专利名称：一种热波动态图像序列拟合重构方法
技术领域：
本发明属于无损检测和图像处理技术领域，涉及红外热波无损检测技术的红外热图序列处理方法，特别涉及一种基于差分进化的双指数热波动态图像序列拟合重构方法。
背景技术：
红外热波无损检测技术作为一项新兴的无损检测手段，近年来，受到国内外广泛关注，广泛应用于航空航天、电力、材料、医学、建筑等无损检测领域。然而，由于检测过程中产生的图像序列信息量较大，给图像的存储及处理带来不便。能否高效准确地对图像进行拟合重建，是后期图像处理的基础，也是快速准确地检测缺陷、故障的关键所在。
目前，美国Thermal Wave Imaging (TH)公司的 Steven M. Shepard 在这方面做了大量的工作，提出了独到的图像重建理论(TSR)。该技术首先将原始数据进行取对数处理，采用多项式拟合模型对处理后的数据进行拟合，实现图像的压缩，在实际应用中取得了良好的效果。但是，在实验过程中发现，由于TSR技术采用多项式进行拟合，为了提高拟合精度，就必须增加拟合系数，这样就使得压缩效率降低。如何在不影响压缩效果的前提下尽可能高地提高压缩效率，是一个需要继续研究的问题。
发明内容
针对上述现有技术状况，本发明提出了一种基于差分进化的双指数热波动态图像序列拟合方法，该方法采用双指数函数作为拟合模型，利用差分进化算法对红外热像原始数据进行拟合，拟合速度较快，并且在不影响拟合效果的情况下，能够减少拟合系数，使拟合效率进一步提高，是一种新的热波动态图像序列压缩方法。现将本发明一种热波动态图像序列拟合重构方法叙述如下本发明一种热波动态图像序列拟合重构方法，其特征在于包括以下步骤步骤I :设计预埋缺陷实验试件，采用脉冲加热法对试件施加瞬时热激励，通过热像仪实时采集试件表面的温度场变化情况；步骤2 :从原始热像中选择部分有代表性的像数点，其中应包含有缺陷区域和无缺陷区域，获取其温度一时间变化序列，并绘制图形；步骤3 :根据该序列的形状和拟合函数的选取原则，采用双指数函数y =aebx+cedx作为拟合模型，利用差分进化算法对原始数据进行拟合；步骤4:通过拟合效果的评价参数值对其进行评价，最后采用该模型对原始图像中所有像素点进行拟合，根据拟合系数对图像进行重建。与现有技术相比，本发明的有益效果是I)原始数据不需要进行预处理，就能达到较高的拟合精度；2)拟合速度较快，对含有100个数据的单像素点温度序列进行拟合时，只需要100 150晕秒；
2)在不影响拟合效果的情况下，本发明中提出的方法只有4个拟合系数，图像的压缩效率更高，能进一步减少存储空间。
图I :各区域代表像素点温度-时间分布2 :缺陷I区域代表像素点数据拟合3 :缺陷2区域代表像素点数据拟合4 :无缺陷区域代表像素点数据拟合图附件I实验试件实物图附件2实验试件结构尺寸示意图 附件3对试件施加脉冲热激励后第20帧热像图附件4各区域代表像素点选取位置图(附件为实质审查参考资料)
具体实施例方式以下结合附图和实施例对本发明具体实施方式
作进一步进行详细的说明实施例步骤I :设计如附件I所示的预埋缺陷实验试件，试件来源为金属钢壳体，试件长280mm,宽200mm，厚6mm，背面加工有8个平底洞模拟的脱粘缺陷，上方四个平底洞深度同为Imm,直径分别为5mm、10mm、16mm、20mm ;下方四个平底洞直径同为20mm,深度分别为2mm、3mm、4mm、5mm,其结构尺寸如附件2所示。采用脉冲加热法对试件施加热激励，通过热像仪实时记录试件表面的温度场变化情况。实验中共采集100帧红外热像图，附件3所示为施加脉冲热激励后第20帧热像图。