次使用BLOB技术寻找背景区域，再对纹影小球背景区域进行剪裁，排除了背景区域的影响；最后使用最小二乘法，纹影小球中心的计算。实验结果表明，本申请能计算出小球区域灰度和背景区域灰度差大于10的纹影小球中心，圆拟合法和真实值之间的误差小于2个像素，满足综合诊断准直系统对于纹影小球精度小于3个像素的要求。同时，计算纹影小球中心整个算法耗时很少，为整个准直过程节约了时间，提高了综合诊断系统对于光路准直的效率。附图说明图1为本申请的数据处理流程。图2为灰度变换曲线。图3为线性灰度拉伸的处理过程示意图；其中(a)为原始图像，(b)为原始图像直接二值化结果，(c)为线性灰度拉伸结果。图4为获取纹影小球背景区域的处理过程示意图；其中，(a)为线性拉伸后图像直接二值化结果，(b)为纹影小球区域中的孤立点，(c)为数字形态学运算处理后的结果，(d)为纹影小球背景图像。图5为获取纹影小球目标的处理过程示意图；其中，(a)为纹影小球目标图像，(b)为搜寻纹影小球。图6为BLOB分析流程图。图7为最小二乘法圆拟合的示意图；其中，(a)为检测圆轮廓，(b)为拟合圆。图8为纹影小球背景图像比较；其中，(a)为1次腐蚀和膨胀结果，(b)为1次腐蚀10次膨胀结果。图9为二值化图像比较；其中，(a)为未拉伸二值化结果，(b)为拉伸后二值化结果。具体实施方式如图1所示，本申请的方案包括以下步骤：1)对纹影小球图像进行线性灰度拉伸；2)利用最大类间方差法进行二值化；σ(t)2＝ω1(t)ω2(t)[μ1(t)-μ2(t)]2(3)式中：ω1(t)——C1中包含的像素数，ω2(t)——C2中包含的像素数，μ1(t)——C1中所有像素的平均灰度值，μ2(t)——C2中所有像素的平均灰度值。让T在0到最大灰度之间取值时候，使得σ(t)2最大的T值即为最大类间方差的最佳阈值。3)对图像进行数学形态学膨胀和腐蚀；4)寻找最大连通域为纹影小球背景区域；5)纹影小球背景区域和数字形态学处理图像进行或非运算；6)或非运算结果取反；式中：fball(x,y)——纹影小球图像,fmorph(x,y)——腐蚀膨胀后的图像，fbg(x,y)——纹影小球背景图像。7)搜索最大连通域为小球目标；8)边缘检测；9)通过最小二乘法拟合圆心和半径。以下先介绍本申请中主要步骤涉及的一些原理。线性灰度变换的原理：灰度变换分为线性灰度变换和非线性灰度变换，线性灰度变换原理如下：线性变换是指是将原图像亮度值动态范围按线性关系变换到指定范围或整个动态范围。其目的是增强原图像的各部分的反差,压缩不感兴趣的部分,拉伸感兴趣的部分，改变图像的视觉效果。为了突出感兴趣的目标或灰度区域，抑制不感兴趣的灰度区域,常采用分段线性变换来进行图像灰度的处理。假设分割阈值最小值和最大值分别为gL和gH，则灰度变换曲线如图2所示。设Y位转换后的灰度值(0～255),X为原图像的灰度值(0～4096)，转换公式为：式中：——原始图像的均值，σx——原始图像的标准差，而k取值通常在3-5之间，本次实验选择k＝5,于是gH＝302。为了通过灰度变换对图像进行增强，选择合适的变换区间是很重要的，在本次实验中gL选择为0，而gH由公式(2)获得。最大类间方差法原理：对于目标较大一般采用最大类间方差进行图像二值化，最大类间方差法的基本思想是：把图像中的像素按灰度值用阈值T分成C1和C2两类，C1由灰度值在[0,T]之间的像素组成，C2由灰度值在[T+1,L-1]之间的像素组成，按下式计算两类之间的类间方差：σ(t)2＝ω1(t)ω2(t)[μ1(t)-μ2(t)]2(3)式中：ω1(t)——C1中包含的像素数，ω2(t)——C2中包含的像素数，μ1(t)——C1中所有像素的平均灰度值，μ2(t)——C2中所有像素的平均灰度值。让T在0到最大灰度之间取值时候，使得σ(t)2最大的T值即为最大类间方差的最佳阈值。最小二乘法拟合圆原理：基于最小二乘的圆拟合方法就是在获得圆形激光光斑边缘轮本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.综合诊断光路快速自动准直系统弱对比度纹影小球中心计算方法，其特征在于，包括以下步骤：/n首先，对原始图像进行线性灰度变换，增强纹影小球目标和背景区域的对比度，并利用最大类间方差法对线性灰度变化图像进行二值化；/n其次，对二值化图像进行数学形态学膨胀和腐蚀运算，使得背景区域形成一个连续的连通域，搜索最大的连通区域为背景区域；/n然后，将数字形态学处理图像和背景区域图像进行或非运算，获得纹影小球目标；/n最后，对确定的纹影小球目标，在边缘检测的基础上，使用最小二乘法拟合纹影小球的中心和半径。/n

【技术特征摘要】
1.综合诊断光路快速自动准直系统弱对比度纹影小球中心计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
首先，对原始图像进行线性灰度变换，增强纹影小球目标和背景区域的对比度，并利用最大类间方差法对线性灰度变化图像进行二值化；
其次，对二值化图像进行数学形态学膨胀和腐蚀运算，使得背景区域形成一个连续的连通域，搜索最大的连通区域为背景区域；
然后，将数字形态学处理图像和背景区域图像进行或非运算，获得纹影小球目标；
最后，对确定的纹影小球目标，在边缘检测的基础上，使用最小二乘法拟合纹影小球的中心和半径。


2.根据权利要求1所述的纹影小球中心计算方法，其特征在于，具体处理步骤如下：
1)对纹影小球图像进行线性灰度拉伸；






式中：gL和gH分别为分割阈值最小值和最大值；为原始图像的均值；σx为原始图像的标准差；k为常数，取3～5；
2)利用最大类间方差法进行二值化；
σ(t)2＝ω1(...

【专利技术属性】
技术研发人员：王拯洲，谭萌，魏际同，段亚轩，王力，李刚，王伟，弋东驰，
申请(专利权)人：中国科学院西安光学精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：陕西;61