一种光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法技术

本发明专利技术提供一种光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法，解决现有图像处理方法无法解决由光照不均匀、对比度低、损伤点粘连、像素偏移对损伤点识别准确性影响的问题。该方法包括步骤：1)将损伤前、损伤后图像转换为损伤前、损伤后灰度图像；2)对损伤前、损伤后灰度图像均采用两种局部二值化算法处理并融合，得到二值化后的损伤前融合图像和损伤后融合图像；3)根据相位相关计算出的像素偏移量对损伤前融合图像进行仿射变换，再背景差分运算得到仅存在损伤点的二值化图像；4)对仅存在损伤点的二值化图像进行闭运算再迭代腐蚀，得到核信息；5)生成分水岭分割的种子区域；6)使用分水岭分割算法对损伤后图像进行分割，获取损伤点信息。

【技术实现步骤摘要】
一种光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法
本专利技术涉及光学元件抗激光损伤能力测试技术，具体涉及一种光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法。
技术介绍
在大型激光装置系统中，光学元件的负载能力往往是制约整个装置性能的关键因素，因此在对装置系统设计时，需要充分考虑所采用的光学元件抗激光损伤能力。目前对光学元件抗激光损伤能力的测试主要是通过损伤阈值测试来完成的。损伤阈值测试是通过使用不同能量的激光对光学元件进行破坏性的测试，并使用显微成像设备拍摄测试过程中的图像数据。测试完成后，通过对损伤测试前与损伤测试后拍摄的图像进行处理，识别出不同能量段下是否造成了损伤，以及出现损伤时损伤点的大小等信息，通过识别出的损伤信息与测试能量信息，对光学元件的抗激光损伤能力进行评估。现有损伤阈值测试系统由于外界条件的限制，得到的测试图像数据会出现以下现象：a)拍摄的损伤图像出现光照不均匀；b)能量较弱时造成的损伤点目标与背景对比度较差；c)在测试过程中会出现多个损伤点粘连的情况；d)损伤前拍摄的图像与损伤后拍摄的图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)图像转换/n加载损伤前图像和损伤后图像，并将其转换为损伤前灰度图像和损伤后灰度图像；/n2)图像二值化/n对损伤前灰度图像分别采用两种局部二值化算法进行处理，并将两种二值化的处理结果进行融合，得到二值化后的损伤前融合图像；对损伤后灰度图像分别采用两种局部二值化算法进行处理，并将两种二值化的处理结果进行融合，得到二值化后的损伤后融合图像；/n3)偏移量消除/n对损伤前融合图像和损伤后融合图像进行相位相关计算，计算出像素偏移量，使用该像素偏移量对损伤前融合图像进行仿射变换，再将仿射变换后的图像作为背景，使用损伤后融...

【技术特征摘要】
1.一种光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)图像转换
加载损伤前图像和损伤后图像，并将其转换为损伤前灰度图像和损伤后灰度图像；
2)图像二值化
对损伤前灰度图像分别采用两种局部二值化算法进行处理，并将两种二值化的处理结果进行融合，得到二值化后的损伤前融合图像；对损伤后灰度图像分别采用两种局部二值化算法进行处理，并将两种二值化的处理结果进行融合，得到二值化后的损伤后融合图像；
3)偏移量消除
对损伤前融合图像和损伤后融合图像进行相位相关计算，计算出像素偏移量，使用该像素偏移量对损伤前融合图像进行仿射变换，再将仿射变换后的图像作为背景，使用损伤后融合图像进行背景差分运算，得到仅存在损伤点的二值化图像；
4)对仅存在损伤点的二值化图像进行闭运算，再进行迭代腐蚀，直至连通域数量连续3次不发生变化，得到最小的连通域核信息；
5)将连通域核信息作为输入，生成分水岭分割的种子区域；
6)根据种子区域数据，使用分水岭分割算法对损伤后图像进行分割，根据分割结果识别出损伤点，并获取损伤点信息。


2.根据权利要求1所述光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法，其特征在于：步骤2)中，所述两种局部二值化算法包括Sauvola局部阈值二值化算法和Wellner自适应阈值二值化算法。


3.根据权利要求2所述光学元件激光损伤阈值测试中损伤点识别方法，其特征在于，所述Sauvola局部阈值二值化算法步骤如下：
a)计算r*r邻域内像素点(x,y)的灰度均值m(x,y)与标准方差s(x,y)，计算公式如下：



式中，r*r为像素窗口，r为窗口宽度，取值为奇数，范围[11,19]；x、y分别为像素点的坐标值，以图像左上角为坐标原点；
g(i,j)为当前坐标点的灰度值；

【专利技术属性】
技术研发人员：李刚，王伟，弋东驰，魏际同，
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