步骤2 :如附件4所示，分别从有缺陷区域和无缺陷区域选择三个具有代表性的像素点，获取其表面温度随时间变化的数据序列，并绘出图形，如图I所示。步骤3 :通过分析数据的分布情况，结合拟合模型的选取原则，采用双指数模型y=aebx+cedx，利用差分进化方法对三个像数点数据分别进行拟合，拟合结果如图2、图3、图3所示。从图中可以看出，通过模型得到的拟合曲线与三像素点的原始数据序列结合较好，基本能反映原始数据的分布情况，说明拟合效果比较理想。步骤4 :根据评价参数值对拟合效果进行评价，三个像素点拟合效果评价参数值如下表所示
数均方差残差平方和相关系数相关系数之I拟合时间 数据(RMSE)(SSE)(R) 平方(R'2) (ms)缺陷 I 0.0722 0.5213 0.9998 0.9997109 缺陷 2 0.1406 1.9771 0.9995 0.9989 110 无缺陷 0.0413 0.1706 0.9999 0.9999 125从表中各拟合参数值可以看出，在原始数据不经过任何预处理的情况下，本方法的拟合精度较高，同时拟合速度也较快。实验中共采集了 100帧热像图，则每一个像素点在整个采样周期内都包含100个随时间变化的温度数据，对含有100个数据的序列进行拟合，该方法只需要100 150毫秒。另外，根据拟合模型可知，拟合参数只有4个，这样就使得拟合效率大大提高，本实验中含100个数据的单像素点温度序列，经过拟合后，只需要4个 参数及拟合模型就可以替代，数据压缩效率达到96%，随着采样图像数量的增加，压缩效率会更高，但同时也会影响拟合的精度和速度。在图像存储过程中只需要存储相应的拟合系数，最后通过拟合系数和模型恢复数据，并实现图像重建，可以节省大量的存储空间。
权利要求
1.一种热波动态图像序列拟合重构方法，其特征在于包括以下步骤 步骤I:设计预埋缺陷实验试件，采用脉冲加热法对试件施加瞬时热激励，通过热像仪实时采集试件表面的温度场变化情况； 步骤2 :从原始热像中选择部分有代表性的像数点获取其温度-时间变化序列，并绘制图形； 步骤3 :根据该序列的形状和拟合函数的选取原则，采用双指数函数y = aebx+Cedx作为拟合模型，利用差分进化算法对原始数据进行拟合； 步骤4 :通过拟合效果的评价参数值对其进行评价，最后采用该模型对原始图像中所有像素点进行拟合，根据拟合系数对图像进行重建。
2.根据权利要求I所述的一种热波动态图像序列拟合重构方法，其特征在于步骤2中所述的“从原始热像中选择部分有代表性的像数点获取其温度-时间变化序列”，包含有缺陷区域和无缺陷区域。
全文摘要
本发明一种基于差分进化的双指数热波动态图像序列拟合重构方法。包括设计预埋缺陷实验试件并对试件施加瞬时热激励，用热像仪实时采集温度场变化情况；选择部分有代表性的像数点获取其温度一时间变化序列，并绘制图形；根据序列的形状和拟合函数选择拟合模型并拟合；通过拟合评价参数值进行评价，采用模型对原始图像中所有像素点进行拟合，根据拟合系数对图像进行重建。与现有技术相比有益效果是原始数据不需要进行预处理就能达到较高的精度；速度较快，对含有100个数据的单像素点温度序列进行拟合时，只需100～150毫秒；在不影响效果的情况下，本发明中提出的方法只有4个拟合系数，图像的压缩效率更高，能进一步减少存储空间。
文档编号G06T11/00GK102867316SQ20121025659
公开日2013年1月9日 申请日期2012年7月19日 优先权日2012年7月19日
发明者张金玉, 张炜, 杨正伟, 田干, 张勇, 张智翔, 金国锋, 王冬冬 申请人:中国人民解放军第二炮兵工程大学